Der IFS.ai Copilot für FMECA rationalisiert Arbeitsabläufe, indem er kritische Informationen aus hochgeladenen Dokumenten (wie Handbüchern und Richtlinien) sowie Systemdaten extrahiert und so den manuellen Aufwand reduziert. Er reagiert dynamisch auf Anwenderanfragen und Seitenkontexte, einschließlich der Seiten FMECA vorbereiten und FMECA durchführen, indem er die am besten geeigneten Funktionen identifiziert und ausführt.
Zu diesen Funktionen gehören das Abrufen von Fehlertypen sowie kritischen Kombinationen von Element- und Prozessklassen und das Vorschlagen von Instandhaltungsstrategien. Der Assistent stützt seine Erkenntnisse auf verlässliche Quellen, gewährleistet die Konsistenz der Analysen und fördert so eine zuverlässige Entscheidungsfindung. Durch die nahtlose Integration in FMECA-Workflows reduziert er den Arbeitsaufwand und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit und Effizienz.
Informationen zum Hochladen von Dokumenten in den Data Lake finden Sie in unserer Dokumentation unter Hochladen von Dokumenten in den Data Lake.
IFS.ai Copilot für FMECA wird automatisch aktiviert, wenn Sie den IFS Cloud Copilot auf den folgenden Seiten öffnen:
Hinweis: Während die auf den einzelnen Seiten angezeigten Ergebnisse auf die Websites beschränkt sind, auf die der Anwender Zugriff hat, beachten Sie bitte, dass die vom IFS.ai Copilot bereitgestellten Antworten nicht auf eine bestimmte Website beschränkt sind. Stattdessen aggregiert Copilot bei bestimmten Abfragen Daten von allen Websites innerhalb der Installation, was dazu führen kann, dass einige Anwender Diskrepanzen zwischen seitenbeschränkten Daten und Copilot-Antworten feststellen.
Die FMECA-bezogenen Seiten enthalten vordefinierte Anweisungen, die Anwender bei der Erstellung relevanter Abfragen unterstützen. Diese Anweisungen sind nicht Teil von IFS.ai Copilot selbst, sondern sind in die oben erwähnten FMECA-Seiten integriert. Sie dienen als Erinnerung an die verfügbaren Abfragen und Anwendungsfälle, bei denen der Copilot helfen kann.
IFS.ai Copilot für FMECA unterstützt die folgenden Abfragen und Anwendungsfälle:
Mit dieser Abfrage werden die am häufigsten auftretenden Fehlertypen mithilfe von Daten aus früheren Arbeitsaufgaben abgerufen und aufgelistet. Die Beschreibung, die dem LLM vorgibt, welche Funktion wann aufzurufen ist, könnte lauten: „Rufe die häufigsten Fehlertypen auf der Grundlage der Elementklassen-ID und Prozessklassen-ID ab“.
Diese Funktion identifiziert Fehlertypen, die bei Arbeitsaufgaben im Zusammenhang mit einer bestimmten Anlage oder Ausrüstung aufgezeichnet wurden. Sie verwendet die Elementklassen- und Prozessklassen-ID der Anlage oder Ausrüstung und gibt standardmäßig die fünf wichtigsten Fehlertypen, einschließlich ihrer Beschreibungen und Anzahl, zurück. Die Standardgrenze von fünf kann angepasst werden, indem Copilot angewiesen wird, das Ergebnis auf X Datensätze zu begrenzen, wobei X die gewünschte Anzahl von Ergebnissen ist. Diese Funktion unterstützt Anwender bei der Priorisierung von Anlagen für die FMECA-Vorbereitung, indem sie wiederkehrende Fehlermuster hervorhebt.
Hinweis: Copilot aggregiert bei dieser Abfrage die Fehlertypdaten aller Standorte, d. h., die Ergebnisse spiegeln die Fehler der gesamten Installation wider, nicht nur die der verknüpften Standorte des Anwenders.
Unter Verwendung von Kritizitätsbewertungen (siehe Instandhaltung > Ausrüstung > Basisdaten Anlagen > Objektkritizität) identifiziert diese Abfrage hochkritische Anlagen und listet deren Positions- und Prozessklassen zusammen mit der Anzahl für jede Kombination auf. Die Daten werden standortübergreifend abgefragt und bieten einen ganzheitlichen Überblick über kritische Geräte und die entsprechenden Klassifizierungen.
Die Aufforderungsbeschreibung für diese Funktion lautet „Schlage eine Anlage für FMECA vor“, was sich zu einer längeren Aufforderung ausweitet: „Liste Top-Kombinationen der Prozess- und Elementklasse der kritischsten Anlagen auf. Beziehe die Anzahl für jede Kombination ein. Antworte wie folgt: Prozessklasse: A, Elementklasse: B, Anzahl: C. Gib die gewählte Kritizität in der Antwort an.“
Diese Funktionalität nutzt KI-gesteuerte Algorithmen, um die Möglichkeiten der FMECA durch den Zugriff auf in IFS Cloud-Datentabellen gespeicherte Daten zu verbessern. Das System nutzt diese strukturierten Informationen, um Fehlermodi, Ursachen, Symptome und entsprechende Schweregrad-, Wahrscheinlichkeits- und Nachweisbarkeitsbewertungen vorzuschlagen, was datengestützte Instandhaltungsstrategien ermöglicht.
