Kommentar von Thomas Stammeier, Device Insight So kann Agentic AI Mitarbeiter entlasten

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Wo gehobelt wird, da fallen Späne. Beziehungsweise: da fallen Maschinen und Technik aus. Weil jede Sekunde Stillstand bares Geld kostet, kommt es im Ernstfall auf einen optimalen Service und schnelle Hilfe an. In der Praxis stellt diese Dringlichkeit die Anbieter allerdings vor einige Schwierigkeiten, denn oftmals liegt das entscheidende Wissen über Systeme oder Abteilungen verteilt. KI-gestützte Lösungen wie AI-Guided Troubleshooting schaffen Abhilfe.

Der eigentliche Flaschenhals vieler Hersteller und Service-Anbieter ist nicht das technische Können, sondern der fehlende Zugriff auf relevantes Wissen. So liegen Serviceberichte im Ticketsystem und Diagnoseprotokolle in PDF-Ordnern, Teilehistorien im ERP und IoT-Daten gerne in isolierten Systemen. Und auch die langgedienten Kollegen und Kolleginnen haben reichlich Erfahrung mit verschiedensten Maschinen, Komponenten und Problemstellungen. Die Herausforderung: Wissen ist fragmentiert, sitzt in Silos oder ist selten dokumentiert. Und damit für Techniker im Field Service im dringenden Notfall schwer zugänglich.

Nun besteht insbesondere der sensible Bereich des technischen Troubleshooting darin, Ursachen so schnell wie möglich ausfindig zu machen und etwa defekte Komponenten auszutauschen. Ist das dafür notwendige Wissen nicht zur Hand, verbringen Techniker den Großteil der kurzbemessenen Zeit nicht an der Maschine, sondern mit dem Sichten, Vergleichen und Interpretieren fragmentierter Informationen. Dabei variieren Fehlerbeschreibungen, historische Muster sind schwer zu erkennen, und viele Einsatzentscheidungen basieren auf Vermutungen statt auf Evidenz.

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Selbst Remote-Diagnosen mögen technisch möglich sein, scheitern aber oft daran, dass die entscheidenden Daten nicht konsistent vorliegen. Das Ergebnis sind ineffiziente Prozesse, von unnötigen Fahrten und fehlerhaften Teilebestellungen, über unklare Verantwortlichkeiten bis zu wechselnder Diagnosequalität. Dabei wäre das nötige Wissen längst vorhanden. Es fehlt lediglich die Fähigkeit, es im richtigen Moment auch abzurufen.

Genau an dieser Stelle setzt der Ansatz des AI-Guided Troubleshooting an und bringt Ordnung in ein Umfeld, in dem Know-how der entscheidende Faktor ist.

Was ist es und was kann es?

AI-Guided Troubleshooting ist ein definierter, industriell ausgerichteter KI-Anwendungsfall. Er verfolgt kein übergeordnetes strategisches Ziel wie Automatisierung oder digitale Transformation, sondern löst ganz konkrete Probleme im Alltag von Service-Anbietern, allen voran die überproportional lange und unzuverlässige Diagnosephase sowie die Suche nach der richtigen Vorgehensweise.

Um das zu erreichen, analysiert das System beispielsweise historische Fälle, Freitextberichte, Messwerte, vergleichbare Workflows oder die Reparaturdauer. Die KI extrahiert Muster, gleicht sie mit verwandten Vorfällen ab und erzeugt ein Bild der wahrscheinlichsten Ursachen. Gleichzeitig gibt sie den Technikern vor Ort nachvollziehbare Handlungsschritte: Welche Komponenten sollten sie zuerst prüfen, welche Messungen machen den entscheidenden Unterschied aus und welche Teile werden voraussichtlich benötigt?

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Wichtig ist eine klare Abgrenzung zu anderen Anwendungsfällen. AI-Guided Troubleshooting ist weder ein generisches Chatbot-System, das wahllos Antworten formuliert, noch ein einziges KI-Modell, das eigenständig Reparaturen plant. Entsprechende Lösungen entfalten vielmehr dort ihr Potenzial, wo operative Belastung, Kosten und Zeitdruck am größten sind, also direkt bei Serviceeinsätzen vor Ort.

Ein Blick in die Praxis

Ist es nicht meist so, dass ein Servicetechniker ohne viel Vorkenntnis zur Maschine fährt, dann ein paar Messungen vornimmt und so versucht, die problematische Komponente zu finden und diese dann austauscht? Also alles ohne große Vorab-Planung und Sichtung der Datenlage?

