KI-Erkenntnisse und Genauigkeit — was die Engine findet und was der Mensch an Urteil hinterlässt

Die Zeitreihen-Engine wartet nicht darauf, gefragt zu werden — sie sucht selbst nach Problemen und hält sie als „Erkenntnis" fest. Der Copilot nimmt diese entgegen, meldet Dringendes sofort, bündelt den Rest für den Morgen, und stellt alles, was ein menschliches Urteil braucht, als Vorschlagskarte ein. Aus dem Urteil, das der Mensch bei Vorschlägen hinterlässt, wird die Genauigkeit der KI neu bemessen, und die KI passt ihre Beurteilungskriterien selbst an.

엔진이 발견을 적는다 (설비 이상 · 오더 목표 미달 · 데이터 끊김 …)
  → 코파일럿이 1분마다 받아 온다
  → 급함 · 높음은 즉시 알림 / 나머지는 아침 브리핑 카드 / 판단이 필요하면 AI 제안 카드
  → 사람이 제안에서 무시(사유) · 수락/거절 · 효과를 남긴다
  → 그 표시로 정확도를 재고, 설비별 판정 기준을 스스로 조정

Alles wird nur „aufgezeichnet"

Keine Schaltfläche in diesem Dokument steuert eine Anlage oder ändert Aufträge bzw. Zeitpläne. Das Einzige, was die KI selbst ändert, ist das Anomalie-Beurteilungskriterium (die Sensorschwellenwerte je Anlage).

Was sich gegenüber dem alten Bildschirm geändert hat

Der Tab „Bericht › KI-Genauigkeit", der Bildschirm Monitoring (/watch) mit KI-Erkenntnissen · Anlagen in Beobachtung · Alarm-Ablage · Bestätigung nach Reparatur, die Betriebskonsole für Anomaliediagnose mit KI-Beurteilung (Richtig · Fehlalarm · Unbekannt) und Meldung übersehener Fälle, sowie Warten auf Verifizierung (/review) existieren im neuen Bildschirm nicht. Das menschliche Urteil ist jetzt an einer einzigen Stelle gebündelt — bei Vorschlägen —, und Kennzahlen werden über die Admin-Konsole und automatisierte Berichte eingesehen — siehe unten.

Wohin gehen KI-Erkenntnisse

Es gibt keinen eigenen Bildschirm, der ausschließlich KI-Erkenntnisse sammelt. Je nach Art und Dringlichkeit landen Erkenntnisse an folgenden Stellen.

Erkenntnis	Zielort
Anlagenanomalie	Vorschläge › Aufgaben › Zu prüfende Anomalie unter „Plötzlich aufgetreten". Bei hohem Schweregrad wird sie zum Incident hochgestuft
Dringend oder Schweregrad Hoch	Sofortbenachrichtigung — Bildschirmbenachrichtigung · Push, sowie bei entsprechender Konfiguration E-Mail · Slack. Eine Nachricht pro Ursachenanlage
Sonstige	Morgendliche Briefing-Karte — täglich in der Früh (Standard 05:00), nach Ursachenanlage gebündelt, als eine Karte unter Vorschläge › Planung
Auftragsziel verfehlt · Wiederherstellungsplan bei Verzögerung · Ausfallrisiko	Separat davon eine KI-Vorschlagskarte unter Vorschläge › Planung → KI-Vorschlagskarte

Dieselbe Erkenntnis wird auf derselben Stufe nur einmal gemeldet. Steigt der Schweregrad oder wird Dringlichkeit aktiviert, erfolgt eine erneute Meldung.
Man kann im Dialog auch fragen, etwa „Fass mir die aktuell offenen KI-Erkenntnisse zusammen", um eine Liste zu erhalten — das Werkzeug zur Erkenntnisliste (list_findings) ist von Anfang an aktiviert (2026.10 Re-Release (2026-10-20)) → Zeitreihen-Insight-Tools
Beurteilungen im Schattenmodus, die die Verifizierung noch nicht bestanden haben, erscheinen weder in Benachrichtigungen, Vorschlägen noch im Dialog — siehe unten „Schattenmodus".

