KI-Prompts Produktion | 45 Prompts für Werkleiter

02 · Decide & Deliver

OEE & Stillstandsanalyse

Stillstände kosten Geld – jede Minute. Diese Prompts helfen Ihnen, Muster zu erkennen, Ursachen zu priorisieren und den nächsten Schritt zu klären.

OEE · Analyse

Stillstandsursachen clustern und priorisieren

Wenn Sie eine Stillstandsliste haben – lassen Sie die KI die Arbeit machen.

Einstieg

Du bist ein erfahrener OEE-Analyst in der diskreten Fertigung. Ich gebe dir eine Liste von Stillstandsereignissen der letzten [4 Wochen] von Anlage [Anlagenname, z. B. „Linie 3 – Presswerk"]. EINGABEFORMAT: | Datum | Uhrzeit | Dauer (Min.) | Ursachenbeschreibung | Hinweis: Für eine belastbare Pareto-Analyse werden mindestens 20 Ereignisse empfohlen. Bei weniger als 20 Ereignissen die Ergebnisse als Tendenz kennzeichnen – nicht als gesicherte Aussage. Deine Aufgabe: 1. Clustere die Ereignisse nach Ursachentyp (Maschine / Rüsten / Qualität / Material / Personal / Sonstiges). 2. Berechne die Gesamtausfallzeit je Cluster. 3. Erstelle ein Pareto-Ranking – welche 20 % der Ursachen verursachen 80 % der Stillstandszeit? 4. Formuliere für die Top-3-Ursachen je eine konkrete Handlungsempfehlung. Format: Übersichtstabelle + kurze Priorisierungsempfehlung (max. 5 Sätze). Hier sind die Stillstandsdaten: [Daten einfügen – z. B. aus Excel kopiert oder Tabelle wie oben]

OEEParetoStillstandPriorisierung

OEE · Interpretation

OEE-Wert erklären und Handlungspfad ableiten

Nicht für den Geschäftsbericht – sondern für die nächste Maßnahme.

Einstieg

Kontext: Ich bin Werkleiter in einem mittelständischen Produktionsbetrieb ([Branche, z. B. Metallverarbeitung / Kunststoff / Lebensmittel]). Unsere aktuelle OEE auf [Anlage / Linie] liegt bei [X %]. Aufschlüsselung: Verfügbarkeit [X %] · Leistung [X %] · Qualität [X %]. Branchenüblicher Benchmark (optional): [z. B. ~75 % für Serienfertigung] → Falls kein Benchmark bekannt: Bitte einen typischen Richtwert für [Branche / Fertigungstyp] nennen und verwenden. Erkläre mir: 1. Was die Werte konkret bedeuten – ohne Fachchinesisch. 2. Wo der größte Hebel liegt (Verfügbarkeit, Leistung oder Qualität) – mit Begründung. 3. Welche 2–3 Maßnahmen mit dem höchsten Hebel ich in den nächsten [4 Wochen] angehen sollte. 4. Eine Management-Summary in 3 Sätzen (Aufbau: Was ist der Stand → Wo liegt der Hebel → Was ist die Empfehlung), die ich direkt im nächsten Führungskreis verwenden kann. Schreib so, dass auch ein Gesprächspartner ohne OEE-Vorwissen den Handlungsbedarf versteht.

OEEVerfügbarkeitFührungskommunikation

OEE · Mikrostops

Mikrostopp-Muster erkennen

Die unsichtbaren Verluste – Mikrostopps werden oft nicht erfasst, kosten aber massiv.

Fortgeschritten

Du analysierst Maschinendaten für Mikrostopp-Erkennung. Anlage [Name] · Schicht [Früh / Spät / Nacht] · Zeitraum [Datum von – bis] Mikrostopp = Unterbrechung unter [X Minuten] – Richtwert: 2 Minuten (OEE-Standard: unterhalb der MES-Erfassungsgrenze). EINGABEFORMAT – bitte eines verwenden: Format A (Zeile je Ereignis): | Timestamp | Dauer (Sek.) | Grund (optional) | | 2024-05-13 06:14:32 | 87 | Sensorfehler | Format B (CSV SPS/MDE-Export): Timestamp;Dauer_s;Code 2024-05-13 06:14;87;E04 → Anderes Format: einfach einfügen – KI beschreibt verwendetes Format zu Beginn der Antwort. Mindest-Datenmenge: ≥ 50 Ereignisse über ≥ 5 Schichten für belastbare Muster. Bei weniger Daten: Ergebnisse als erste Tendenz kennzeichnen. Methode: 1. Häufigkeits-Clustering in 30-Min.-Zeitfenstern. Auffällig = mehr als 2× Durchschnitt. 2. Muster prüfen: Tageszeit / Schicht / Wochentag / Wiederholungsintervall. 3. Kumulierte Verlustzeit durch Mikrostopps im Zeitraum berechnen. Ausgabe-Format (exakt so): Abschnitt 1 – Zusammenfassung: Anzahl Ereignisse / Zeitraum / Schwellwert / kumulierte Verlustzeit (h) / Ø Dauer Abschnitt 2 – Häufigkeitsmuster: Tabelle mit Muster-Typ / Fenster / Häufigkeit / Ø-Häufigkeit / Faktor Abschnitt 3 – 3 Hypothesen: je „könnte sein, weil …" + Datenbasis + nächster Verifikationsschritt Abschnitt 4 – Empfehlung: max. 3 Sätze Daten einfügen: [Mikrostopp-Daten hier]

MikrostoppsMusteranalyseZeitreihen

03 · Deliver

Qualitätsanalyse & Früherkennung

Ausschuss und Nacharbeit sind die teuersten Verluste. Diese Prompts helfen Ihnen, Muster zu finden bevor der Ausschuss entsteht.

Qualität · Ursachen

Ausschussursachen analysieren und Abstellmaßnahmen formulieren

Strukturierte 8D-Logik – ohne wochenlange Problemlösung.

Einstieg

Du unterstützt die Qualitätssicherung in einem Produktionsbetrieb. Fehlertyp: [z. B. Risse im Schweißnahtbereich / Maßabweichung / Oberflächendefekt] Anlage / Prozessschritt: [z. B. Schweißlinie 2 / Spritzguss Kavität 3] Häufigkeit: [z. B. 3,2 % der Teile in KW 22–24] Bekannte Einflussfaktoren: [z. B. Material-Charge gewechselt / neuer Bediener / Temperaturanstieg] → Falls keine bekannt: „keine bekannt" angeben – alle 6M-Kategorien werden gleichgewichtig behandelt. → Orientierung: Chargenwechsel / Personalwechsel / Werkzeugverschleiß / Parameteränderung / Umgebungstemperatur / Reinigungsintervalle. Aufgabe: 1. Ursachenhypothesen nach Ishikawa (Mensch / Maschine / Material / Methode / Milieu / Messung). 2. Top-3 priorisieren mit Begründung. 3. Je Ursache: Quick Fix (sofort) + langfristige Abstellmaßnahme. 4. Kurzes Q-Protokoll für internen Gebrauch (max. 1 Seite): – Fehlerbeschreibung | Häufigkeit | Sofortmaßnahme | Verantwortlicher | Frist Ton: sachlich, werksüblich, kein Fachchinesisch.

Ausschuss8DIshikawaAbstellmaßnahmen

Qualität · Früherkennung

Prüfmerkmal-Trends erkennen bevor der Ausschuss entsteht

Qualitätsdaten vorausschauend lesen – statt reaktiv sortieren.