Ein Beispiel aus dem Alltag kann den Nutzen des innovativen Ansatzes hervorheben. Meldet eine Anlage beim Kunden etwa Probleme oder gar Stillstand, folgte bei vielen Serviceorganisationen bislang ein relativ uninformierter Ablauf. Meist fahren Servicetechniker ohne weitere Informationen über die genaue Art der Störung zu ihren Kunden, um vor Ort mittels Messungen dem Problem und den betroffenen Komponenten auf den Grund zu gehen. Nicht selten beginnt dabei ein Rätselraten, bei dem schnell klar wird, dass weitere Rücksprachen mit dem Kollegen oder dem Hersteller notwendig sind. Die Konsequenzen sind Zeitverlust und eigentlich unnötige Zweit- oder sogar Drittbesuche beim Kunden. Dieser Prozess ist langsam und ineffizient, weil er iterativ zu viele mögliche Varianten produziert, ohne dem aktuellen Problem wirklich näher zu kommen.

Mit KI-gestütztem Troubleshooting entsteht ein anderes Bild: Das System erstellt auf Basis von Handbüchern und technischer Dokumentation sowie vorangegangener Servicefälle und Serviceberichte für denselben Anlagentyp eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Problembehandlung vor Ort. Diese führt durch zielgerichtete Überprüfungsschritte zur Ursache des Problems. So kann möglichst effizient die problematische Komponente getauscht oder repariert werden. Gleichzeitig kann das Vorgehen durch die Abarbeitung der Anleitung protokolliert und zur Verbesserung der Datenbasis genutzt werden.

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Das Service-Center plant auf dieser Basis den Einsatz, der Techniker fährt mit einer Vorstellung von Problem und Lösung, und mit den richtigen Ersatzteilen los und arbeitet eine auf Daten basierende Liste an Maßnahmen ab. Das reduziert Unsicherheiten und erhöht die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Erstlösung deutlich. Der Effekt wird an messbaren Faktoren sichtbar:

• Kürzere Diagnosezeiten,

• höhere First-Time-Fix-Rate,

• weniger unnötige Teileverbräuche und Wiederholungsarbeiten und eine

• gleichbleibende Qualität, auch bei verschiedenen Leveln an Erfahrung.

Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass das KI-basierte System mit jedem Einsatz lernt und präziser wird. Was früher als Bauchgefühl und isoliertem Expertenwissen einzelner erfahrener Techniker galt, wird auf diese Weise schrittweise zu kollektivem Wissen, das allen zur Verfügung steht. Die breite Bereitstellung von Know-how steuert dabei auch aktiv dem Fachkräftemangel und dem Generationswechsel entgegen. Gleichzeitig können Unternehmen neue Techniker schneller anlernen und einsetzen.

Vom Tool zum strategischen Mehrwert

Unternehmen, die in KI-basierte Serviceprozesse investieren, schaffen damit die Basis für einen Field Service mit deutlichen Vorteilen für alle Beteiligten. Zum einen steigert der KI-unterstützte Ansatz die Effizienz, stabilisiert Abläufe und erhöht die Kundenzufriedenheit. Andererseits eröffnen die gewonnenen Daten völlig neue Möglichkeiten. Mit präzisen Einblicken in Anlagenperformance und Kundenbedarf entstehen zum Beispiel innovative Serviceangebote im Bereich Predictive Maintenance und Performance-Optimierung. Hersteller können damit Probleme frühzeitig erkennen, Serviceeinsätze vorausschauend planen und neue datenbasierte Geschäftsmodelle aufbauen.

Auf Kundenseite stellt das AI-Guided Troubleshooting eine verlässliche Anlagenverfügbarkeit sicher, wobei kürzere Ausfallzeiten das Einhalten von Serviceverträgen erleichtern und das Vertrauen der Kunden stärken. Der technische Service erreicht damit ein Leistungsniveau, das herkömmliche Ansätze klar übertrifft. Insgesamt entsteht ein modernes Serviceökosystem, das wirtschaftliche Chancen eröffnet und den Field Service langfristig wettbewerbsfähig macht. Mit diesen Vorteilen starten Service-Anbieter optimal vorbereitet in eine Zukunft, in der wettbewerbsfähig bleibt, wer sich der neuen Geschwindigkeit und den hohen Anforderungen anpassen kann.

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