GenAI4Maintenance – Forschungsprojekt

Intelligente Unterstützung für Service- und Wartungsprozesse

Servicetechniker durchsuchen Ordnerstrukturen nach dem richtigen Ersatzteil. Kundenanfragen bleiben liegen, weil wichtige Informationen fehlen. Wartungsberichte werden handschriftlich ausgefüllt und nachträglich abgetippt. In vielen Industrieunternehmen sind Service- und Wartungsprozesse nach wie vor geprägt von manuellen Arbeitsschritten, verteilten Informationsquellen und einem hohen Maß an Erfahrungswissen einzelner Mitarbeitender.

Genau hier setzt das Forschungsprojekt GenAI4Maintenance an: Gemeinsam mit der Ruhr-Universität Bochum und drei Industriepartnern entwickelt SIMPL Technologies ein humanzentriertes KI-Unterstützungstool, das Serviceprozesse in der Industrie effizienter, zuverlässiger und zugänglicher macht – auf Basis generativer Künstlicher Intelligenz.

Zwei KI-Funktionalitäten. Ein Ziel: Wissen nutzbar machen.

Im Kern des Projekts stehen zwei sich ergänzende KI-Module:

Digitaler Assistent – Der Digitale Assistent unterstützt bei wiederkehrenden Aufgaben im Serviceprozess. Dazu gehören die automatisierte Analyse und Beantwortung eingehender Kundenanfragen, die intelligente Prüfung auf Vollständigkeit und Nachforderung fehlender Informationen sowie die Unterstützung bei der Einsatzplanung und Berichterstellung. Ziel ist es, Mitarbeitende im Tagesgeschäft zu entlasten und die Bearbeitungszeit von Serviceanfragen deutlich zu reduzieren.

Maintenance.GPT – Maintenance.GPT ist ein Wissensmanagement-Tool, das den systematischen Zugriff auf prozessrelevantes Wissen ermöglicht. Ob Handbücher, Stücklisten, Serviceberichte oder Schadensfallhistorien – Maintenance.GPT macht verteiltes Unternehmenswissen durchsuchbar, verknüpft es kontextbezogen und liefert fundierte Antworten auf fachliche Fragestellungen. So wird Erfahrungswissen, das bisher nur in den Köpfen einzelner Mitarbeitender existiert, für das gesamte Team nutzbar.

SIMPLs Rolle im Projekt

Als Entwicklungspartner verantwortet SIMPL Technologies die technische Umsetzung des Projekts. Unsere Schwerpunkte umfassen:

• Evaluierung und Auswahl geeigneter Sprachmodelle und Embedding-Verfahren
• Entwicklung der RAG-Pipeline für die Verarbeitung heterogener Industriedokumente
• Softwarearchitektur und Integration in die SIMPL-Co-Pilot-Plattform
• Anbindung an bestehende IT-Systeme der Industriepartner über standardisierte Schnittstellen
• Pilotierung und Nutzertests in realen Betriebsumgebungen

Das Konsortium

Das Projekt wird koordiniert von der Ruhr-Universität Bochum (Lehrstuhl für Produktionssysteme und Lehrstuhl für Industrial Sales Engineering) und vereint wissenschaftliche Expertise mit industrieller Praxis:

• SIMPL Technologies GmbH, Dortmund – Entwicklungspartner, KI-Modellentwicklung und Softwareintegration
• Horstkötter GmbH & Co. KG, Beckum – Industriepartner, Maschinenhersteller
• BELFOR DeHaDe GmbH, Hamm – Industriepartner, Industriedienstleister
• Gebr. Becker GmbH, Wuppertal – Industriepartner, Maschinenhersteller (Pumptechnik)

Ergänzt wird das Konsortium durch elf assoziierte Partner aus Industrie, Forschung und Verbänden, darunter Fraunhofer ISST, ABB AG, thyssenkrupp Steel Europe AG und FLSmidth.

Projektsteckbrief

Förderhinweis

Das Vorhaben GenAI4Maintenance wird im Rahmen des Förderprogramms NEXT.IN.NRW aus Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert. Kofinanziert von der Europäischen Union.

Bei Fragen zum Projekt oder zu Kooperationsmöglichkeiten freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.