Fortgeschritten

Ich gebe dir Prüfmerkmal-Daten einer Qualitätskontrolle. Prüfmerkmal: [z. B. Wandstärke / Zugfestigkeit / Rauheit Ra] Toleranzbereich: LSL [X] bis USL [Y], Einheit: [z. B. mm] Sollwert / Nominal: [X] (falls definiert) Zeitraum: [z. B. KW 20–24] EINGABEFORMAT: | Timestamp | Messwert | Schicht (optional) | | 2024-05-13 06:30 | 2,47 | Früh | Mindest-Datenmenge: ≥ 30 Messpunkte für lineare Regression belastbar. Bei 15–29: Tendenz mit Einschränkung. Bei < 15: nur deskriptive Statistik. Methode – Drift-Erkennung (lineare Regression y = a·x + b): Auffällig wenn Trend Toleranzgrenze in < 4 Wochen / 200 Teilen erreicht, ODER Mittelwert letzte 10 % > 1,5 Sigma vom Gesamtmittel. Einschränkung: Prognose ist linear. Bei nicht-linearem Verschleiß früher reagieren als angegeben. Ausgabe-Format (exakt 4 Abschnitte): 1. Deskriptive Statistik: Messungen / Mittelwert / Stdabw. / Min·Max / LSL·USL / Cpk (oder „–") 2. Trend-Einschätzung: Status STABIL / DRIFT ERKENNBAR / KRITISCH + Steigung (Einheit/Messung) + Ausreißer + Schichtmuster 3. Prognose (nur bei DRIFT/KRITISCH): Toleranz erreicht in ca. X Tagen / Y Teilen ± Unsicherheit 4. Empfehlung: exakt 2 Maßnahmen – 1. Sofortmaßnahme (heute) + 2. Strukturelle Maßnahme (diese Woche) Daten: [Messwerte hier einfügen]

FrüherkennungSPCTrendPrävention

Qualität · Kosten

Qualitätskosten berechnen und Business Case formulieren

Wenn Sie intern für eine Qualitätsmaßnahme argumentieren müssen.

Einstieg

Ich brauche einen Business Case für eine Qualitätsverbesserungsmaßnahme. Aktueller Zustand: - Ausschussrate: [X %] bei [Y Teile/Schicht] - Materialwert je Teil: ca. [€] * - Nacharbeitsaufwand: [X Min.] × Stundensatz [€/h] * ← Pflicht (Richtwert: 40–80 €/h Fertigung) - Externe Reklamationen letztes Quartal: [X Stück, Kosten ca. €] ← oft größter Kostenblock - Weitere Kosten (optional): Sortieraufwand, Sonderfahrten Geplante Maßnahme: [z. B. Inline-Kamerasystem / SPC-Einführung / Prozessanpassung] Investitionskosten: ca. [€] einmalig + [€/Monat] laufend Ziel-Ausschussrate nach Maßnahme: [X %] Berechne (alle Formeln sichtbar lassen): 1. Aktuelle jährliche Qualitätskosten (Ausschuss + Nacharbeit + Reklamationen). 2. Einsparung nach Maßnahme auf Jahresbasis. 3. Amortisationszeit. 4. Empfehlung in 3 Sätzen für den Führungskreis (Aufbau: Kosten heute → Einsparung → Empfehlung).

Business CaseROIAmortisation

Qualität · Prüfplanung

Risikobasierter Prüfplan aus FMEA ableiten

Prüfaufwand auf die tatsächlichen Risiken konzentrieren – nicht auf Tradition.

Fortgeschritten

Eingabe-Option A – FMEA vorhanden: Fehlerarten mit Auftreten / Schwere / Entdeckung als Tabelle einfügen. Eingabe-Option B – keine FMEA (häufig im Mittelstand): Fehlerhistorie angeben: Fehlerart / Häufigkeit / bekannte Auswirkung. → KI leitet vereinfachte RPZ-Schätzung ab und kennzeichnet diese als Schätzung. Prozessschritte und aktuelle Prüfmethoden: [beschreiben] * Kundenanforderungen / Sicherheitsmerkmale: [angeben] → Bei Automotive: PPAP-Level [1–5] angeben – beeinflusst Prüfumfang und Dokumentation erheblich. Verfügbare Prüfmittel: [optional] Ausgabe: 1. RPZ-Ranking (Auftreten × Schwere × Entdeckung) – Formel sichtbar. 2. Optimierter Prüfplan: Merkmal / Methode / Häufigkeit / Verantwortlich. 3. Prüfmerkmale die reduziert werden können (mit Begründung). 4. Prüfmerkmale die intensiviert werden sollten (mit Begründung). 5. Sicherheitsmerkmale als unveränderliche Pflicht-Prüfungen markiert. 6. Bei PPAP: Hinweis auf erforderliche Nachweisdokumente je Level.

FMEARPZPrüfplanRisikomanagement

Qualität · Lieferant

Lieferantenreklamation strukturiert einleiten

Wenn Eingangsmaterial Probleme verursacht und der Lieferant sofort reagieren muss.

Einstieg

BESCHREIBUNG

Du formulierst professionelle Lieferantenreklamationen. Lieferant: [Firmenname, Ansprechpartner] Material / Artikel-Nr.: [Bezeichnung, Art.-Nr.] Charge / Lieferschein-Nr.: [Nummer, Datum] Eingangsdatum: [Datum] Fehlerbeschreibung: [technisch präzise – was ist falsch?] Auswirkung: [z. B. Produktionsstopp X h / Ausschuss X Teile] Betroffene Menge: [X Stück gesperrt] Unsere Sofortmaßnahmen: [z. B. 100 %-Prüfung, Sperrung] Folgekosten bisher: ca. [€] (optional) Bisherige Kommunikation: [Datum + Inhalt oder „keine"] Sprache: [Deutsch / Englisch] ← bei internationalen Lieferanten anpassen Erstelle: 1. Professionelles Reklamationsschreiben (max. 400 Wörter, gewählte Sprache). 2. Forderungskatalog: Sofortmaßnahme (48h) + 8D-Report (Frist [X Tage]). 3. Kostenvorbehalt ohne Schuldanerkenntnis. 4. Eskalationshinweis bei Fristüberschreitung. Ton: sachlich, bestimmt, klare Erwartungshaltung.

EINGABE

* Lieferant und Ansprechpartner (Pflicht) * Betroffenes Material / Artikelnummer / Charge (Pflicht) * Fehlerbeschreibung und Auswirkung auf die Produktion (Pflicht) * Betroffene Menge und Zeitraum (Pflicht) * Eigene Sofortmaßnahmen (Pflicht) * Folgekosten (optional) | Fristsetzung (optional)

AUSGABE

* Formelles Reklamationsschreiben (E-Mail-Format, max. 400 Wörter) * Forderungskatalog: Sofortmaßnahme (48h) / 8D-Report (Frist) / Abstellmaßnahme * Kostenvorbehalt-Formulierung ohne Schuldanerkenntnis * Eskalationshinweis bei Fristüberschreitung

PROMPT

Du formulierst professionelle Lieferantenreklamationen. Lieferant: [Firmenname, Ansprechpartner] Material / Artikel-Nr.: [Bezeichnung, Art.-Nr.] Charge / Lieferschein-Nr.: [Nummer, Datum] Eingangsdatum: [Datum] Fehlerbeschreibung: [technische Beschreibung – was ist falsch, wie zeigt es sich?] Auswirkung: [z. B. Produktionsstopp X h / Ausschuss X Teile / Kundenreklamation] Betroffene Menge: [X Stück gesperrt] Unsere Sofortmaßnahmen: [z. B. 100%-Prüfung, Sperrung, Ersatzlieferant] Folgekosten bisher: ca. [€] (optional) Erstelle: 1. Professionelles Reklamationsschreiben (Deutsch, max. 400 Wörter). 2. Klaren Forderungskatalog: Sofortmaßnahme (Frist 48h) + 8D-Report (Frist [X Tage]). 3. Kostenvorbehalt ohne Schuldanerkenntnis. 4. Eskalationshinweis bei Fristüberschreitung. Ton: Sachlich, bestimmt, ohne Eskalation – aber mit klarer Erwartungshaltung.

LieferantReklamation8DEinkauf

Qualität · Null-Fehler

Poka-Yoke-Konzepte entwickeln (Fehlervermeidung by Design)

Fehler systematisch unmöglich machen – nicht durch Prüfen, sondern durch Konstruktion.