Die Seite FMECA vorbereiten enthält nun KI-gestützte Eingabeaufforderungen, die im IFS.ai Co-Pilot Assistant integriert sind. FMECA-Moderatoren, Techniker und Zuverlässigkeitsingenieure können so ihre Analysen mit größerer Genauigkeit und Effizienz durchführen.
Das System verwendet die Daten der Positionsklassen aus dem Fehleranalyse-Navigator und den Seiten für Arbeitsaufgaben, um die relevantesten Fehlertypen vorzuschlagen. Eingabeaufforderungen ermöglichen es Anwendern außerdem, assoziierte Ursachen oder Symptome abzurufen, die am häufigsten oder kürzlich verwendeten hervorzuheben und sie alphabetisch oder nach Anzahl der Verwendungen zu ordnen. Zu den weiteren Verbesserungen gehören Eingabeaufforderungen für den Zugriff auf Fehlerberichte, Intervalle für VI-Maßnahmen und Arbeitsvorlagen, die bei der Zuweisung von Wahrscheinlichkeitsbewertungen helfen. Vorschläge für die Schweregradeinstufung werden von Kritizitätswerten abgeleitet, die mit Objekt- und Prozessklassen oder häufig verwendeten Arbeitsaufgabenprioritäten verknüpft sind, während die Nachweisbarkeitseinstufung kontextabhängige Empfehlungen für Fehlermodi liefert.
Mit dem Fokus auf Wartbarkeit, Leistung, Datenintegrität und Sicherheit verbessern diese Erweiterungen den FMECA-Prozess erheblich. Sie unterstützen eine fundierte Entscheidungsfindung und effiziente Instandhaltungsstrategien, indem sie die Kritizitätsanalyse von Objekten einbeziehen, um Schwere- und Wahrscheinlichkeitsbewertungen abzurufen und so einen genaueren und datengesteuerten Ansatz zur Risikobewertung zu gewährleisten.
Diese Entwicklung führt KI-gestützte Eingabeaufforderungen im Copilot Assistant ein, um den Prozess der Zuweisung von VI-Kalenderauslösern und Ereignisauslösern für VI-Programme auf der Seite FMECA durchführen zu rationalisieren. Durch die Integration dieser Erweiterungen können Techniker und Zuverlässigkeitsingenieure auf datengesteuerte Vorschläge zugreifen, die auf bestimmte Objektklassen, Prozessklassen und Arbeitsaufgabenvorlagen zugeschnitten sind, und so die Effizienz und Präzision von Instandhaltungsstrategien verbessern.
Auf der Seite FMECA durchführen erhalten Anwender über Eingabeaufforderungen Einblicke in die Muster von Fehlermeldungen, z. B. den zeitlichen Abstand zwischen zwei Fehlermeldungen und den durchschnittlichen Abstand über einen bestimmten Zeitraum (z. B. sechs Monate). Diese Vorschläge werden durch die Analyse historischer Fehlerberichte generiert und bieten wertvolle Daten zur Auswahl der am besten geeigneten VI-Kalenderauslöser. So kann ein Techniker beispielsweise schnell wiederkehrende Fehlerintervalle identifizieren, um optimale kalenderbasierte VI-Maßnahmen festzulegen.
Darüber hinaus unterstützen neue Eingabeaufforderungen auf den Seiten „FMECA vorbereiten“ und „FMECA durchführen“ Anwender bei der Bestimmung der am besten geeigneten Ereignisauslöser für VI-Programme. Dazu gehören Vorschläge für:
Beim Erstellen oder Aktualisieren einer VI-Programmrevision werden Anwender beispielsweise durch Eingabeaufforderungen bei der Auswahl geeigneter Ereignisse für Aufgabenvorlagen wie ‚WT-GEARBOX-SERVICE‘ oder ‚WTT06‘ unterstützt, wobei nur ein Ereignis pro Vorlage zulässig ist. Diese Funktionen verbessern die Anwenderfreundlichkeit durch die Analyse von Ereignissen und Verwendungszahlen innerhalb von VI-Aktionen und Arbeitsaufgaben und stellen sicher, dass die relevantesten Auslöser ausgewählt werden. Das technische Design nutzt die dynamische Datenintegration über Fehlerberichte, Arbeitsvorlagen und historische Instandhaltungsaufzeichnungen hinweg. Das gewährleistet genaue und sichere Empfehlungen, wobei Instandhaltungsfreundlichkeit, Leistung und betriebliche Anpassung im Vordergrund stehen. Durch die Automatisierung komplexer Datenanalysen rationalisieren diese Erweiterungen den FMECA-Prozess, unterstützen eine bessere Entscheidungsfindung und ermöglichen die effiziente Aktualisierung von VI-Programmen.