Arten von Erkenntnissen

Art	Was
Anlagenanomalie	Sensor · OEE · RAM · Energie weicht vom Gewohnten ab
Auftragsziel verfehlt	Prognose, dass ein laufender Auftrag bis zum geplanten Ende die Zielmenge nicht erreicht
Datenunterbrechung · Datenqualitätsproblem	Werte kommen nicht an, oder ankommende Werte sind anomal (ein Datenproblem, keine Anlagenstörung)
Kettenstillstand	Eine vorgelagerte Anlage stand still und die nachgelagerte folgte
Ausfallrisiko	Ausfall in naher Zukunft möglich
Grenzwert erwartet · Lastspitze erwartet	Bei gleichbleibendem Trend wird Grenzwert bzw. Spitze erreicht
OEE-Rückgang · Signal für Ausschussrate-Anomalie · Verzögerung beim Rüstvorgang	Erkenntnisse im Bereich Produktionskennzahlen
Verbreitung von Teileverzögerung · Wiederherstellungsplan bei Verzögerung	Wie sich eine Teileverzögerung auf den Zeitplan ausbreitet, und der zugehörige Wiederherstellungsplan
KI-Einstellungsänderung	Aufzeichnung, dass die KI ihre Kriterien selbst geändert hat

Anlagenanomalien werden an zwei Stellen beurteilt, aber nur eine meldet

Anlagenanomalien werden sowohl von der bestehenden Anomalieerkennung als auch von KI-Erkenntnissen nach denselben Regeln beurteilt. Damit dieselbe Anomalie nicht doppelt gemeldet wird, meldet standardmäßig (anomaly.source=both) die Anomalieerkennung, während die Anlagenanomalie aus KI-Erkenntnissen nur zum Vergleich dient. Stellt der Betreiber auf findings um, meldet stattdessen die KI-Erkenntnis-Seite, und niedrige bzw. mittlere Anlagenanomalien gehen dann nicht als Sofortbenachrichtigung, sondern ins morgendliche Briefing.

Welche Anlage heute zuerst ansehen

Die Engine führt je Standort eine Rangfolge der zu beobachtenden Anlagen — anhand offener Erkenntnisse · Gesundheits-Score · 24-Stunden-Trend · Anlagenwichtigkeit wird ein Score (0–100) samt Rang vergeben, zusammen mit drei Gründen und der Rangveränderung gegenüber gestern. Es gibt keinen eigenen Bildschirm für die Rangliste; stattdessen beantwortet der Dialog die Frage „Welche Anlage sollte ich heute zuerst ansehen?" mit derselben Rangfolge (dieses Tool ist von Anfang an aktiv).

Datenqualitätsprobleme wie Datenunterbrechungen fließen nicht in den Score ein.
Die Anlagenwichtigkeit (kritisch · wichtig · normal · niedrig) wird in der Admin-Konsole unter Anlagenwichtigkeitsstufe festgelegt.

Wenn Benachrichtigungen überhandnehmen — Chattering · Flooding

Erreicht dieselbe Anlage mit derselben Art von Erkenntnis innerhalb von 60 Minuten die dritte Sofortbenachrichtigung, wird dieser einen Nachricht „[Chattering 3×/60 min]" angehängt, und danach wird nicht mehr gemeldet (Chattering). Überschreiten die Sofortbenachrichtigungen an einem Standort innerhalb von 10 Minuten die Zahl 10, wird statt einzelner Benachrichtigungen eine Nachricht „Benachrichtigungsflut" gesendet und der Rest in einer Zusammenfassung gebündelt (Flooding). In beiden Fällen bleiben Zeile und Erkenntnis erhalten. Hohe · dringende Benachrichtigungen kritischer Anlagen werden von Chattering · Flooding nicht verschluckt. Die Zahlenwerte sind Standardwerte und über die Konfiguration änderbar.

Die Alarm-Ablage, mit der man Benachrichtigungen befristet und mit Begründung pausieren konnte, sowie der Bildschirm zur Übersicht pausierter Benachrichtigungen existieren im neuen Bildschirm nicht. Bereits abgelegte Einträge werden nach Ablauf der Frist automatisch wieder aktiv. Die Schwellenwerte für Chattering · Flooding befinden sich in den Systemeinstellungen unter alert.chatter.count · alert.chatter.window.min · alert.flood.threshold · alert.flood.window.min.