Experte

BESCHREIBUNG

Du entwickelst Poka-Yoke-Konzepte für Produktionsprozesse. Fehlertyp: [z. B. Falsch-Einlegen / vergessene Montageschritte / Verwechslung ähnlicher Teile] Prozessschritt: [Beschreibung der Tätigkeit] Fehlerfrequenz: [X Fehler pro Y Teile – Schätzwert ausreichend] Fehlerfolge: [Was passiert wenn unentdeckt?] Aktuelle Prüfmaßnahme: [z. B. Sichtprüfung / keine] Budget-Rahmen: [< 1.000 € / 1.000–10.000 € / > 10.000 €] ← beeinflusst welche Konzepte realistisch sind Entwickle Konzepte in 3 Kategorien: PREVENTION (Fehler unmöglich machen): mechanische Codierung, Asymmetrie, Form-Fit DETECTION (sofort erkennen): Sensor, Kamera, Gewichtskontrolle CORRECTION (automatisch korrigieren): Stopp, Alarm, Rückmeldung Bewerte je Konzept: Wirksamkeit (1–5) / Invest (€-Bereich) / Umsetzungszeit / Im Budget realisierbar (ja/nein). Empfehle Top-2 mit Begründung und nächstem Umsetzungsschritt.

EINGABE

* Fehlerbeschreibung und Fehlerort im Prozess (Pflicht) * Häufigkeit und Schwere des Fehlers (Pflicht) * Aktueller Prozessablauf an der Fehlerstelle (Pflicht) * Verfügbare Technologien / Budget (optional)

AUSGABE

* Fehlerursachen-Klassifizierung (Vergessen / Verwechseln / Falsch-Einlegen) * Poka-Yoke-Konzepte je Kategorie: Prevention / Detection / Correction * Bewertung je Konzept: Wirksamkeit (1–5) / Invest (€) / Umsetzungszeit * Top-2-Empfehlung mit Begründung und nächsten Schritten

PROMPT

Du entwickelst Poka-Yoke-Konzepte für Produktionsprozesse. Fehlertyp: [z. B. Falsch-Einlegen / vergessene Montageschritte / Verwechslung ähnlicher Teile] Prozessschritt: [Beschreibung der Tätigkeit] Fehlerfrequenz: [X Fehler pro Y Teile / Schicht] Fehlerfolge: [Was passiert wenn unentdeckt?] Aktuell vorhandene Prüfmaßnahme: [z. B. Sichtprüfung / keine] Entwickle Poka-Yoke-Konzepte in drei Kategorien: PREVENTION (Fehler unmöglich machen): → [z. B. mechanische Codierung, asymmetrisches Bauteil, Form-Fit] DETECTION (Fehler sofort erkennen): → [z. B. Sensor, Kamera, Gewichtskontrolle, Gegenlicht] CORRECTION (Fehler automatisch korrigieren): → [z. B. automatischer Stopp, Alarm mit Quittierung, Rückmeldung] Bewerte je Konzept: Wirksamkeit (1–5) / geschätzter Invest (€) / Umsetzungszeit. Empfehle die 2 besten Konzepte mit Begründung und nächstem Umsetzungsschritt.

Poka-YokeNull-FehlerFehlervermeidungLean

Qualität · KI-Skill

Qualitäts-Eskalations-Assistent – automatische Erstreaktion

Qualitätsproblem melden – sofort Klassifizierung, Sofortmaßnahmen und Kommunikationsentwürfe erhalten.

Experte · Skill

VORBEREITUNG (vor dem Einrichten): 1. Hauptkunden auflisten (wer erhält immer sofortige Werkleiter-Info?) 2. Sicherheitsmerkmale aus FMEA oder Zeichnung identifizieren 3. KRITISCH-Schwellwert (Ausschuss %) festlegen SYSTEM-PROMPT (in das Systemfeld Ihres KI-Tools einfügen): Du bist der Qualitäts-Eskalations-Assistent von [UNTERNEHMEN / WERK]. KLASSIFIZIERUNGSLOGIK: 🔴 KRITISCH: Sicherheitsrelevant ODER Kundenlieferstopp droht ODER Ausschuss > [X %] 🟡 ERHÖHT: Merkmal außerhalb Toleranz / Kundenreklamation möglich 🟢 BEOBACHTEN: Trend auffällig, noch in Toleranz, kein Kundenrisiko Sicherheitsmerkmale (immer KRITISCH, nie reduzieren): - [Merkmal 1, z. B. Wandstärke Druckbehälter] - [Merkmal 2 – aus FMEA oder Zeichnung entnehmen] Hauptkunden (immer sofort Werkleiter informieren): - [Kunde A] - [Kunde B] BEI JEDER MELDUNG: SCHRITT 1 – KLASSIFIZIERUNG: Schwere bewerten + 1-Satz-Begründung. SCHRITT 2 – SOFORTMASSNAHMEN: a) Absicherung: Was muss jetzt passieren? b) Informationskette: Bediener → Schichtleiter → QS → Werkleiter → GF (nur bei KRITISCH) c) Containment: 100 %-Prüfung + Sperrung + Rückverfolgung letzte [X h] SCHRITT 3 – KOMMUNIKATION: a) Interne Meldung (max. 100 Wörter) b) Kundenmeldung (NUR bei KRITISCH) c) Dokumentation: Was sofort sichern? Meine Eingabe: Kurze Fehlerbeschreibung (was, wo, wann, Menge). Direkt mit Klassifizierung starten – kein Vorgeplänkel.

KI-SkillEskalationContainmentQualitätAutomatisierung

03 · Deliver

Instandhaltung & Anomalie-Erkennung

Von reaktiv zu vorausschauend. Diese Prompts helfen beim Aufbau einer datengestützten Instandhaltungslogik.

Instandhaltung · Wartungsplan

Wartungsplan auf Basis von Störungshistorie optimieren

Weg von festen Intervallen – hin zu risikobasierter Wartung.

Fortgeschritten

Du bist ein Instandhaltungsexperte mit Fokus auf zustandsorientierte Wartung. Anlage: [Anlagenname / Typ] Aktueller Wartungsplan: | Tätigkeit | Intervall | Zuständig | Dauer (Min.) | | [Ölwechsel] | [monatlich] | [IH] | [30] | Störungshistorie der letzten [12 Monate]: | Datum | Bauteil | Ursache | Reparaturzeit (h) | Kosten (€) | Hinweis: Mindestens 10 Störungsereignisse empfohlen. Bei weniger: Ergebnisse als erste Tendenz kennzeichnen. Aufgabe: 1. Welche Bauteile fallen am häufigsten aus? Muster nach Laufzeit / Saison / Betriebsstunden? 2. Welche Wartungsintervalle sind zu lang oder zu kurz? (begründet aus Störungshistorie) 3. Optimierter Wartungsplan: Priorität / Intervall / geschätzter Nutzen je Maßnahme. 4. Welche 2–3 Messwerte / Sensordaten würden die Früherkennung am stärksten verbessern? Format: Tabelle + kurze Begründung je Empfehlung.

Predictive MaintenanceWartungsplanStörungshistorie

Instandhaltung · Anomalie

Sensordaten auf Anomalien prüfen – ohne Data-Science-Team

Wenn Sie Maschinendaten haben, aber keine Expertise für die Auswertung.

Experte

Anlage: [Name / Typ] · Zeitraum: [z. B. letzte 7 Tage] Sensoren: [z. B. Temperatur °C / Vibration mm/s / Strom A / Druck bar] Normalbetrieb-Referenzwerte: [Temp: 65–80 °C / Vibration: < 2,5 mm/s] * ← Pflicht EINGABEFORMAT: | Timestamp | Temp (°C) | Vibr (mm/s) | Strom (A) | Druck (bar) | | 2024-05-13 06:00 | 71,3 | 1,8 | 14,2 | 4,1 | Mindest-Datenmenge: ≥ 100 Datenpunkte je Sensor. Bei 50–99: eingeschränkt. Bei < 50: nur offensichtliche Ausreißer. Methode: - Ausreißer: außerhalb Referenz ODER außerhalb Mittelwert ± 2 Sigma (je strenger). - Zeitliche Cluster: Zeitfenster mit ≥ 3× Ausreißer-Häufigkeit vs. Durchschnitt. - Korrelation: Ausreißer Sensor A + B gleichzeitig (±15 Min.) → gemeinsame Ursache wahrscheinlich. - Einschränkung: KI identifiziert Anomalien und formuliert Hypothesen – keine technische Kausaldiagnose. Ausgabe-Format (exakt): 1. Ampel-Tabelle: Sensor / Einheit / Referenz / Ausreißer (Anz.) / Schlimmster Wert / Status 🔴 KRITISCH = >20 % Ausreißer ODER Max >150 % Obergrenze 🟡 BEOBACHTEN = 5–20 % ODER Trend erkennbar 🟢 OK = <5 % Ausreißer, kein Trend 2. Zeitliche Cluster: [Zeitfenster + Sensoren + Faktor / oder: Keine erkannt] 3. Korrelationen: [Sensor A + B in X Fällen / oder: Keine] 4. Handlungs-Memo (max. 200 Wörter): BEFUND: [Was gefunden?] RISIKO: [Was bei Nichtreaktion?] EMPFEHLUNG: [2–3 Schritte mit Zeitrahmen] Sensordaten: [Zeitreihendaten hier einfügen]

AnomalieSensordatenCondition Monitoring

Instandhaltung · MTBF/MTTR

MTBF und MTTR berechnen und Zuverlässigkeit bewerten

Die Kennzahlen hinter der Anlagenverfügbarkeit – richtig berechnen und konkrete Maßnahmen ableiten.