Das technische Design nutzt die dynamische Datenintegration über Fehlerberichte, Arbeitsvorlagen und historische Instandhaltungsaufzeichnungen hinweg. Das gewährleistet genaue und sichere Empfehlungen, wobei Instandhaltungsfreundlichkeit, Leistung und betriebliche Anpassung im Vordergrund stehen. Durch die Automatisierung komplexer Datenanalysen rationalisieren diese Erweiterungen den FMECA-Prozess, unterstützen eine bessere Entscheidungsfindung und ermöglichen die effiziente Aktualisierung von VI-Programmen.
Diese Entwicklung führt fortschrittliche KI-gesteuerte Eingabeaufforderungen im Copilot Assistant ein, um das Verwalten und Vorschlagen von Auslöserparametern für Instandhaltungsentscheidungen für VI-Aktionen auf den Seiten „FMECA vorbereiten“ und „FMECA durchführen“ zu verbessern. Durch die Integration dieser Funktionen erhalten FMECA-Moderatoren, Techniker und Zuverlässigkeitsingenieure präzise und umsetzbare Empfehlungen, die sicherstellen, dass VI-Aktionen mit optimalen Parametern für die vorgesehenen Anlagenobjekte und Instandhaltungsszenarien konfiguriert werden.
Auf der Seite FMECA durchführen können Anwender beim Erstellen einer VI-Aktion für ein bestimmtes Anlagenobjekt den Copilot auffordern, die am besten passende VI-Aktion vorzuschlagen. Die Vorschläge basieren auf Schlüsselparametern wie Aktion, Standort des Arbeitsauftrags, Instandhaltungsabteilung, Programm-ID, Arbeitsvorlagen-ID und Revision. Das System ruft alle VI-Aktionen ab, die sich auf das angegebene Anlagenobjekt im Zustand „Vorläufig“ oder „Aktiv“ beziehen, und bewertet ihre Eignung, indem es die Eingabeparameter vergleicht. Die VI-Aktion mit der höchsten Anzahl übereinstimmender Parameter wird empfohlen, wobei bei Gleichstand die neueste Aktion Vorrang hat. Dadurch wird sichergestellt, dass die relevanteste VI-Aktion ausgewählt wird, was die Entscheidungsfindung vereinfacht und Zeit spart.
Zusätzlich wurden auf der Seite FMECA vorbereiten neue KI-Eingabeaufforderungen eingeführt, die Vorschläge für Bedingungsauslöserparameter liefern.
Diese Eingabeaufforderungen nutzen eine fortschrittliche Datenintegration, um relevante Bedingungsparameter zu analysieren und zurückzugeben, sodass Anwender Arbeitsaufgabenvorlagen und VI-Aktionen effizient mit den betrieblichen Anforderungen abgleichen können.
Um diese Funktionalität zu unterstützen, wird ein neuer Standard zur Benennung von Berechtigungen für KI-Assistenten eingeführt, um die Sicherheit und das richtige Zugriffsmanagement zu gewährleisten. Die Berechtigungssätze haben das Format COPILOT_
Diese Verbesserungen in der Verwaltung von Auslöserparametern stellen die Anwenderfreundlichkeit, die betriebliche Effizienz und die sichere Entscheidungsfindung in den Vordergrund, wodurch die Funktionalität der FMECA in der Instandhaltungsplanung erheblich verbessert wird.
Diese Entwicklung führt KI-gesteuerte Funktionen im Copilot Assistant ein, um die Aktualisierung von Instandhaltungsstrategien auf der Seite FMECA durchführen zu verbessern, insbesondere auf der Registerkarte „Objekt für Analyse“. Durch die Nutzung dieser Funktion erhalten FMECA-Verantwortliche wertvolle Einblicke in bestehende Instandhaltungsdaten, um Strategien zu verfeinern und die Entscheidungsfindung zu optimieren.
Wenn ein Moderator Vorschläge für eine Instandhaltungsstrategie für ein bestimmtes Objekt anfordert, analysiert Copilot die Objekt- und Prozessklasse des Objekts, um einen detaillierten Überblick zu geben. Zu den Vorschlägen gehört auch die Anzahl der mit dem Objekt verknüpften Aktionsarten, die ein klares Bild von den am häufigsten verwendeten Instandhaltungsaktionen vermitteln. Darüber hinaus zeigt Copilot die Gesamtzahl der laufenden Instandhaltungsmaßnahmen und Fehlermeldungen in Bezug auf das Objekt an, sodass Mitarbeiter die aktuelle Arbeitslast einschätzen und Prioritäten für die Instandhaltungsaufgaben richtig setzen können.
Diese Integration stellt sicher, dass die Instandhaltungsstrategien datengesteuert und auf die betrieblichen Anforderungen des Objekts abgestimmt sind. Durch die Bereitstellung verwertbarer Erkenntnisse rationalisiert Copilot Strategieaktualisierungen, verbessert die Planung der präventiven Instandhaltung und unterstützt die Entscheidungsfindung durch kontextspezifische Echtzeitdaten. Diese Funktionalität stellt einen bedeutenden Schritt nach vorn dar, um die Instandhaltungsplanung effizienter und intelligenter zu gestalten.