Das Urteil, das der Mensch hinterlässt

Das Urteil wird in der Detailansicht von Vorschlägen hinterlassen → Vorschläge

Urteil	Wo	Wert	Wofür verwendet
Ignorierungsgrund	Ignorieren bei der zu prüfenden Anomalie	Einrichtung/Rüstarbeit im Gange · Anlage gestoppt/im Standby · Wartung läuft · Sensorproblem · Sonstiges	Markiert die betreffende Anomalie als Fehlalarm. Zusammengefasste Anomalien derselben Karte werden mitmarkiert. Dient als Grundlage für anlagenspezifische Präzision und Schwellenwertanpassung
Annehmen · Ablehnen	KI-Vorschlagsurteil der KI-Vorschlagskarte	Annehmen / Ablehnen (bereits erledigt · nicht erforderlich · Vorschlag war falsch · Sonstiges)	Bewertung des KI-Vorschlags. „Bereits erledigt" löst die automatische Bestätigung nach Reparatur aus
Wirkung	Angenommener Vorschlag	Wirksam · Nicht wirksam · Noch unbekannt (+ Notiz)	Dient der KI zur Auswahl des nächsten Vorschlags
Diagnosebewertung · tatsächliche Ursache	Ergebniserfassung des Incidents	Diagnose richtig · Diagnose falsch / Mechanik · Elektrik · Prozess·Betrieb · Sonstiges (alles optional)	Admin-Konsole Antwortqualität › Diagnosegenauigkeit
Ablehnungsgrund des Maßnahmenvorschlags	Ablehnen bei einem Incident mit Freigabe ausstehend	Diagnose falsch · Maßnahme passt nicht · Bereits erledigt · Derzeit nicht möglich (Ressourcen·Termine) · Keine Anomalie (Fehlalarm) · Sonstiges	„Diagnose falsch" wird als Diagnosebewertung „falsch", „Keine Anomalie (Fehlalarm)" markiert den Incident als Fehlalarm → Vorschläge — Maßnahmenvorschlag prüfen

Das Urteil wird nur aufgezeichnet — ein Klick schaltet keine Benachrichtigung ab und ändert weder Anlage, Auftrag noch Zeitplan.
Ignorieren Sie nichts, wenn Sie sich nicht sicher sind. Ein aus Vermutung gewählter Grund verzerrt die Genauigkeit. Ist die Wirkung unklar, bleibt sie auf Noch unbekannt.
Markierungen können über die öffentliche API GET /api/v1/ai-feedback abgerufen werden → API-Integrationsleitfaden

Es gibt zwei Markierungen, die der Server selbst setzt, ohne dass der Mensch klicken muss.

Automatische Markierung	Was
Stillstand-/Ausfallregel	Gleicht stündlich ab, ob die Anlage zum jeweiligen Zeitpunkt tatsächlich stillstand bzw. ausgefallen war, und vergibt Richtig · Fehlalarm · Übersehen (`accuracy.rule.enabled`). Beginnt ein Stillstand/Ausfall, ohne dass innerhalb von 5 Minuten davor/danach eine Anomaliebeurteilung vorliegt, gilt dies als Übersehen. Wird getrennt von der menschlichen Markierung gezählt
Automatische Bestätigung nach Reparatur	Beantwortet nach Ablauf einer festgelegten Zeit nach der Maßnahme mit Wirkung bestätigt · Keine Wirkung · Nicht beurteilbar → Anomalieerkennung · Umgang mit Incidents

Es gibt im neuen Bildschirm kein Feld, in dem der Mensch eine Anomalie als „Richtig" markiert oder eine von der KI übersehene Anomalie meldet. Was der Mensch hinterlässt, sind die fünf Punkte der obigen Tabelle (Ignorierungsgrund · Annehmen/Ablehnen · Wirkung · Diagnosebewertung · Ablehnungsgrund des Maßnahmenvorschlags), während Richtig · Übersehen von der oben genannten „Stillstand-/Ausfallregel" selbst gesetzt werden.

Wo man die Genauigkeit einsieht

Den Bildschirm „Bericht › KI-Genauigkeit" gibt es nicht mehr. Genauigkeitsbezogene Kennzahlen sieht man an vier Stellen.