Einstieg

BESCHREIBUNG

Anlage: [Name / Typ] · Zeitraum: [z. B. Q1, 13 Wochen] Geplante Betriebszeit: [X Stunden] * → Schichtzeit, nicht Kalenderzeit. Beispiel: 2-Schicht × 8h × 65 AT = 1.040 h Störungsereignisse (min. 5 empfohlen): | Nr. | Datum | Ausfall-Beginn | Wiederanlauf | Ursache | Benchmark (empfohlen): MTBF-Ziel [X h] / MTTR-Ziel [Y Min] → Falls unbekannt: Branche + Anlagentyp angeben – KI liefert typische Richtwerte. Berechne (alle Formeln sichtbar): - MTBF = Geplante Betriebszeit / Anzahl Ausfälle - MTTR = Gesamt-Reparaturzeit / Anzahl Ausfälle - Verfügbarkeit A = MTBF / (MTBF + MTTR) × 100 % Ausgabe: 1. MTBF + MTTR gesamt und je Ursachenkategorie (Formel sichtbar). 2. Verfügbarkeit A berechnet und mit Benchmark verglichen. 3. Haupthebel: MTBF erhöhen oder MTTR senken? Faustregel: MTBF-Hebel wenn MTTR < 4 h. MTTR-Hebel wenn Reparaturen > 8 h. 4. Je 2 konkrete Maßnahmen je Hebel. → Für die Strategieentscheidung (zeitbasiert vs. Predictive): Prompt „MTBF/MTTR – Strategie ableiten" nutzen.

EINGABE

* Störungsereignisse mit Zeitstempel (Ausfall-Beginn + Ende) (Pflicht) * Betriebszeit der Anlage im Zeitraum (Pflicht) * Anlage und Zeitraum (Pflicht) * Branchenübliche Benchmarks (optional) * Wartungsintervall-Plan (optional)

AUSGABE

* MTBF und MTTR je Störungstyp und gesamt * Verfügbarkeit A = MTBF / (MTBF + MTTR) in % * Benchmark-Vergleich (falls angegeben) * Haupthebel: MTBF erhöhen oder MTTR senken? * 2 Maßnahmen je Hebel

PROMPT

Du berechnest Instandhaltungskennzahlen und leitest Optimierungsmaßnahmen ab. Anlage: [Name / Typ] | Zeitraum: [z. B. Q1, 13 Wochen] Geplante Betriebszeit: [X Stunden] Störungsereignisse: | Nr. | Datum | Ausfall-Beginn | Wiederanlauf | Ursache | |-----|-------|----------------|--------------|---------| | 1 | [Datum] | [Uhrzeit] | [Uhrzeit] | [Ursache] | [weitere Einträge einfügen] Benchmark (falls bekannt): MTBF Ziel: [X h] | MTTR Ziel: [Y Min] Berechne: 1. MTBF gesamt und je Ursachenkategorie. 2. MTTR Durchschnitt und Max/Min. 3. Verfügbarkeit A = MTBF / (MTBF + MTTR) in %. 4. Benchmark-Vergleich (falls angegeben). 5. Haupthebel: MTBF oder MTTR? Begründung. 6. Je 2 Maßnahmen zur MTBF-Verbesserung und MTTR-Reduktion. Format: Berechnungstabelle + Interpretation + Maßnahmenplan.

MTBFMTTRVerfügbarkeitKPI

Instandhaltung · Ersatzteile

Kritische Ersatzteilliste und Mindestbestand bestimmen

Nie wieder stundenlanger Stillstand wegen eines fehlenden €12-Teils.

Fortgeschritten

BESCHREIBUNG

Anlage(n): [Name] * Stillstandskosten: [€/h] * ← Falls unbekannt: Ausbringung/h × Deckungsbeitrag/Teil schätzen. Ersatzteilliste (Lagerbestand Pflicht für Lückenanalyse): | Bauteilname | Lieferant | Lieferzeit (Tage) | Preis (€) | Lagerbestand (Stück) | Ausfallhistorie letzte [12–36 Monate]: [welche Teile sind ausgefallen?] → Ohne Ausfallhistorie: Klassifizierung weniger präzise. Ausgabe: 1. ABC-Klassifizierung nach Verbrauchswert (A = Top 80 % des Werts). 2. XYZ nach Verbrauchskontinuität. 3. Kritikalitäts-Score je Teil: Formel: Ausfallwahrscheinlichkeit (1–5) × Stillstandskosten (€/h) × Lieferzeit (Tage) 4. Empfohlener Mindestbestand je A-Teil. 5. Schlafende Risiken: Teile < 50 € mit hohem Kritikalitäts-Score. 6. Single-Source-Risiken explizit markieren (nur 1 Lieferant → Handlungsempfehlung). 7. Lagerkosten der Empfehlung vs. aktuellem Risikoexposure (Break-even Top-3).

EINGABE

* Ersatzteilliste mit Verbrauch / Ersatz-Häufigkeit (Pflicht) * Lieferzeit je Teil (Pflicht) * Kosten je Teil (Pflicht) * Stillstandskosten der Anlage (€/h) (Pflicht) * Aktuelle Lagerbestände (optional)

AUSGABE

* ABC/XYZ-Klassifizierung der Ersatzteile * Kritikalitäts-Score: Häufigkeit × Stillstandskosten × Lieferzeit * Empfohlener Mindestbestand je kritischem Teil * „Schlafende Risiken": Günstige Teile mit hohem Ausfallpotenzial * Lagerkosten der Empfehlung vs. Risiko-Exposure

PROMPT

Du optimierst Ersatzteilbestände nach Kritikalitätsprinzipien. Anlage(n): [Name] | Stillstandskosten: ca. [€/h] Ersatzteilliste: | Teil | Verbrauch/Jahr | Lieferzeit | Kosten/Stück | Aktuell Lager | |------|----------------|------------|--------------|---------------| | [Teil 1] | [X] | [Y Tage] | [€] | [Z Stück] | [weitere Einträge einfügen] Führe durch: 1. ABC-Klassifizierung nach Verbrauchswert (A = Top 80 % des Werts). 2. XYZ-Klassifizierung nach Verbrauchskontinuität. 3. Kritikalitäts-Score: Ausfallrisiko × Stillstandskosten × Lieferzeit. 4. Empfohlener Mindestbestand je Teil (Sicherheitsbestand-Formel). 5. „Schlafende Risiken": Günstige Teile (< €50) mit hohem Kritikalitäts-Score. 6. Lagerkosten der Empfehlung vs. aktuellem Risiko-Exposure. Format: Tabelle + Prioritätsliste + Entscheidungsempfehlung.

ErsatzteileABC/XYZLageroptimierungInstandhaltung

Instandhaltung · TPM

Autonomous-Maintenance-Checkliste für Maschinenbediener erstellen

Wenn der Bediener Erstverantwortung für seine Anlage übernehmen soll.

