Factory Copilot KI-Chatbot für die intelligente Fertigung

Akveo hat einen KI-gestützten Chatbot in die Factory Intelligence-Plattform integriert, der es Bedienern ermöglicht, Echtzeit-Telemetriedaten und Produktions-KPIs in natürlicher Sprache abzufragen.

Automatisierung

Deutschland

5 Monate

KI-Entwicklung

Webentwicklung

[ Kunde ]

Über den Kunden

Unser Kunde ist eines der größten Beratungsunternehmen. Sein proprietäres SaaS-Produkt, die Factory Intelligence Platform, unterstützt Hersteller bei der Digitalisierung ihrer Betriebsabläufe und der Automatisierung von Geschäftsprozessen. Die Plattform analysiert Echtzeit-Telemetriedaten direkt von Geräten auf Werksebene, um eine durchgängige Datentransparenz zu gewährleisten und umsetzbare Erkenntnisse für Fertigungsteams zu liefern.

50%

Schnellere Datenabfrage

5Mo.

Projektlaufzeit

3

Implementierte KI-Kernfunktionen

[ Herausforderung ]

Blockierte Daten und hohe IT-Abhängigkeit

Werksleiter und Anlagenbediener stießen beim Zugriff auf verwertbare Fertigungserkenntnisse auf erhebliche Engpässe.

Obwohl im Werk kontinuierlich Betriebsdaten generiert wurden, gestaltete sich deren Abruf schwierig, da wichtige Informationen über nicht miteinander verbundene Systeme, SQL-Datenbanken, REST-APIs und Tausende von PDFs hinweg fragmentiert waren.

Um eine Antwort zu erhalten, mussten die Benutzer manuell durch komplexe Dashboards navigieren oder ein Ticket bei der IT einreichen und auf eine Rückmeldung warten.

Der Factory Copilot KI-Assistent musste mehrere strenge Anforderungen erfüllen:

Echtzeit-Abruf und Benutzererfahrung. Das Ziel war die Entwicklung einer Lösung, die in der Lage ist, Daten in Echtzeit abzurufen und über eine intuitive, auf Angular basierende Benutzeroberfläche bereitzustellen. Sie sollte die KPI-Analyse, die Verfolgung von Produktionsaufträgen, die Unterstützung bei der Gerätekonfiguration und die Überwachung des Maschinenstatus optimieren.
Verarbeitung natürlicher Sprache. Wir mussten einen Chatbot entwickeln, der Abfragen in natürlicher Sprache gleichzeitig über SQL-Datenbanken, PDF-Dokumente, REST-APIs und SAP-Systeme hinweg ermöglicht.
Sicherheit und Skalierbarkeit. Es war entscheidend, eine rollenbasierte Sicherheit und Verschlüsselung zu implementieren, gepaart mit einer Architektur, die für groß angelegte industrielle Einsätze skalierbar ist.

[ Lösung ]

Entwicklung der Lösung

Basierend auf den vorgegebenen Anforderungen entwickelte Akveo den Factory Copilot, einen KI-gestützten Chatbot, der nahtlos in die Factory Intelligence-Plattform integriert ist.

Durch den Einsatz von Azure OpenAI GPT-4, Semantic Kernel und Azure AI Search fungiert der Factory Copilot als dialogorientierte Ebene über dem zentralen Orchestrator der Plattform.

Nutzer können den Copilot für folgende Aufgaben einsetzen:

Abfrage der Anlagendokumentation
Analyse von Maschinentelemetrie
Überprüfung von Warnmeldungen und Statistiken
Abfrage von Power BI-Produktionsdaten
Abruf von Informationen aus verschiedenen Anlagensystemen

Ist eine Anfrage unklar, stellt der Copilot Rückfragen, bevor er die Abfrage ausführt.

Kernfunktionen:

Echtzeit-KPI-Analyse. Nutzer können Fragen zu Produktions-KPIs stellen (z. B. „Wie war der KPI für Maschine Y letzte Woche?“) und erhalten Antworten auf Basis aktueller Anlagendaten und Analysen.
Verfolgung von Produktionsaufträgen. Der Chatbot kann aktuelle Produktionsaufträge abrufen und Aktivitäten über verbundene Prozessketten hinweg überwachen.
Unterstützung bei der Gerätekonfiguration. Der Copilot unterstützt Nutzer bei der Konfiguration und Bedienung spezifischer Anlagen, indem er Anlagendokumentationen, Gerätehandbücher und technische PDFs durchsucht.
Überwachung von Maschinenstatus und vorausschauender Wartung. Nutzer können Maschinenzustände, Warnmeldungen und Informationen zur vorausschauenden Wartung in Echtzeit abrufen. Bei Erkennung eines potenziellen Problems kann das System frühzeitig Wartungsempfehlungen geben.
Datenintegration über verschiedene Quellen hinwegFactory Copilot interagiert simultan mit SQL-Datenbanken, PDF-Dokumenten, Azure IoT Hub-Telemetrie-Pipelines, eingebetteten Power BI-Berichten, SAP und REST-APIs, um umfassende Antworten direkt innerhalb der UI-Anwendung bereitzustellen.

