MachineGPT: so lernt dein KI-Agent Maschinenwissen & hilft im Betrieb

Verstreutes Anlagenwissen, lange Fehlersuche, komplexe Dashboards – das sind durchaus bekannte Zustände im Unternehmensalltag, die mit einer einfachen Lösung behoben werden können:  
MachineGPT bündelt dokumentiertes Wissen, führt Teams Schritt für Schritt durch Störungen und beantwortet Fragen zu Live-Daten im Klartext.

In diesem Artikel wird gezeigt,
wie man unserem MachineGPT - KI-Assistenten Maschinenwissen beibringt,
wie „Geführte Fehlerbehebung“ in der Praxis aussieht und
wie „Machine Talk“ einfache Abfragen & Statistiken möglich macht.

MachineGPT in der Praxis: Vom Wissenstransfer bis zur Live-Abfrage

MachineGPT ist der zentrale Assistent Ihrer Organisation für alle maschinenbezogenen Themen. Er ermöglicht es Benutzern – von der Produktion bis zum Support – Fragen zu stellen, Handbücher hochzuladen, bekanntes Wissen zu speichern und Antworten aus einer wachsenden Wissensdatenbank abzurufen. Ob Sie ein Problem an einer Produktionslinie diagnostizieren oder eine technische Kundenanfrage beantworten, mit MachineGPT erhalten Sie schnell zuverlässige Informationen.

Die Funktionsweise von MachineGPT

Wenn Sie MachineGPT eine Frage stellen, passiert folgendes:

• Es verarbeitet Ihre Eingabe.
• Es durchsucht gespeicherte Wissenseinträge, hochgeladene Dokumente und andere Ressourcen.
• Es liefert eine präzise Antwort mit Quellenangaben, wenn relevant.

Wenn zur Antwort ein Dokument oder ein Wissenseintrag verwendet wird, erscheint ein
📄-Symbol für Dokumente oder ein
👤-Symbol für Wissenseinträge.

Fahren Sie mit der Maus darüber, um die genaue Quelle zu sehen.
Vom Design orientiert sich MachineGPT an bekannten Agenten-Dashboards und bietet verschiedene Voreinstellungen wie Sprache oder Einstiegsbegrüßung.

Wie bringe ich MachineGPT Maschinenwissen bei?

📄Dokumente hochladen

Um die Wissensdatenbank anzufüllen, laden Sie einfach Handbücher, SOPs, Schaltpläne oder Wartungsprotokolle (beispielsweise in PDF/Word-Format) hoch. Die Inhalte sind anschließend direkt im Chat anfragbar – mit Quellstellenbezug, sodass nachvollziehbar bleibt, woher die Antwort stammt. 

👤Wissenseinträge generieren

Ergänzend dazu können gesonderte Wissenseinträge erstellt werden. Klar strukturiert als FAQ, Checkliste oder Schrittfolge. So entsteht eine kuratierte Wissensbasis.

Um die Wissenseinträge zu fundieren, können Sie in Ihrem Team einen Wissensmanager auswählen, der dann die erstellten Einträge ergänzt, verbessert und archiviert – direkt aus dem Chat heraus.

Das Ergebnis: ein lebendes Nachschlagewerk, das mit jeder Schicht smarter wird.

Wie nutze ich MachineGPT praktisch?

➡️ Frage und Antwort mit direkter Lösung

Es gibt verschiedene Herangehensweisen, um mit MachineGPT eine schnelle Antwort und somit die Lösung eines Problems zu erhalten. Zum Beispiel dann, wenn in der Datenbank gespeicherte Alarmcodes einen Hinweis darauf geben, welcher konkrete Fehler aktuell vorliegt. Und welche Massnahmen getätigt werden sollen, um den Fehler zu beheben. 
Das hier gezeigte Beispiel entstammt einem Wissenseintrag von einem Mitarbeiter mit einer praktischen Handlungsanleitung.

Der Eintrag selbst wurde vom Unternehmens-internen Wissensmanager geprüft.

➡️ Geführte Fehlerbehebung

„Geführte Fehlerbehebung“ bedeutet: MachineGPT stellt kontextuelle Fragen, schlägt nächste Schritte vor und dokumentiert die Ergebnisse – alles im Dialog. So gehen Teams strukturiert vor, auch wenn Experten nicht vor Ort sind.

➡️ Machine Talk mit Live-Daten

Nach Anbindung an die jeweilige Datenquelle beantwortet MachineGPT Fragen zu Zuständen und erzeugt einfache Statistiken direkt im Chat. Das reduziert Tool-Wechsel und macht Ad-hoc-Abfragen alltagstauglich.

Auf den beiden Screenshots erkennt man im linken Bild die Echtzeit-Abfrage nach dem aktuellen Maschinenzustand.
Dabei werden zeitlich Zustände erfasst, die innerhalb der letzten 60 Minuten an der Linie 2 angefallen sind. 

Im rechten Bild wird nach einer aktuellen Statistik der vergangenen 24 Stunden gefragt. In diesem Fall sind dies der Status der Maschine, eine Spitze-Spitze-Bewertung und der OEE-Total-Wert über die letzten 24 Stunden. Welche Werte verfügbar sind und wie aktuell sie sind, hängt von der angebundenen Datenquelle ab (z. B. Infrastruktur, Edge, Datenplattform, Cloud).

Auf beiden Bildern erkennbar: neben der reinen statistischen Auswertung findet immer eine Zusammenfassung der Ergebnisse mit ergänzenden Erklärungen statt.

Inhalte für MachineGPT optimal vorbereiten

Um MachineGPT im praktischen Einsatz noch besser einsetzen zu können, empfehlen sich folgende Vorgehensweisen:

Kompakte Einträge: pro Thema ein Eintrag; klare Titel („E37 – Prüfschritte“).
Konsistente Struktur: Zweck, Voraussetzungen, Schritte, Sicherheit, Referenzen.
Regelmäßig pflegen: veraltete Einträge archivieren, neue Erfahrungen ergänzen.