Knowhow-Transfer mit künstlicher Intelligenz

Informationen suchen
und finden

Verlassen Mitarbeiter das Unternehmen, geht oft auch Wissen verloren. Auf der anderen Seite müssen neue Mitarbeiter angelernt werden. Um Beschäftigten die Informationen bereitzustellen, die sie benötigen, können sogenannte ‘Insight Engines’ helfen. Daniel Fallmann, CEO von Mindbreeze, erklärt, worum es dabei geht.

(Bild: ©Julien Eichinger/stock.adobe.com)

Deutsche Fertigungsunternehmen werden zunehmend durch den vorherrschenden Fachkräftemangel beeinträchtigt. Als Resultat des demografischen Wandels soll die Anzahl an Rentnern bis zum Jahr 2035 um bis zu 22 Prozent steigen. Millionen Fachkräfte verlassen demnach in den nächsten Jahren ihre Betriebe und mit ihnen über die Jahre angesammeltes Expertenwissen, Branchenerfahrung sowie einmalige Kenntnisse und Einblicke. Fertigungsunternehmen stehen somit vor Herausforderungen: Wie können sie einer möglichen Fragmentierung oder gar dem Verlust von Wissen begegnen und zugleich eine neue Generation an Fachkräften schnell und effektiv anlernen?

Erster Schritt: klare Vorgaben

Klare Vorgaben für die Dokumentation und Speicherung von Prozessen und Daten durch das Management sind ein erster Schritt, jedoch oft schwierig unternehmensweit einheitlich umzusetzen. Doch es gibt Tools die Abhilfe schaffen. Mit smarten IT-Systemen, sogenannten Insight Engines, hilft der Softwareanbieter Mindbreeze dabei, eine Wissensbasis zu schaffen, auf die Mitarbeiter zurückgreifen können.

Informationen verknüpfen

Neue Mitarbeiter stehen oft einer Informationsflut gegenüber, die in den ersten Arbeitstagen oft schwer zu bewältigen ist. Wichtige Fragen tauchen meist im Nachgang von Einführungen auf oder wenn die ersten Arbeiten anstehen. Unabhängig davon wie sehr sich Kollegen auch bemühen, beim Onboarding neuer Mitarbeiter werden nie alle relevanten Informationen vermittelt. Doch wenn es um rasche Entscheidungen oder reibungslose Prozesse geht, kann ein Mangel an Informationen erheblichen Schaden verursachen. Insight Engines können Wissen im richtigen Kontext bereitstellen. Sie kombinieren den Leistungsumfang einer Suchlösung mit Methoden der künstlichen Intelligenz, wie etwa Machine bzw. Deep Learning oder Sprachverarbeitungs-Technologien. Auf diese Weise sind sie in der Lage, Informationen aus verschiedenen Datenquellen semantisch zu analysieren, zu verknüpfen, Zusammenhänge aufzuzeigen und dadurch komplexe Sachverhalte einfach darzustellen.

Zu den Datenquellen gehören etwa Informationen über Produkte, Pläne über Komponenten, Protokolle und Listen über interne Experten. Das Tool setzt dort an, wo Mitarbeiter die Daten produzieren, verarbeiten und speichern. Sie konsolidiert Informationen aus unterschiedlichen Quellsystemen. Von spezifischen Fachanwendungen, über E-Mail-Programme, bis hin zu dem Intranet und der Cloud – sämtliche Informationen werden bei einer Suchabfrage miteinbezogen. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um strukturierte Metadaten (wie etwa Einträge in Fachanwendungen), semi-strukturierte Inhalte (z.B. E-Mails) oder unstrukturierte Inhalte (Text, Audio, Video) handelt. Eine Insight Engine bereitet die benötigten Informationen auf und stellt sie im Rahmen der Zugriffsrechte mit nur einer Abfrage zur Verfügung. Kommt es zu einer Abfrage, extrahiert die Software jene Informationen, die die konkreten Anforderungen erfüllen. Erweitert um relevante Zusatzinformationen ergibt sich so eine 360-Grad-Sicht auf die abgefragte Information und damit ein umfassender Überblick über ein konkretes Thema, wie beispielsweise der Life Cycle eines Bauteils oder die einzelnen Komponenten einer Maschine.

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