Einstieg

BESCHREIBUNG

Anlagentyp und Hauptkomponenten: [beschreiben] * Bekannte Verschleißteile und häufige Störungsursachen: [beschreiben] * Qualifikationsniveau der Bediener: [ungelernt / angelernt / Facharbeiter / Einrichter] * Zeitbudget für AM-Aktivitäten: [X Minuten pro Schicht] * ← Pflicht: ohne Zeitrahmen wird Liste unrealistisch lang Lock-out/Tag-out Anforderungen: [Welche Punkte erfordern Stillsetzen der Anlage?] ← sicherheitskritisch Ausgabe: 1. Tägliche AM-Checkliste (Schichtstart + Schichtende): | Prüfpunkt | Was prüfen? | Wie prüfen? | Normal | Auffällig → | Dauer (Min.) | 🔒 Lock-out/Tag-out-Pflichtpunkte markieren 2. Wöchentliche Prüfpunkte (tiefergehend, ca. 15–20 Min.). 3. Ampelsystem: Normal / Auffällig / Sofort melden. 4. Eskalationsregel: Selbst erledigen vs. Sofort melden (an wen?). 5. Zeitschätzung je Punkt – Gesamtzeit muss ins Zeitbudget passen. Format: max. 1 DIN-A4-Seite je Checkliste. Qualifikationsniveau-gerecht formuliert.

EINGABE

* Anlagentyp und Hauptkomponenten (Pflicht) * Bekannte Verschleißteile und häufige Störungsursachen (Pflicht) * Qualifikationsniveau der Bediener (Pflicht) * Zeitbudget für AM-Aktivitäten (optional)

AUSGABE

* Tägliche AM-Checkliste (Schichtstart / Schichtende) * Wöchentliche Prüfpunkte * Visuelles Ampelsystem: Normal / Auffällig / Sofort melden * Eskalationsregel: Was macht der Bediener selbst, was meldet er? * Zeitschätzung je Prüfpunkt

PROMPT

Du erstellst Autonomous-Maintenance-Unterlagen nach TPM-Standard. Anlage: [Name / Typ, z. B. Hydraulikpresse / Spritzguss / Förderband] Hauptkomponenten: [z. B. Hydraulikaggregat, Werkzeugspannung, Kühlkreislauf] Häufige Störungsursachen: [z. B. Ölverlust, Verschleiß Führungen, Verschmutzung Sensor] Qualifikation Bediener: [z. B. keine Fachausbildung Mechanik] Zeitbudget: max. [X Minuten pro Schicht] für AM-Tätigkeiten Erstelle: TÄGLICHE CHECKLISTE (Schichtstart): | Prüfpunkt | Was prüfen? | Wie prüfen? | Normal | Auffällig → | Dauer | [automatisch befüllen] TÄGLICHE CHECKLISTE (Schichtende): [analog] WÖCHENTLICHE PRÜFPUNKTE: [tiefergehende Punkte, ca. 15–20 Min] ESKALATIONSREGEL: Klare Grenze: „Selbst erledigen" vs. „Sofort melden" – an wen? Format: Tabellenformat, max. 1 DIN-A4-Seite je Checkliste. Sprache: Einfach, werksüblich, kein Fachjargon.

TPMAutonomous MaintenanceChecklisteShopfloor

Instandhaltung · Budget

Instandhaltungsbudget risikobasiert planen und begründen

Wenn das Budget verteidigt werden muss – mit Zahlen statt Bauchgefühl.

Fortgeschritten

BESCHREIBUNG

Anlagenpark: | Anlage | Alter (Jahre) | Kritikalität (hoch/mittel) | IH-Kosten Vorjahr (€) | IH-Kosten gesamt: [€] / davon: geplant [€] / ungeplant [€] / Ersatzteile [€] * Ungeplante Stillstunden Vorjahr: [X h] * Kostensatz ungeplanter Stillstand: [€/h] * ← Pflicht für ROI-Berechnung Bekannte Investitionsbedarfe: [z. B. Generalüberholung Anlage X, ca. €] GF-Budgetvorgabe oder -limit (falls bekannt): [€] ← strukturiert Kompromissrechnung Ausgabe: 1. Risikobasierte Budget-Empfehlung je Anlagengruppe. 2. ROI-Argumentation: Einsparung/Jahr = Ausfallkosten (€/h) × vermiedene Stillstunden. 3. Priorisierte Investitionsliste nach Risikoreduzierung. 4. Kompromissversion: Was passiert konkret bei [X %] Kürzung? (Anlage + Konsequenz benennen) 5. 1-Seiten-Zusammenfassung für GF (sachlich, zahlenbasiert, keine Angstmacherei).

EINGABE

* Anlagenpark mit Alter und Kritikalität (Pflicht) * IH-Kosten Vorjahr (geplant / ungeplant / Ersatzteile) (Pflicht) * Ungeplante Stillstandsstunden Vorjahr (Pflicht) * Bekannte Investitionsbedarfe (optional) * GF-Vorgabe oder Budget-Limit (optional)

AUSGABE

* Risikobasierte Budget-Empfehlung je Anlagengruppe * ROI-Argumentation: Präventive vs. reaktive IH * Priorisierte Investitionsliste nach Risikoreduzierung * Kompromissversion falls Budget gekürzt wird * 1-Seiten-Zusammenfassung für GF

PROMPT

Du erstellst risikobasierte IH-Budgets mit GF-tauglicher Begründung. Anlagenpark: | Anlage | Alter | Kritikalität | IH-Kosten Vorjahr | |--------|-------|--------------|-------------------| [Tabelle einfügen] IH-Kosten gesamt Vorjahr: [€] Davon: geplant [€] / ungeplant [€] / Ersatzteile [€] Ungeplante Stillstunden Vorjahr: [X h] × [€/h] = [€ Verlust] Bekannte Investitionsbedarfe: [z. B. Generalüberholung Anlage X] Budget-Vorgabe GF (falls vorhanden): [€] Erstelle: 1. Risikobasierte Budget-Empfehlung für das kommende Jahr. 2. Argumentation: Verhältnis präventive zu reaktiver IH – was kostet ein eingesparter €1? 3. ROI der wichtigsten Einzelinvestitionen. 4. Kompromissversion: Was passiert bei [X %] Budget-Kürzung? 5. Ein-Seiten-Zusammenfassung für GF. Ton: Zahlenbasiert, sachlich. Keine Angstmacherei – nur Fakten.

BudgetROIGF-KommunikationInstandhaltung

Instandhaltung · KI-Skill

IH-Triage-Assistent – Störungspriorisierung in Echtzeit

Wenn mehrere Anlagen gleichzeitig Probleme melden – wer kommt zuerst?

Experte · Skill

VORBEREITUNG (vor dem Einrichten): 1. Engpassanlagen identifizieren (welche Anlage stoppt den Gesamtdurchsatz?) 2. Sicherheitskritische Bereiche definieren (Pressen, Hochdruck, Elektro, Gefahrstoffe) 3. Externe IH-Reaktionszeit klären SYSTEM-PROMPT (in das Systemfeld Ihres KI-Tools einfügen): Du bist der IH-Triage-Assistent von [UNTERNEHMEN]. PRIORISIERUNGSLOGIK (je Faktor 1–5): 1. PRODUKTIONSAUSWIRKUNG: Durchsatzverlust (5 = Engpassstillstand) 2. SICHERHEIT: Personengefahr (5 = sofort stoppen) → überschreibt immer alle anderen Werte → automatisch P1 3. REPARIERBARKEIT: Geschwindigkeit (5 = in < 30 Min. lösbar) FORMEL: Priorität = (Produktion × 2 + Sicherheit × 3) / Reparierbarkeit → Sicherheit = 5 → immer P1, unabhängig von der Formel. KONFIGURATION: Engpassanlagen: [Linie X, Anlage Y] → Faktor × 1,5 Sicherheitskritische Bereiche: [alle Hydraulikpressen / Hochspannung / Gaslager] Externe IH-Reaktionszeit: ca. [X Stunden] AUSGABEFORMAT (immer exakt so): 🔴 PRIORITÄT 1: [Anlage] – [Störung] | Score: [X] | Ressource: [X Personen] 🟡 PRIORITÄT 2: ... 🟢 PRIORITÄT 3: ... → BEGRÜNDUNG: [2 Sätze] → PARALLELISIERUNG: [Was gleichzeitig möglich?] Meine Eingabe: Störungsliste + Anzahl verfügbarer Instandhalter.

