Produktvision
Das Problem, das PlantPulse AI löst
Fertigungsstätten stehen heute vor drei zentralen Herausforderungen:
Daten-Silos
SCADA, MES, ERP und Dokumentensysteme werden jeweils isoliert betrieben. Um eine einzige Anomalie zu erfassen, müssen zwischen mehreren Systemen Daten zusammengetragen, in Excel aufbereitet und Handbücher durchsucht werden — das dauert 30 Minuten bis eine Stunde.
Reaktiver Betrieb
Die meisten Werke verlassen sich auf regelbasierte Alarme. Wenn ein Alarm ausgelöst wird, ist das Problem bereits eingetreten. Präventive Wartung erfolgt zyklusbasiert, unabhängig vom tatsächlichen Zustand der Anlage.
Abhängigkeit von Fachpersonal
Zentrales technisches Wissen beruht auf der Erfahrung weniger Experten. Beim Ausscheiden geht implizites Wissen verloren, und die Einarbeitung neuer Mitarbeiter dauert lange.
Der Ansatz von PlantPulse AI
PlantPulse AI löst diese Probleme mit einer einzigen Schnittstelle in natürlicher Sprache.
"주입기 상태 분석해줘"
Mit dieser einen Anfrage übernimmt die KI automatisch:
- Abfrage von Echtzeit-Sensordaten (integriertes MCP, 116 Datenwerkzeuge)
- Anomalieerkennung und Vorhersage (TimeSeries-Insight, IBM Granite TSPulse)
- Erfassung der Anlagenbeziehungsstruktur (Wissensgraph — integriertes MCP, Neo4j)
- Suche nach relevanten Handbüchern (RAG — LightRAG, Hybrid-Suche)
- Erstellung eines umfassenden Analyseberichts (AURA LLM, industriespezifisches Modell)
Dieser gesamte Prozess wird in unter 10 Sekunden abgeschlossen.
Es gibt nur einen Eingang zum Fragen. Der Copilot, die App für Menschen, stellt von der KI zuerst gefundene Probleme als Vorschläge mit Begründung bereit. Der Mensch genehmigt, schließt Maßnahme · Ergebnis · Rückfallprüfung ab, und überlässt wiederkehrende Prüfungen der Automatisierung — eine App für Vor-Ort-Entscheidungen, die mit drei Funktionen bedient wird: Fragen · Vorschlagen · Automatisieren (in der Seitenleiste finden sich Neue Unterhaltung · Vorschläge · Automatisierung, und Fragen führt in eine neue Unterhaltung) → Copilot — App für Vor-Ort-Entscheidungen
Unterscheidungsmerkmale
| Bestehende Lösungen | PlantPulse AI |
|---|---|
| Dashboard-zentriert — Nutzer muss selbst suchen | KI findet Probleme und liefert Vorschläge mit Begründung — bei Unklarheit einfach in natürlicher Sprache fragen |
| Analyse in einer einzelnen Domäne | Domänenübergreifende integrierte Analyse (Sensoren+OEE+Alarm+Dokumente) |
| Regelbasierte Alarme | KI-basierte Anomalieerkennung + Vorhersage |
| Universelle KI | Industriespezifisches AURA LLM — trainiert auf die Fertigungsdomäne |
| Cloud-Abhängigkeit | On-Premises-/Edge-Bereitstellung — mit Unterstützung für DGX Spark |
| Englisch-zentriert | Koreanisch als Muttersprache — versteht Vor-Ort-Fachbegriffe |
| Experten-Werkzeug | Für jeden nutzbar — Schnittstelle in natürlicher Sprache |