Microservice-Architektur

Die Factory Intelligence-Plattform basiert auf einer modularen Microservice-Architektur. Dieser Ansatz gewährleistet eine hohe Leistung und Skalierbarkeit.

Separate Dienste übernehmen unterschiedliche Aufgaben und kommunizieren über den Azure Service Bus. Tritt ein Ereignis ein, wie etwa eine neue Maschinenwarnung, werden die relevanten Dienste benachrichtigt und können gleichzeitig reagieren, ohne sich gegenseitig zu blockieren.

Die folgende Tabelle bietet einen kurzen Überblick über die Dienste der Plattform.

Service	Hauptfunktion
UI-Service	Frontend-Anwendung
API-Service	Zentrale Backend-Logik
Admin-Service	Benutzer, Berechtigungen und Einstellungen
Activity-Service	Ereignisverfolgung und Message Bus
Detection-Service	KI-Fehlererkennung (Cognitive Services)
Simulation-Service	IoT-Telemetrie-Simulator
Socket-Service	Live-WebSocket-Updates für den Browser
Maintenance-Service	Wartungsplanung und Aufgabenweiterleitung
Ausführungsanbieter für Power App und Proceedix	Wartungsintegrationen von Drittanbietern
Sync-Service	Geplante Synchronisierung von Ausfallzeiten von SQL zu MongoDB

Alle Dienste greifen auf eine zentralisierte MongoDB-Datenbank zu. Dadurch bleiben Anlagendaten konsistent und sind im gesamten System sofort verfügbar.

Technische Implementierung

Factory Copilot wurde entwickelt, um hochkomplexe Datenaufgaben zu bewältigen und gleichzeitig die Benutzererfahrung einfach zu halten.

Um dies zu ermöglichen, haben wir die folgenden technischen Lösungen implementiert:

Anlagenvokabular

Das System versteht das spezifische industrielle Vokabular der Anlage, wie beispielsweise Maschinen und Ausrüstung, Warnregeln sowie Signale und Telemetrie. Diese Begriffe sind in Azure AI Search gespeichert. Der Copilot prüft sie vor dem Absenden einer Abfrage, was hilft, fehlerhafte oder missverstandene Anfragen zu vermeiden.

Intelligente Datenabfragen

Wir haben eine DAG-basierte Tool-Engine entwickelt, die den effizientesten Weg findet, Informationen aus verschiedenen Datenquellen abzurufen. Sie kann Daten aus mehreren Quellen kombinieren und die Ergebnisse in der richtigen Reihenfolge verarbeiten.

Dynamische Visualisierungen

Das System wählt automatisch die am besten geeignete Darstellungsform für die Ergebnisse aus. Je nach Daten können Informationen als Diagramme, Tabellen oder andere relevante Visualisierungen präsentiert werden.

Sicherheit

Der Copilot nutzt rollenbasierte Zugriffskontrolle und Verschlüsselung. Benutzer können nur auf die Daten und Analysen zugreifen, für die sie autorisiert sind.

[ Ergebnisse ]

Wirkung, die zählt

Factory Copilot hat die betriebliche Effizienz in der Fertigung maßgeblich gesteigert. Bediener und Werksleiter erhalten direkten Zugriff auf Echtzeit-Telemetriedaten, Alarmstatistiken, Konfigurationshandbücher und Power BI-Produktionsdatensätze. Dadurch werden herkömmliche Datenengpässe beseitigt, ohne dass die IT eingreifen muss.

Einheitlicher, abteilungsübergreifender Datenzugriff

Der Assistent bricht Datensilos auf, indem er SQL-Datenbanken, PDF-Dokumente, Live-REST-APIs und SAP-ERP-Systeme gleichzeitig über eine natürlichsprachliche Schnittstelle abfragt.

50 % schnellere Datenabfrage

Bediener und Manager erhalten Antworten in Sekunden statt in Minuten. Das halbiert die Suchzeit und macht das manuelle Navigieren durch verschiedene Dashboards überflüssig.

Sicherheit auf Unternehmensniveau

Integrierte rollenbasierte Sicherheit und Verschlüsselung stellen sicher, dass sensible Telemetrie- und Betriebsdaten jederzeit vollständig geschützt sind.

[ Tech Stack ]