KI-SkillTriagePriorisierungEchtzeitInstandhaltung

04 · Run

Reporting & Kommunikation

Von der Zahl zum Bericht. KI schreibt schneller als Sie – und strukturierter. Für interne Reviews, Führungsberichte und Kundenreklamationen.

Reporting · Führung

Wöchentlicher Produktionsbericht für die Geschäftsführung

Zahlen rein, Führungsbericht raus. In unter 5 Minuten.

Einstieg

Erstelle einen wöchentlichen Produktionsbericht für die Geschäftsführung. KW [XX], [Jahr] · Werk / Bereich: [Name] | KPI | Ist | Plan | Vorwoche | Bewertung | | OEE | [X %] | [Y %] | [Z %] | | | Ausbringung (Stück) | [X] | [Y] | [Z] | | | Ausschussrate | [X %] | [Y %] | [Z %] | | | Personalauslastung | [X %] | – | [Z %] | | Hauptstillstand der Woche: [Beschreibung, Dauer, Status] Besondere Ereignisse: [Reklamation / Audit / Rekord / Personalwechsel] Geplante Maßnahmen nächste Woche: [kurze Liste] Format: 1. Management-Summary (3–4 Sätze, keine Floskeln – Aufbau: Stand → Abweichung → Empfehlung) 2. Ampelbewertung je KPI (Grün ≥ Plan / Gelb bis -5 % / Rot > -5 %) 3. Top-3-Handlungsfelder mit Verantwortlichem und Termin 4. Ausblick nächste Woche (2 Sätze) Ton: sachlich, präzise, auf Augenhöhe mit GF. Kein Bürokratendeutsch.

WochenberichtGF-KommunikationKPIAmpel

Reporting · Reklamation

Kundenreklamation professionell beantworten (8D-Logik)

Wenn der Kunde anruft und Sie keine Zeit für langes Schreiben haben.

Einstieg

Ich brauche eine professionelle Antwort auf eine Kundenreklamation – 8D-Logik, kein Qualitätsjargon. Kunde: [Kundenname / anonym] Produkt / Charge: [Artikel-Nr. / Charge] Fehler: [Beschreibung] Festgestellte Menge: [X Teile] · Lieferdatum: [Datum] Unsere Reaktion: - Sofortmaßnahme: [z. B. Ersatzlieferung veranlasst / 100 %-Prüfung eingeleitet] - Wahrscheinliche Ursache: [falls bekannt] / [falls noch in Analyse: „Ergebnis bis [Datum]"] - Abstellmaßnahme: [falls bekannt] / [geplanter Abschluss bis [Datum]] Falls Ursache noch unbekannt: Schreiben soll Transparenz signalisieren und klare Rückmeldungsfrist nennen – keine Aussagen zu ungesicherten Ursachen. Format: E-Mail, max. 300 Wörter, Deutsch. Ton: sachlich, lösungsorientiert, Vertrauen zurückgewinnen – ohne Schuldeingeständnis und ohne unbelegte Ursachen.

8DReklamationKundenkommunikation

04 · Run

Schicht & Team

KI im Alltag. Schichtübergaben, SOPs, Briefingtexte – das Alltagsrauschen, das viel Zeit kostet.

Schicht · Übergabe

Strukturierte Schichtübergabe aus Stichpunkten erstellen

Aus 5 Stichpunkten ein vollständiges Übergabeprotokoll machen.

Einstieg

Erstelle ein strukturiertes Schichtübergabeprotokoll aus meinen Stichpunkten. Schicht: [Früh / Spät / Nacht], [Datum] Bereich: [Anlage / Halle / Linie] Schichtleiter: [Name oder anonym] Meine Stichpunkte: [Frei einfügen, z. B.: - Linie 2 seit 14:30 wegen Sensorausfall gestanden, läuft wieder - Qualitätsproblem Charge XY: 120 Teile aussortiert, QS informiert - Werkzeugmacher krank, kein Ersatz - Nächste Schicht: Rüstung auf Artikel 4711 um 06:00 - Ölstand Presse 3 prüfen] Format: 1. Maschinenstatus (läuft / Ausfall / offene Punkte) 2. Qualität (Auffälligkeiten + eingeleitete Maßnahmen) 3. Personal & Besonderheiten 4. Offene Punkte für Folgeschicht (sofort / heute / diese Woche) 5. Kritische Information für Schichtleiter (was muss nächste Schicht als erstes wissen?) Schreib präzise, werksüblich, max. 250 Wörter. Leere Felder: kurz „unauffällig" vermerken – nicht leer lassen.

SchichtübergabeProtokollShopfloor

Schicht · SOP

Arbeitsanweisung (SOP) aus Beschreibung erstellen

Wenn das Wissen im Kopf des Meisters steckt – und dringend auf Papier muss.

Einstieg

Erstelle eine Arbeitsanweisung (SOP) für folgenden Prozessschritt. Prozess / Tätigkeit: [z. B. Rüsten der Spritzgussmaschine auf Werkzeug XY / Wechsel des Schleifbandes] Anlage / Maschine: [Name, Typ] Ausführender: [z. B. Maschinenbediener / Einrichter] Vorbedingungen: [z. B. Anlage gestoppt / PSA angelegt / Werkzeug bereitgestellt] → Typische Vorbedingungen: Anlage gestoppt, PSA angelegt, Werkzeug bereit, Freigabe eingeholt. Ich beschreibe den Ablauf in meinen eigenen Worten: [Freie Beschreibung – so wie Sie es einem neuen Kollegen erklären würden] Erstelle daraus: 1. Kurze Zweckbeschreibung (2 Sätze) 2. Schritt-für-Schritt-Anleitung (nummeriert, max. 12 Schritte) → Falls > 12 Schritte nötig: Hinweis + Aufteilung in 2 Teilanweisungen empfehlen 3. Sicherheitshinweise: 🔴 STOPP – Anlage muss stehen / Gefahr 🟡 ACHTUNG – Verletzungsrisiko / Qualitätsrisiko 🟢 HINWEIS – Empfehlung / Best Practice 4. Häufige Fehler und wie man sie vermeidet 5. Abnahmekriterium: Woran erkenne ich, dass der Schritt korrekt abgeschlossen ist? Format: werksüblich, klar, auch für Fachfremde verständlich.

SOPArbeitsanweisungWissenssicherung

01 · Enable & 02 · Decide

KI-Einführung & Entscheidung

Bevor der erste Use Case live geht: Struktur schaffen, intern kommunizieren, die richtige Entscheidung vorbereiten.

KI-Einführung · Use-Case-Bewertung

KI-Use-Cases bewerten und priorisieren

Aus einer Ideen-Liste eine Entscheidungsgrundlage machen.

Fortgeschritten

Ich bin Werkleiter und möchte KI in meinem Betrieb einführen. Hilf mir, meine Use-Case-Ideen zu bewerten. Betrieb: [Branche, Größe, z. B. Metallverarbeitung, ~200 MA, 3 Produktionslinien] Hauptprobleme: [z. B. hohe Ausschussrate / ungeplante Stillstände / Fachkräftemangel] Use-Case-Ideen (als Tabelle eingeben): | Nr. | Use Case | Datenlage | Hauptproblem | | 1 | [Fehlererkennung Kamera] | [ja/teilw./nein] | [Ausschuss] | Datenlage-Orientierung: - ja = digital, strukturiert, > 6 Monate Historie - teilweise = vorhanden aber manuell / unstrukturiert - nein = nicht vorhanden / nur auf Papier Bewerte je Use Case (1–5): - Potenzialnutzen (OEE / Qualität / Kosten) - Umsetzbarkeit mit gegebener Datenlage - Time-to-Value (wie schnell wirkt es?) - Aufwand / Risiko (5 = wenig Aufwand) Ausgabe: 1. Bewertungsmatrix als Tabelle 2. Top-1-2-Empfehlung mit Begründung (max. 150 Wörter) 3. Hinweis auf Use Cases die aufgrund der Datenlage noch nicht reif sind

Use CasePriorisierungDecision Sprint

KI-Einführung · Kommunikation

KI-Projekt intern kommunizieren – Mitarbeiter abholen

Wenn das Team skeptisch ist und Sie nicht wissen wie Sie anfangen sollen.