Was	Wo	Wer
Fortschritt · Grund · letzte Urteile zur Schwellenwertanpassung je Anlage	Admin-Konsole Genauigkeits-Tuning (`/admin/tuning`)	Administrator + Berechtigung „Schwellenwertanpassung hochstufen · zurücksetzen"
Ergebnis der regelmäßigen Prüfung der Antwortqualität der KI (letzte 90 Tage)	Admin-Konsole Antwortqualität (`/admin/quality`)	Administrator
Diagnosegenauigkeit der KI-Diagnose von Incidents — Anteil „richtig" an den menschlichen Bewertungen (30 · 90 · 180 Tage), nach Anomalieart · Modell · Anlage · Woche · tatsächlicher Ursache	Abschnitt unter Admin-Konsole Antwortqualität (`/admin/quality`)	Administrator
Wie oft die KI-Anomaliebeurteilung in den letzten 30 Tagen richtig lag — Summe aus Richtig · Fehlalarm · Übersehen · Präzision, sowie Anlagen mit niedriger Präzision	Automatisierungsvorlage „KI-Genauigkeitsprüfung" — Bericht (standardmäßig wöchentlich montags 09:00)	Ersteller der Automatisierung und die empfangende Rolle (standardmäßig Werksleiter)

Die Bewertung von Maßnahmen (Verifizierung bestanden · Wiederauftreten) steht in der Kopfzeile des Tabs Vorschläge › Abgeschlossen.
Die Felder der Bildschirme Genauigkeits-Tuning · Antwortqualität befinden sich in der Copilot-Admin-Konsole (Diagnosegenauigkeit unter Antwortqualität), die „KI-Genauigkeitsprüfung" im Anwendungsfall — Automatisierung.
Benchmark-Zahlen und Messmethoden stehen unter Genauigkeit · Benchmark.
Der Bericht „KI-Genauigkeitsprüfung" enthält nur die Summe und bis zu zehn Anlagen mit niedriger Präzision (innerhalb des eigenen Anlagenbereichs, bei zu geringer Stichprobe „Unzureichende Stichprobe"). Einen Bildschirm, der Markierungsrate · Fehlalarmgründe · Anlagen in der Lernphase für alle Anlagen tabellarisch zeigt, gibt es im neuen Bildschirm nicht.

Wie die Genauigkeit gezählt wird

So zählt der Server je Anlage — auch wenn sich der Bildschirm ändert, bleibt die Berechnung gleich.

Wert	Bedeutung
Präzision	Richtig ÷ (Richtig + Fehlalarm). Wird getrennt nach menschlicher Markierung und Stillstand-/Ausfallregel ausgewiesen
Übersehen	Wird nach Quelle gezählt — z. B. Fälle, in denen ein Stillstand/Ausfall begann, ohne dass 5 Minuten davor/danach eine Anomaliebeurteilung vorlag
Markierungsrate	Markierte Zeilen ÷ beurteilte Zeilen — ist sie niedrig, der Präzision nicht trauen
Fehlalarmgrund	Vorbereitung · Standby · Wartung · Sensor · Sonstiges

Bei zu wenigen Markierungen wird keine Kennzahl ausgegeben — „Unzureichende Stichprobe"

Liegen weniger als 10 Markierungen vor, wird keine Präzision ausgegeben, sondern als „Unzureichende Stichprobe" behandelt. Ein aus wenigen Fällen berechneter Prozentwert wäre nahezu Zufall. Um eine Kennzahl zu erhalten, muss vor Ort ein Urteil hinterlassen werden.

Für die Diagnosegenauigkeit von Incidents (Bildschirm Antwortqualität) gilt eine andere Regel — liegen weniger als 20 Bewertungen vor, wird „Unzureichende Stichprobe" angefügt, der Anteil bleibt aber sichtbar.

In der Lernphase · nicht beurteilbar

Bei neuen oder lange stillstehenden Anlagen erscheint keine Bewertung, bis je Tag ein Referenzwert etabliert ist.

Status	Bedeutung
Nicht beurteilbar	Alle Tags befinden sich in der Lernphase — es erfolgt keine Anomaliebeurteilung
In der Lernphase	Nur ein Teil der Tags befindet sich in der Lernphase — die Beurteilung erfolgt anhand der übrigen
Beurteilung nicht möglich	Die Engine konnte diese Anlage nicht bewerten (unabhängig von der Lernphase — z. B. Inferenzstörung)

🔴 Dass im Vorschlag keine Anomalie erscheint, bedeutet nicht, dass alles normal ist. Bei Anlagen im Status „Nicht beurteilbar" wird selbst eine vorhandene Anomalie nicht als zu prüfende Anomalie eingestellt. Die verbleibende Zeit ist nur so genau bekannt, wie die Engine sie mitteilt — ist sie unbekannt, heißt es „Unbekannt", nichts wird erfunden.

