Wartungsdaten, wie historische Informationen über Wartungsaktivitäten, Ausfallzeiten und Reparaturhistorien, sind ebenfalls von großer Bedeutung. Sie ermöglichen es dem Co-Pilot, präzise Vorhersagen über den zukünftigen Wartungsbedarf zu treffen und die Wartungsressourcen optimal zu planen.
Qualitätsdaten spielen eine zentrale Rolle bei der Sicherstellung der Produktqualität. Diese Daten umfassen Informationen über Ausschussraten, Qualitätsprüfungen und Abweichungen von Qualitätsstandards. Durch die Analyse dieser Daten kann der Co-Pilot potenzielle Qualitätsprobleme frühzeitig erkennen und entsprechende Maßnahmen vorschlagen.
Generative vs. traditionelle KI
Gegenüber traditioneller KI bringt generative KI, wie die des Gen AI Industrial Co-Pilots, einige Vorteile mit sich – beispielsweise die erweiterte Mustererkennung. Gen AI kann komplexere Muster in den Daten erkennen und nutzen, was zu präziseren Vorhersagen und Empfehlungen führt. Dies ermöglicht es dem Co-Pilot auch in komplexen und dynamischen Umgebungen genaue Analysen durchzuführen. Gen AI kann sich außerdem kontinuierlich an neue Daten und veränderte Bedingungen anpassen – die sogenannte adaptive Lernfähigkeit. Das macht sie flexibler und robuster gegenüber Veränderungen in der Produktionsumgebung. Neben der Analyse und Vorhersage ist Gen AI auch in der Lage kreative Lösungen für bestehende Probleme zu entwickeln. So kann der Co-Pilot beispielsweise neue Produktionsstrategien vorschlagen, die bisher nicht in Betracht gezogen wurden.
Ein weiterer, maßgeblicher Vorteil: die interaktive Unterstützung und hohe Benutzerfreundlichkeit. Dass man mit Gen AI in natürlicher Sprache interagieren kann, erhöht die Akzeptanz und es werden keine aufwendigen Schulungen benötigt.