Jahrelange Erfahrungen zentralisiert : Die Macht technologiebasierter Wissenstransfersysteme
Das KI-Startup hat eine eigene Methodik entwickelt, um das Erfahrungswissen aus den Köpfen der Service-Experten zu holen, sowie ein spezifisches, industriebewährtes KI-Modell, um dieses Wissen in eine gezielte Anleitung zu übersetzen – mit präzisen Ergebnissen bei 90 Prozent Genauigkeit und der Flexibilität, langfristig optimiert und aktualisiert zu werden.
Lesetipp: Mehr Marge, weniger Rätselraten
Durch die Zusammenführung all dieser Elemente in einer SaaS-Lösung kann FINDIQ problemlos in bestehende Service-, Produktions- und Wartungslandschaften integriert werden. Zusätzlich unterstützen wir unsere Kunden mit Projekt- und Change-Management-Komponenten, um sicherzustellen, dass die Software am Ende auch tatsächlich genutzt wird. Die Schnelligkeit in der Implementierung, die Korrektheit der Ergebnisse sowie die Möglichkeit, die Wissensbasis dauerhaft zu optimieren und aktuell zu halten, bewegen 90 Prozent der Kunden zum Rollout der Lösung - auch auf globaler Ebene.
Wegweisende Kooperation mit Hübner
Hübner, der Kasseler Weltmarktführer im Bereich Übergangssysteme für Busse und Bahnen mit einem globalen Marktanteil von 80 Prozent, entwickelt seit Jahrzehnten innovative Konzepte und Lösungen für den Verkehrsbereich. Im Rahmen der Digitalisierung von Hübners Serviceeinheiten und dem Ausbau ihrer Service-Plattform kam der Wunsch nach einer einfach zu bedienenden first-level support Applikation auf. Das Ziel: Zeit- und ortsunabhängig Fehlerursachen selbstständig identifizieren und beheben zu können. Mit der Integration von FINDIQ in ihr Serviceportal konnte diese Lücke geschlossen werden. Damit soll das internationale Wachstum gesteigert und Kunden gebunden werden.
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![]( "© H Ue BNER Marc Eckhardt Head of Field Service x3a Business Unit Service Road")
Marc Eckhardt Head of Field Service / Business Unit Service Road, Hübner GmbH & Co. KG„FINDIQ zentralisiert die Expertise und jahrelangen Erfahrungen unser Servicetechniker in einem Tool. Dadurch entsteht für uns und unsere Kunden ein echter Mehrwert.“
10. Ersatzteiltagung: Von Predictive Maintenance bis zur Kreislaufwirtschaft
Ersatzteile sind über den gesamten Erdball verteilt. Das ist und war lange Zeit gängige Praxis, um Reaktionszeiten so kurz wie möglich zu halten. Doch Störungen in den Lieferketten haben gezeigt, wie risikobehaftet die globale Distribution sein kann. Welche Ersatzteile sollen wo auf Lager gelegt werden? Die aktuelle Situation rollt diese grundlegende Frage ganz neu auf – und inspiriert zu neuen Lösungsansätzen.
Diskutieren Sie mit ExpertInnen, wie Bestände zeitgemäß geplant werden. Erfahren Sie von Fachkollegen, welche Strategien und digitalen Tools sie anwenden, um die Teilevielfalt zu beherrschen. Und lassen Sie sich zu Themen wie Remanufacturing, 3D-Druck und Ersatzteil-Pricing inspirieren! Den Rahmen dazu bietet die alljährliche Ersatzteiltagung, die FACTORY gemeinsam mit Fraunhofer Austria organisiert.
Anmeldung und weitere Informationen: Ersatzteiltagung 2025
So wurde die Wissensbasis aufgebaut
Die Entscheidung zu FINDIQ fiel nach einer von Hübner eigens durchgeführten Testphase. Große Argumente waren die gezielte Unterstützung bei den Fehlerdiagnosen und die nutzerfreundliche Bedienung.
FINDIQ und HÜBNER erarbeiteten gemeinsam eine erste Wissensbasis, die auch direkt in den aktiven Einsatz kam. Die ersten Arbeiten mit der Software werden noch durch Regeltermine betreut, bald wird die Projektleitung allerdings durch Hübner übernommen. Das FINDIQ Team arbeitet nur noch unterstützend im Hintergrund. Das Feldwissen wird zentral gesammelt und dann in FINDIQ übertragen.
Nachdem die Servicetechniker von Hübner die FINDIQ Software im Einsatz nutzen, soll sie auch für den Endkunden aufbereitet werden. Die Wissensbasis und der Schritt-für-Schritt Assistent werden daher differenzierter. Es werden Bilder und Audiodateien hinzugefügt. Aktuell ist die Assistenz jetzt über vier Fahrzeughersteller und mehrere Baujahre verfügbar.
Stillstand als Kostentreiber
Die Relevanz von Wissen im Maschinenservice ist täglich spürbar. Dies indiziert u.a. die Siemens AG mit einer Studie aus 2024, nach der die jährlichen Kosten von Stillständen der größten 500 Betriebe weltweit auf 11 Prozent des Umsatzes, also 1.4 Billionen Euro, gestiegen sind. Um solche Ausfälle zu vermeiden, braucht es Experten, die schnell reagieren.
Das wird allerdings immer schwieriger. Nach einer Studie der RWTH Aachen von 2023 gehen pro Jahr in Deutschland 1,3 Mio. Menschen in Rente, was die Zahl der fehlenden Erwerbspersonen bis 2030 auf bis zu 3,1 Mio. steigen lassen wird.
Wissenstransfer – und zwar effektiv und zeitgemäß
- Daten und Dokumente sind nicht Wissen. Erst die Interpretation der Daten auf Basis langjähriger Erfahrung ist Wissen. Und diese befindet sich überwiegend noch bei den Servicetechnikern, Maschinenbedienern und Instandhaltern in den Köpfen.
- Bereitstellen ist noch kein Transfer. Die meisten Techniker im Feld bemängeln beim Durchsuchen von Dokumenten unklare, ungenaue oder gar falsche Ergebnisausgabe. Erst durch eine zielgerichtete Schritt-für-Schritt-Anleitung mit der Möglichkeit zur Aktualisierung sähen sie sich befähigt.
- Sprachmodelle sind nicht effektiv, d.h. ausreichend präzise und korrekt, was die Unterstützung bei technisch komplexen Fragestellungen, wie z.B. Fehleranalysen, angeht. Und das, wo Wissenstransfer genau hier den größten ökonomischen Hebel im Service hat.
Wissen entsteht aus Daten und Informationen. Daten sind rohe, unverarbeitete Werte, die erst durch Verarbeitung und Kontext Bedeutung erhalten – etwa wenn „101001“ als „Fehlercode 15, Drucksensor 1“ interpretiert wird. Informationen sind strukturierte Daten, die eine Erkenntnis ermöglichen. Wissen schließlich bedeutet, diese Informationen zu verstehen und Schlussfolgerungen daraus zu ziehen, wie im Beispiel: „Fehlercode 15, Drucksensor 1“ weist darauf hin, dass der Dämpfer in Fahrtrichtung links defekt ist. Dieses Wissen ist oft implizit und in den Köpfen der Experten verankert.