Autonome Schwellenwertanpassung je Anlage

Die KI passt anhand menschlicher Markierungen und der Stillstand-/Ausfallregel die Sensorschwellenwerte je Anlage selbst an. Geändert wird ausschließlich das Beurteilungskriterium — an Anlage oder Prozess wird nichts verändert.

매일 밤 지난 3일로 후보 평가 → 더 나은 값이 있으면 그림자 3일
  → 통과하면 승격 → 7일 감시 → 나빠지면 자동 되돌림 (연속 2번이면 그 설비 일시정지)

Standardmodus ist auto (Hochstufung ohne menschliches Zutun). Bei propose wartet ein Wert, der den Schattenmodus durchlaufen hat, auf die Hochstufung durch den Administrator. Bei off wird pausiert (bereits genutzte Werte bleiben erhalten).
Bei unzureichender Markierungsmenge wird nichts geändert („Unzureichende Stichprobe").
In der Admin-Konsole unter Genauigkeits-Tuning sieht man je Anlage den Status „Schattenmodus seit N Tagen · bereit zur Hochstufung · aktiv angewendet · Beobachtung seit N Tagen · gestoppt" sowie Schwellenwert · Grund · letzte Urteile, und kann Hochstufen · Zurücksetzen · Fortsetzen auslösen.

Schattenmodus — nur Aufzeichnung, bevor Vor-Ort informiert wird

Unter den KI-Beurteilungen laufen jene, die die Verifizierung noch nicht bestanden haben (Anlagensensor-Anomaliebenachrichtigung · kurzfristiges Ausfallrisiko), im Schattenmodus — es wird beurteilt, aber nur aufgezeichnet, ohne in Benachrichtigung, Vorschlag oder Dialog zu erscheinen. In der Admin-Konsole unter Vorschau der Vor-Ort-Benachrichtigung (/admin/field-modes) sieht man im Schattenmodus aufgezeichnete Erkenntnisse (letzte 48 Stunden), und falls die Fehlalarmrate niedrig ist, wird mit Begründung für Vor-Ort aktiviert → Copilot-Admin-Konsole

Den alten Bildschirm „Warten auf Verifizierung", auf dem der Mensch Schattenmodus-Beurteilungen als richtig oder falsch markierte, gibt es im neuen Bildschirm nicht. Die Berechtigung „Schattenmodus-Beurteilung prüfen" bleibt im Berechtigungsbündel erhalten, hat aber im neuen Bildschirm keinen Verwendungsort → Berechtigungen

Was der Administrator festlegt

Was	Wo (Admin-Konsole)
Anlagenwichtigkeit (kritisch · wichtig · normal · niedrig) — bei Änderung ist eine Notiz Pflicht	Anlagenwichtigkeitsstufe
Schattenmodus ↔ Vor-Ort — Beurteilungsfunktion für Vor-Ort aktivieren (Grund Pflicht)	Vorschau der Vor-Ort-Benachrichtigung
Hochstufen · Zurücksetzen · Fortsetzen der Schwellenwertanpassung	Genauigkeits-Tuning
Globale Werte und Schalter	Systemeinstellungen — siehe Tabelle unten

Einstellung	Standardwert	Bedeutung
`finding.enabled`	`true`	Empfang von KI-Erkenntnissen und morgendlichem Briefing
`finding.repair.enabled`	`true`	Automatische Bestätigung nach Reparatur
`anomaly.source`	`both`	Wer meldet Anlagenanomalien — `pipeline` · `both` · `findings`
`attention.enabled`	`true`	Rangfolge der zu beobachtenden Anlagen
`accuracy.rule.enabled`	`true`	Abgleich der Stillstand-/Ausfallregel
`anomaly.tuning.mode`	`auto`	Autonome Schwellenwertanpassung je Anlage — `auto` · `propose` · `off`

Wohin gehen KI-Erkenntnisse​

Arten von Erkenntnissen​

Welche Anlage heute zuerst ansehen​

Wenn Benachrichtigungen überhandnehmen — Chattering · Flooding​

Das Urteil, das der Mensch hinterlässt​

Wo man die Genauigkeit einsieht​

Wie die Genauigkeit gezählt wird​

In der Lernphase · nicht beurteilbar​

Autonome Schwellenwertanpassung je Anlage​

Schattenmodus — nur Aufzeichnung, bevor Vor-Ort informiert wird​

Was der Administrator festlegt​

Verwandte Dokumente​