Am 12. November fand das 5. Webinar zu Future Skills & KI im Themenschwerpunkt Arbeit 5.0 statt, das im Rahmen des Interreg AT-SK Projektes „Twin City Future Innovation Manufacturing Hub“ von der Plattform Industrie 4.0 organisiert wird.
Vortragende waren:
- Benjamin Schwärzler, CEO, Workheld GmbH
- Philipp Bousa, Vice President CIO & Digital Office, OMV Group
- Markus Wagner, FH St. Pölten, Leiter Josef Ressel Zentrum – Industrial Data Lab
Input Benjamin Schwärzler, CEO Workheld GmbH – Use Case: Schweizer Post
Workheld, ein Wiener Softwareunternehmen mit Fokus auf Produktions- und Instandhaltungsprozesse, hat gemeinsam mit der Schweizer Post einen KI-gestützten Use Case zur nachhaltigen Sicherung von Fachwissen realisiert. Ausgangspunkt war die zentrale Herausforderung, dass erfahrene Instandhaltungsexperten für die Sortieranlagen in den kommenden Jahren in Pension gehen, ihr Know-how jedoch essenziell für den durchgängigen 24/7-Betrieb der Anlagen ist.
In Zusammenarbeit mit der Schweizer Post wurde eine KI-Lösung entwickelt, die dieses unternehmensspezifische Expertenwissen digital abbildet und rund 300 Instandhaltungstechniker jederzeit unterstützt. Dafür wurden bestehende Datenquellen wie Störungsprotokolle der Expertenhotline, SAP-Daten, historische Instandhaltungsaufträge sowie Herstellerdokumentationen strukturiert aufbereitet, miteinander verknüpft und in einem Wissensgraphen zusammengeführt.
Das Ergebnis ist ein digitaler Second-Level-Support, der kritisches Know-how langfristig sichert, Techniker direkt im Arbeitsprozess unterstützt und die hohe Anlagenverfügbarkeit der Schweizer Post auch künftig gewährleistet. Ein weiterer Aspekt ist die Mehrsprachigkeit der Lösung: Im Endausbau steht die KI auf Deutsch, Französisch und Italienisch zur Verfügung. Damit trägt sie der Dreisprachigkeit der Schweiz Rechnung und macht Dokumentationen sowie Fachwissen unabhängig von der Ursprungssprache für alle Mitarbeitenden zugänglich.
Input Philipp Bousa, Vice President CIO & Digital Office, OMV Group
Der Vortrag gab Einblicke in den strukturierten Aufbau und Einsatz von GenAI bei der OMV über die vergangenen zweieinhalb Jahre. Ziel des Ansatzes war es, zunächst breit einsetzbare und standardisierte KI-Use Cases zu entwickeln und diese schrittweise zu hochspezialisierten, wirkungsvollen Anwendungen weiterzuentwickeln.
Grundlage dafür bildet ein klar definierter Governance- und Framework-Ansatz mit Fokus auf Responsible AI, Informationssicherheit, Data Governance, Technologiepartnerschaften und Plattformstrategie. Erste Use Cases wie ein Inhouse-GPT oder Sentiment-Analysen zur mehrsprachigen Auswertung von IT- und Mitarbeiterfeedback konnten rasch umgesetzt und erfolgreich auf weitere Bereiche wie HR oder Retail skaliert werden.
Parallel investierte die OMV gezielt in Empowerment: Trainings, Workshops, Prompting-Schulungen sowie Show-&-Tell-Formate befähigten die Fachbereiche, eigene KI-Ideen zu entwickeln und GenAI sinnvoll im Arbeitsalltag einzusetzen.
Heute arbeitet die OMV mit wiederverwendbaren GenAI-Building-Blocks – etwa für Übersetzung, Dokumentenanalyse, RAG oder Summarization – die über einen zentralen AI-Hub bereitgestellt werden. Dieser modulare Ansatz ermöglicht es, zunehmend komplexe Use Cases bis hin zu Agentic AI-Lösungen umzusetzen und so nachhaltig Mehrwert für das gesamte Unternehmen zu schaffen.
Input Markus Wagner, Leiter Josef Ressel Zentrum – Industrial Data Lab, FH St. Pölten
Das Josef Ressel Zentrum „Knowledge Visual Analytics for Industrial Manufacturing Data“ entwickelt Lösungen, um Expert:innenwissen in der Industrie zu erhalten, große Datenmengen effizient zu nutzen und die kognitive Überlastung von Mitarbeitenden zu reduzieren. Ziel ist es, Produktionsprozesse zu optimieren, Rüstzeiten zu verkürzen und die Qualitätssicherung zu unterstützen.
Der Ansatz basiert auf visuelle Analysemethoden (Knowledge-Assisted Visual Analytics): Expert:innenwissen wird digitalisiert, in Knowledge Graphen überführt und mit kausalen Modellen kombiniert, sodass Probleme in Maschinen oder Prozessen gezielt analysiert werden können. Ein zentraler Bestandteil ist der Human-in-the-Loop, der Wissen validiert und rückspeist, um Fehler im Modell zu vermeiden. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse sollen es ermöglichen, Planungs- und Fertigungsprozessen zu optimieren und eine bessere Produktqualität zu erreichen.
Drei zentrale Use Cases wurden vorgestellt:
- Optimierung von Maschineneinstellungen
- Sales and Operations Planning
- Root Cause Analyse (Fehlerursachenerkennung)
Zusätzlich werden Prototypen für Visual Analytics in Produktion, Materialfluss und Logistik entwickelt, die KI-gestützte Analysen, Chatbot-Interaktion und Priorisierung nach wirtschaftlicher Relevanz ermöglichen. Ziel ist, industrielle Prozesse effizienter zu machen, Wissen zu sichern und die Lösungen branchenübergreifend als Guidelines verfügbar zu machen.
Vielen Dank an die Vortragenden für die inspirierenden Impulse!
