KI-Wissensdatenbank aufbauen: So finden Sie im Anlagenbau die Auslegung von damals wieder

Kurz gesagt: Eine KI-Wissensdatenbank beantwortet Fragen in normalen Worten aus Ihren eigenen Unterlagen und nennt das Dokument, aus dem die Antwort stammt. Dafür binden Sie ein Sprachmodell an Ihre Ablage an, ein Training mit Ihren Daten braucht es meist nicht. Am meisten Arbeit macht dabei die Frage, welche Fassung einer Unterlage gilt und wer sie sehen darf.

Wo im Anlagenbau das Wissen liegt

Ein Kunde will an einer Förderstrecke von 2017 einen Antrieb tauschen. Wie wurde sie damals ausgelegt? Die Antwort steht irgendwo im Projektordner, in der Stückliste, in einem Montagebericht oder in der Mail eines Kollegen, der längst in Rente ist. Wie viel Zeit diese Suche kostet, kenne ich aus 14 Jahren als Konstrukteur im Maschinen- und Anlagenbau.

Eine klassische Wissensdatenbank, etwa ein Wiki in Confluence oder SharePoint, löst das nur, wenn jemand die Artikel schreibt und pflegt. Im Tagesgeschäft bleibt genau das oft liegen. Eine KI-Wissensdatenbank setzt bei den Unterlagen an, die es schon gibt. Sie fragen: „Wie wurde die Förderstrecke von 2017 ausgelegt?“ und bekommen die Auslegung samt dem Projektdokument von damals.

Trainieren oder anbinden?

Naheliegend wäre, ChatGPT mit den eigenen Daten zu trainieren. Für eine Wissensdatenbank ist das selten der richtige Weg. Beim Training, Fine-Tuning genannt, verändern Sie das Modell selbst. Es übernimmt eher Stil und Muster als einzelne Fakten. Woher eine Antwort stammt, kann es danach nicht zeigen, und jede neue Unterlage hieße, neu zu trainieren.

Der übliche Weg heißt RAG, kurz für Retrieval-Augmented Generation. Das System durchsucht bei jeder Frage Ihre Unterlagen, gibt dem Sprachmodell die passenden Textstellen mit und lässt es daraus antworten. Das Modell bleibt, wie es ist. Neue Dokumente sind dabei, sobald das System sie eingelesen hat. Weil jede Antwort auf gefundenen Stellen beruht, kann es die Quelle dazu nennen. So arbeitet auch die Wissensdatenbank, die ich selbst in meinen Betrieben nutze.

Welche Unterlagen hineingehören

• Betriebsanleitungen und Handbücher, die eigenen und die der Zukaufteile.
• Zeichnungen und Stücklisten. Verlässlich liest das System vor allem den Text im Schriftfeld und in der Stückliste. Maße aus einer Ansicht abzulesen, gehört nicht zu seinen Stärken.
• Frühere Angebote mit Umfang und Positionen, aus denen auch der Entwurf für das nächste Angebot entstehen kann.
• Montage-, Service- und Prüfberichte. Hier steht, was an der Anlage tatsächlich passiert ist.

Eingescannte Papiere brauchen vorher eine Texterkennung. Bei blassen Kopien und handschriftlichen Notizen schleichen sich dabei Lesefehler ein. Prüfen Sie deshalb Stichproben, bevor Sie sich auf diese Dokumente verlassen.

So bauen Sie die Wissensdatenbank auf

1. Fragen sammeln. Schreiben Sie zwei Wochen lang auf, welche Fragen in Vertrieb, Konstruktion und Service gestellt werden und wer sie beantwortet. An diesen Fragen messen Sie später, ob das System hilft.
2. Bestand festlegen. Welche Ordner kommen hinein? Und welche Fassung gilt, wenn eine Zeichnung in drei Revisionen auf dem Laufwerk liegt? Legen Sie das vorher fest, sonst antwortet das System womöglich aus der alten Revision. Was passiert, wenn vor der Zusage niemand die Datenlage prüft, zeigt der Beitrag „KI kann das einfach“.
3. Rechte klären. Kalkulationen und Personalunterlagen sind nicht für alle gedacht. Die Wissensdatenbank muss dieselben Grenzen einhalten wie Ihre Ablage. Sonst beantwortet sie dem Auszubildenden auch die Frage nach den Stundensätzen.
4. Ort entscheiden. Cloud-Dienst oder eigener Rechner, dazu der nächste Abschnitt.
5. Mit bekannten Fragen testen. Stellen Sie Fragen, deren Antwort Sie kennen, und öffnen Sie jede genannte Quelle. Passt die Antwort, aber nicht das Dokument dahinter, stimmt etwas an der Suche nicht.
6. Nachpflege regeln. Neue Projekte sollten von selbst in die Datenbank laufen. Wenn sie nur hineinkommen, weil jemand daran denkt, veraltet die Datenbank unbemerkt.

Cloud oder eigener Rechner

Bei einem Cloud-Dienst gehen Ihre Unterlagen zum Anbieter. Der Vertrag des Anbieters und Ihre Einstellungen legen fest, ob er Ihre Dokumente speichern oder auswerten darf. Namen und Telefonnummern von Ansprechpartnern in Serviceberichten sind personenbezogene Daten, für sie gilt zusätzlich der Datenschutz bei KI im Betrieb.

Es geht auch ohne Cloud. Frei verfügbare Sprachmodelle laufen auf einem eigenen Rechner oder Server im Betrieb, und dann verlassen Zeichnungen und Angebote Ihr Haus nicht. Wie stark der Rechner sein muss, bestimmen das Modell und die Zahl der Mitarbeiter, die gleichzeitig fragen.

Was eine KI-Wissensdatenbank nicht kann

Sie weiß nur, was aufgeschrieben ist. Was ein erfahrener Monteur im Kopf hat, findet sie nicht. Wer dieses Wissen sichern will, bevor der Kollege aufhört, muss es zuerst aufschreiben lassen, etwa in kurzen Gesprächen, die jemand mitschreibt.

Sie findet die Berechnung von damals, neu rechnen kann sie sie nicht. Für den neuen Fall prüft Ihr Konstrukteur, ob sie noch gilt. Außerdem kann sie eine Textstelle falsch zusammenfassen, obwohl die Quelle stimmt. Bei Werten, auf die es ankommt, sehen Sie deshalb im Dokument nach.

Klein anfangen

Fangen Sie mit einem Ordner an, zum Beispiel den Betriebsanleitungen einer Baureihe, und mit den Fragen aus Ihrer Sammlung. Nach ein paar Wochen sehen Sie, ob die Antworten stimmen und ob jemand das System von sich aus nutzt. Erst dann lohnt der nächste Ordner. Ich richte so eine Wissensdatenbank auch auf einem Rechner in Ihrem Betrieb ein, das Sprachmodell eingeschlossen. Im kostenlosen Gespräch schauen wir, mit welchem Ordner Sie anfangen würden. Es dauert rund 30 Minuten, bei Ihnen oder online.