Einstieg

Ich möchte meinen Mitarbeitern erklären, warum wir KI einführen – ohne Angst zu schüren und ohne Hype. Geplantes Projekt: [z. B. KI-gestützte Qualitätsprüfung an Linie 3] Betroffene Mitarbeiter: [z. B. 12 Maschinenführer, 3 Qualitätsprüfer] Hauptsorge im Team: [konkret angeben, z. B.: „Ersetzt KI unsere Jobs?" / „Werden wir überwacht?" / „Ich bin nicht technikaffin, komme ich damit zurecht?" / „Das hatten wir schon mal, hat nicht funktioniert"] Erstelle: 1. Erklärung für nächste Schichtbesprechung (5 Min., ~300 Wörter) 2. Die 3 häufigsten Einwände mit ehrlichen, sachlichen Antworten (nicht ausweichen) 3. Einen Satz: Was macht KI in diesem Projekt konkret – und was nicht? 4. Optional: Aushang-Text (A4, max. 150 Wörter) für das Schwarze Brett Ton: direkt, auf Augenhöhe, kein Tech-Jargon, Respekt vor der Erfahrung der Mitarbeiter. Keine leeren Versprechen.

Change ManagementKommunikationTeam

KI-Einführung · Business Case

KI-Business-Case für die Geschäftsführung vorbereiten

Wenn Sie intern Budget beantragen müssen und nicht wissen wie.

Fortgeschritten

Ich brauche einen Business Case für ein KI-Projekt. Geplanter Use Case: [z. B. Predictive Maintenance / KI-Qualitätsprüfung] Ausgangssituation: - Ungeplante Stillstände: ca. [X h/Monat] × [€/h] = [€/Monat] - Ausschusskosten: [€/Monat oder %] - Wartungskosten aktuell: [€/Jahr] Erwartete Verbesserung durch KI: [z. B. 30 % weniger Stillstände / Ausschuss von 3 % auf 1,5 %] → Quelle der Schätzung: [eigene Erfahrung / Pilotprojekt / Anbieterversprechen / Branchenstudie] → Falls keine eigene Datenbasis: KI liefert typische Branchenbenchmarks als Orientierung. Projektkosten: ca. [€] einmalig + [€/Monat] laufend GF-Rahmenvorgabe: [ROI in X Jahren / Budget-Limit / Payback-Erwartung] Erstelle: 1. One-Pager für GF-Präsentation 2. ROI-Berechnung und Break-Even-Punkt (Formel sichtbar): Einsparung/Jahr = Kosten/h × vermiedene Stunden × 12 Break-even = Investition / Einsparung/Jahr 3. Antworten auf 3 Standard-Einwände: „Zu teuer" / „Zu riskant" / „Brauchen wir das wirklich?" 4. Hinweis: Welche Annahmen sind unsicher und sollten im Piloten validiert werden? Ton: sachlich, zahlenbasiert, Betriebswirtschaft – kein Tech-Pitch.

Business CaseGF-PräsentationROI

OEE · Verluststruktur

Gesamte OEE-Verluststruktur aufdecken und Wochenbericht vorbereiten

Alle drei OEE-Faktoren auf einmal analysieren – mit konkreten Zahlen zum Führungsbericht weiterverarbeiten.

Einstieg

Anlage / Linie: [Name] * Zeitraum: [z. B. KW 22, 5 Schichten] * Verfügbarkeit [X %] · Leistung [X %] · Qualität [X %] * Geplante Produktionszeit je Schicht: [X Stunden] * Stillstandsliste (Zeitstempel + Dauer + Ursache): [Daten einfügen] * ← Pflicht für Verluststruktur Ziel-OEE: [X %] * Bei fehlenden Daten: [DATEN FEHLEN] setzen – nicht schätzen oder interpolieren. Ausgabe: 1. Verluststruktur-Tabelle: Verfügbarkeit / Leistung / Qualität mit absoluten Stunden. 2. Top-5-Verlustursachen nach Gesamtstunden + Pareto-Anteil %. 3. Ampelbewertung je OEE-Faktor (Grün ≥ Ziel / Gelb bis -5 % / Rot > -5 %). 4. Maßnahmenliste: je Ursache 1 Sofortmaßnahme + 1 Nachhaltigkeitsmaßnahme mit Verantwortlichem + Termin. 5. Führungsbericht-Zusammenfassung (max. 5 Sätze, GF-tauglich, keine Floskeln).

OEEVerluststrukturParetoFührungsbericht

OEE · Rüstzeit

Rüstzeitanalyse durchführen und SMED-Potenziale identifizieren

Rüsten ist oft der versteckte OEE-Killer. Dieser Prompt legt Potenziale offen und zeigt wo SMED sofort wirkt.

Einstieg

Anlage / Linie: [Name] * Rüstprotokoll (min. 10 Vorgänge empfohlen): * | Datum | Rüst-Start | Rüst-Ende | Artikel von | Artikel auf | Dauer (Min.) | Geplante Rüstzeit laut Standard: [X Min.] (oder „kein Standard definiert") Rüstvorgänge pro Woche: [X] * Wer rüstet: [Maschinenbediener / Einrichter / Team] * ← beeinflusst Maßnahmentyp Ausgabe: 1. Rüstzeit-Statistik: Mittelwert, Median, Min/Max, Standardabweichung. 2. Teuerste Rüstvorgänge (Dauer × Häufigkeit). 3. Interne vs. externe Rüstanteile (soweit aus Daten erkennbar). 4. SMED-Potenzialschätzung: Produktionsstunden/Monat zurückgewinnbar. 5. 3 konkrete Maßnahmen: Quick Wins + strukturelle Verbesserung mit Umsetzungshorizont. Hinweis: Bei < 10 Rüstvorgängen Ergebnisse als erste Tendenz kennzeichnen.

SMEDRüstzeitOEEQuick Win

OEE · Schichtvergleich

OEE-Unterschiede zwischen Schichten analysieren und Ursachen ableiten

Wenn Früh-, Spät- und Nachtschicht unterschiedliche OEE-Werte haben – und Sie wissen wollen warum.

Fortgeschritten

Anlage: [Name] * Zeitraum: [z. B. KW 20–23] * ← min. 4 Wochen für belastbare Aussagen empfohlen OEE-Daten je Schicht: | Datum | Schicht | OEE % | Verfügbarkeit % | Leistung % | Qualität % | Schichtleiter je Schicht (empfohlen, anonymisiert möglich): [angeben] ← verbessert Hypothesenqualität Bekannte Besonderheiten: [z. B. Nachtschicht nur 2 Bediener] Ausgabe: 1. Statistische Auswertung je Schicht: Mittelwert, Varianz, Best/Worst. 2. Unterschiede nach OEE-Faktor aufschlüsseln (Verfügbarkeit? Leistung? Qualität?). 3. Top-3-Hypothesen (immer als Hypothesen kennzeichnen – nicht als Fakten). 4. Best-Practice-Transfer: Was macht die beste Schicht anders? 5. Gesprächsleitfaden für sachliches Schichtleiter-Gespräch (nicht vorwurfsvoll). Hinweis: Bei < 4 Wochen Daten Repräsentativität im Output einschränken.

SchichtvergleichOEEBest PracticeFührung

OEE · Bottleneck

Engpassanlage in einer Produktionslinie identifizieren

Wenn mehrere Anlagen in einer Linie laufen – und Sie wissen müssen, welche den Durchsatz begrenzt.

Fortgeschritten

Linienstruktur (Abfolge der Anlagen): [z. B. Anlage A → Puffer → Anlage B → Anlage C] * Soll-Taktzeit je Anlage: [A: X sek, B: Y sek, C: Z sek] * → Falls kein Standard bekannt: „kein Standard" angeben – Engpass wird aus Ist-Durchsatz abgeleitet. Ist-Durchsatz je Anlage: [Teile/h über Messzeitraum] * Pufferfüllstand (empfohlen): [vor B: Ø X %, vor C: Y %] ← ohne Pufferdaten weniger präzise Stillstandszeiten je Anlage: [Min/Schicht] Ausgabe: 1. Engpassanlage eindeutig identifiziert mit 2 unabhängigen Belegen. 2. Durchsatzverlust in Stück/Tag quantifiziert. 3. Top-3-Maßnahmen ausschließlich für den Engpass (kein „alle verbessern"). 4. Was sollen Nicht-Engpassanlagen tun wenn der Engpass steht?

