Optimierte Diagnose und Wartung mit einem KI-gestützten Sprachassistenten
Mithilfe einer Generativen KI, die auf eine zentrale Wissensdatenbank zugreift, hat Bitron die Diagnose und Fehlerbehebung von Ladestationen für Elektrofahrzeuge verbessert.
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Die Herausforderung
Die Integration von Telemetriedaten, Schadenshistorie und technischer Dokumentation optimiert die Fehlererkennung bei Ladestationen für Elektrofahrzeuge
SZENARIO
Ein fragmentiertes Datenökosystem
Bitron ist ein führendes Unternehmen in der Entwicklung und Produktion elektronischer Komponenten für verschiedene industrielle Anwendungen, darunter die Automobilindustrie, Haushaltsgeräte und technologische Infrastrukturen.
Im Bereich der Ladestationen für Elektrofahrzeuge liefert Bitron elektronische Platinen und Komponenten, die den zuverlässigen Betrieb der Ladeinfrastruktur gewährleisten. Bei über 200 überwachten Ladestationen stellt die Behebung von Fehlfunktionen eine besondere Herausforderung dar.
Die Betriebsdaten waren bisher auf mehrere Plattformen verteilt: Fehlermeldungen wurden in einem System verwaltet, Telemetriedaten an anderer Stelle gespeichert und technische Handbücher in einer separaten Wissensdatenbank hinterlegt. Diese Fragmentierung erschwerte eine schnelle und effektive Fehlerdiagnose.
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DIE LÖSUNG
Ein Sprachassistent zur Vereinfachung der Diagnose und Wartung.
Um diese Herausforderung zu meistern, wurde ein fortschrittlicher Sprachassistent auf Basis des Services für Generative KI von Oracle Cloud Infrastructure entwickelt. Das von Technology Reply verwirklichte System nutzt eine zentrale Datenplattform, die alle vektorisierten Datenquellen in Oracle Database 23ai integriert – darunter Fehlertickets, Telemetriedaten und technische Dokumentation. Dadurch entsteht eine einheitliche, umfassende Sicht auf alle relevanten Informationen. Der Assistent unterstützt die Bediener in zwei zentralen Bereichen:
Dank dieser Lösung kann Bitron schnellere und effektivere Einsätze vor Ort gewährleisten und so den Grundstein für die Ausweitung des Systems auf andere technologisch komplexe Produkte legen.
WIE HABEN WIR ES GEMACHT
Integration von Daten und KI zur Unterstützung der operativen Prozesse
Das Projekt wurde in mehreren strategischen Phasen entwickelt, wobei fortschrittliche Technologien zum Einsatz kamen, um eine skalierbare und zukunftssichere Lösung zu gewährleisten.
Analyse vorhandener
Datenquellen
Die Hauptprobleme der Informationsfragmentierung wurden durch die Analyse der von Bitron eingesetzten Ticketverwaltungssysteme, der Telemetriedaten und der technischen Dokumentation identifiziert.
Aufbau einer
zentralisierten Datenplattform
Alle Datenquellen wurden in einem autonomen Data Warehouse in der Oracle Cloud zusammengeführt, wodurch die Informationen in einer einzigen, integrierten Wissensdatenbank konsolidiert wurden.
Optimierung mit
Oracle Database 23ai
ank der Vektorisierungsfunktionen von Oracle Database 23ai wurde eine interaktive Wissensdatenbank entwickelt, die mit der zentralisierten Datenplattform interagieren und verschiedene Datentypen auf kohärente Weise verwalten kann.
Assistentin Entwicklung
gesprächig
Mit den GenAI-Diensten von Oracle Cloud Infrastructure, wie Cohere Command R und Metas Large Language Models, wurde ein Konversationssystem entwickelt, das Fehlercodes analysiert und die Bediener bei der Diagnose und Lösung von Problemen unterstützt.
Design für Skalierbarkeit
Die Lösung wurde so konzipiert, dass sie sich nahtlos in die Unternehmensinfrastruktur von Bitron integrieren lässt, um Flexibilität zu gewährleisten und potenziell auf andere Anwendungsfälle im gesamten Unternehmen anwendbar zu sein.
DIE ERGEBNISSE
Betriebliche Effizienz und eine solide Grundlage für die Zukunft
Die entwickelte Lösung hat die Art und Weise, wie Bitron Ansprüche und Fehlfunktionen seiner technologischen Produkte verwaltet, erheblich optimiert. Dank des Konversationsassistenten und der Zentralisierung der Daten können Betreiber Probleme mit Ladestationen nun schneller als zuvor diagnostizieren. Die integrierte Wissensdatenbank hat die Diagnosegenauigkeit verbessert und ermöglicht gezielte Maßnahmen, wodurch Ausfallzeiten und Betriebskosten reduziert werden. Darüber hinaus ist die Lösung skalierbar, sodass Bitron diese Funktionalitäten auf andere Produkte im Portfolio ausweiten kann. Mit einem effizienteren Management und fortschrittlicher Technologie ist das Unternehmen nun besser gerüstet, um den Anforderungen eines zunehmend wettbewerbsorientierten und technologisch fortschrittlichen Marktes gerecht zu werden.
Bitron ist ein multinationales, familiengeführtes Unternehmen mit einer klaren Vision: Produkte und Systeme zu entwickeln, die die Lebensqualität der Menschen und der Welt um sie herum verbessern. Mit fast 10.000 Mitarbeitern, die täglich daran arbeiten, die Zukunft zu gestalten, verfügt Bitron über 18 Produktionsstätten und mehr als 400 Ingenieure, die strategisch auf der ganzen Welt verteilt sind. Das Unternehmen ist in den Bereichen Automobil, Elektrogeräte, HLK (Heizung, Lüftung und Klimaanlage), Energie und Laden von Elektrofahrzeugen tätig. Es arbeitet mit den wichtigsten internationalen Herstellern zusammen und unterstützt sie nicht nur bei der Herstellung von Komponenten, sondern auch bei der Entwicklung und Konstruktion.
Technology Reply ist das Unternehmen der Reply-Gruppe, das sich auf die Konzeption und Implementierung innovativer Lösungen auf Basis von Oracle-Technologien spezialisiert hat. Mit über 25 Jahren Erfahrung unterstützt Technology Reply seine Kunden bei Innovations- und Digitalisierungsprozessen mit einem Team von Fachleuten, das in allen Phasen des Projektlebenszyklus tätig ist: Analyse, Design, Implementierung, Einführung und Betrieb. Technology Reply positioniert sich als Referenzpartner für Oracle-Technologien, sowohl on-premise als auch cloudbasiert: Big Data, Analytics, E-Commerce, Mobile, Identity and Access Management sowie Content Management. Dank seiner agilen Unternehmenskultur entwickelt sich Technology Reply zum Marktführer für aufstrebende Technologien und implementiert Projekte in den Bereichen Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, DevOps-basierte Microservices und kognitive Technologien für eine Vielzahl von Branchen und Kunden.