Sprachmodelle zur Unterstützung des Abweichungsmanagements in der Produktion
Abstract Die effiziente Nutzung und die Sicherung von Erfahrungswissen ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für produzierende Unternehmen. Besonders im Abweichungsmanagement führen fehlende oder unstrukturierte Informationen häufig zu langen Diagnosezeiten und erhöhten Stillstandskosten. Der vorgestellte Ansatz zeigt, wie ein auf einem lokal betriebenen Sprachmodell basiertes Assistenzsystem die Effizienz in der Produktion steigern kann. Mitarbeitende erhalten durch natürlichsprachliche Eingaben in Sekunden passende Lösungsvorschläge und können neue Fehlerfälle strukturiert dokumentieren. So entsteht eine kontinuierlich wachsende, qualitativ hochwertige Wissensbasis direkt am Ort der Wertschöpfung. Die Erprobung in der Praxis bestätigte die technische Leistungsfähigkeit und hohe Nutzerakzeptanz lokal installierter Sprachmodelle. Das Konzept bietet damit einen skalierbaren und übertragbaren Ansatz, um Diagnosezeiten zu verkürzen, Wissen zu sichern und die Produktionsstabilität nachhaltig zu erhöhen.
Authors
- Yuxi Wang (ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3498-1930)
- Marcel Lahuec
- Kevin Zhao
- Moritz Donecker
- Joachim Metternich
Institutions
- Technische Universität Darmstadt (DE)
- Roth and Rau (Germany) (DE)
Publication Details
- Journal
- Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
- Published
- 2026-02-09
- DOI
- https://doi.org/10.1515/zwf-2026-1025
- Primary Topic
- Flexible and Reconfigurable Manufacturing Systems
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
- 0.00