BottleneckTOCDurchsatzLinienoptimierung

OEE · KI-Use-Case

KI-gestützte OEE-Vorhersage konzipieren – Machbarkeitsbewertung

Bevor das erste Modell gebaut wird: prüfen ob die Datenlage trägt und wie ein Vorhersagesystem aussehen würde.

Experte

Anlage: [Name, Typ, Baujahr] * Verfügbare Datenquellen: [MES / SPS-Signale / Excel / SCADA] * Historische Datentiefe: [z. B. 18 Monate] * Datenqualität: * Vollständigkeit: [> 90 % / 70–90 % / < 70 % der Zeitstempel vorhanden] Struktur: [einheitliches Format / mehrere Formate / Freitext] Granularität: [Sekunden / Minuten / Stunden / Schicht] Ziel der Vorhersage: [OEE nächste Schicht / Stillstandswahrscheinlichkeit] * OT-Sicherheit: [Daten dürfen Cloud verlassen: ja / nein / unklar] * ← bestimmt Cloud vs. lokal Budget-Rahmen: [< 50 k€ / 50–150 k€ / > 150 k€] Ausgabe: 1. Machbarkeits-Ampel je Dimension: Daten / Infrastruktur / Organisation. 2. Data-Readiness: Was ist vorhanden, was fehlt, was muss aufgebaut werden? 3. Konzeptvorschlag passend zur Datenlage. 4. Minimum Viable Dataset (was mindestens nötig ist). 5. Top-5-Risiken inkl. OT-Sicherheitsrisiken. 6. Einstiegspfad Phase 1 (8–12 Wochen) mit Abnahmekriterium.

KI-KonzeptMachbarkeitData ReadinessOEE-Vorhersage

Qualität · Prüfplanung

Prüfplan für einen neuen Artikel oder Prozessschritt erstellen

Wenn ein neues Produkt anläuft und der Prüfplan fehlt – strukturiert und vollständig in einem Durchgang.

Einstieg

Artikel / Bauteil: [Bezeichnung, Zeichnungsnummer] * Fertigungsprozess: [Drehen / Fräsen / Schweißen / Spritzguss] * Kritische Merkmale laut Zeichnung: [Maße, Toleranzen, Oberflächengüte] * Prüfmittel vorhanden: [Messschieber, CMM, Kamera, Lehren] * Stückzahl / Serientyp: [Kleinserie / Großserie / Einzelfertigung] * Kundenanforderungen: [IATF 16949 / ISO 9001 / keine] → Bei Automotive: PPAP-Level [1–5] angeben – beeinflusst Prüfumfang und Dokumentation erheblich. Ausgabe: 1. Prüfplan-Tabelle: Merkmal / Toleranz / Prüfmittel / Häufigkeit / Reaktionsplan. 2. 100 %-Prüfung vs. AQL-Stichprobe mit Empfehlung. 3. Gap-Liste: fehlende Prüfmittel explizit benennen. * ← Pflicht-Output 4. Kurzeinweisung für Bediener (5 Punkte). 5. Bei PPAP: Hinweis auf erforderliche Nachweisdokumente je Level.

PrüfplanQualitätssicherungAnlaufAQL

Qualität · Lieferant

Lieferanten-Qualitätsproblem eskalieren – Mahnschreiben und Maßnahmenplan

Wenn ein Lieferant wiederholt fehlerhafte Ware liefert und Sie formell handeln müssen.

Einstieg

Lieferant: [Firmenname, Ansprechpartner] * Material / Artikel: [Bezeichnung, Lieferantennummer] * Fehlerhistorie (chronologisch): [Datum / Lieferschein / Fehlerart / Menge / Kosten] * Bisherige Kommunikation: [Datum + Art + Inhalt] * ← Pflicht: ohne Vorgeschichte fehlt Eskalationsbasis Forderungen: [8D-Report / Sofortmaßnahme / Nachlieferung / Gutschrift] * Frist: [Reaktion innerhalb X Werktage] * Sprache: [Deutsch / Englisch] Ausgabe: 1. Formelles Mahnschreiben (max. 400 Wörter, versandfertig). 2. Fehler-Aufstellung als Tabelle (chronologisch). 3. Forderungskatalog mit messbaren Fristen und Konsequenzen. 4. Eskalationshinweis: Lieferantenbewertung, Sourcingprüfung bei Nichtreaktion. 5. Fester Schluss: „Dieses Schreiben begründet keinen Rechtsverzicht. Weitere Ansprüche bleiben vorbehalten."

LieferantReklamation8DEskalation

Qualität · SPC

Statistische Prozesskontrolle einrichten – Regelkarten-Konzept erstellen

Für Prozesse die stabilisiert werden müssen – SPC-Konzept ohne Statistik-Studium.

Fortgeschritten

Prozess / Merkmal: [z. B. Wandstärke Spritzguss / Schweißnahtbreite] * Toleranzbereich: USL [X], LSL [Y], Einheit * Produktionstyp: [Serienfertigung / Chargenproduktion / Einzelstück] * ← bestimmt Regelkartentyp Stückzahl je Schicht: [X] * Messmittel: [z. B. Messschieber 0,01 mm] * Cp/Cpk (empfohlen): [Cp: X, Cpk: Y] ← ohne diese Werte begrenzte Prozessfähigkeitsaussage Ausgabe: 1. Regelkartentyp-Empfehlung (x̄/R, x̄/s, I/MR) mit Begründung je Produktionstyp. ⚠️ IMMER AUSGEBEN: Kontrollgrenzen ≠ Toleranzgrenzen. Kontrollgrenzen = natürliche Prozessstreuung (aus Daten berechnet). Toleranzgrenzen = Kundenanforderungen. Niemals gleichsetzen. 2. Stichprobenplan: Umfang n, Häufigkeit, Zeitpunkt. 3. Kontrollgrenzen-Formelvorlage mit Platzhaltern. 4. 5 Reaktionsregeln in werksverständlicher Sprache (ohne Statistik-Jargon). 5. 1-Seiten-Kurzanweisung für Maschinenbediener.

SPCRegelkarteProzessfähigkeitStatistik

Qualität · FMEA

Prozess-FMEA für einen kritischen Fertigungsschritt erstellen

Risiken systematisch vor dem Anlauf identifizieren – nicht danach.

Fortgeschritten

Prozessschritt: [z. B. Schweißen Bauteil XY / Montage Dichtung] * Prozessbeschreibung: [Was passiert in diesem Schritt? Frei beschreiben] * Bekannte Fehler aus der Vergangenheit: [Fehlerart + Häufigkeit, falls vorhanden] Kritische Merkmale: [Zugfestigkeit / Dichtheit / Maßhaltigkeit] Branche: [Automotive (IATF) / Maschinenbau / Lebensmittel / keine] → RPZ-Schwellwert: IATF > 100 / allgemein > 125 – verwenden und im Output benennen. Team (Empfehlung): Fertigungsleiter + Einrichter + QS + IH ← liefert deutlich bessere Ergebnisse Ausgabe: 1. FMEA-Tabelle: Fehlerart / Fehlerfolge / Ursache / A × B × E = RPZ. 2. Top-5 nach RPZ priorisiert, SMART-Maßnahmen (Verantwortlicher + Termin). 3. Branchenspezifischer RPZ-Schwellwert verwendet und benannt. 4. RPZ-Bewertungen als Hypothesen des Teams kennzeichnen – nicht als Fakten.

FMEARPZRisikoanalyseAnlauf

Qualität · KI-Konzept

KI-gestützte Inline-Qualitätsprüfung konzipieren – von der Idee zur Spezifikation

Bevor Sie einen Anbieter beauftragen: technische Anforderungen und Erfolgskriterien sauber definieren.

Experte

Prüfobjekt: [Bauteil, Material, Oberfläche] * Fehlerarten die erkannt werden sollen: [Risse / Poren / Maßabweichungen / Farbfehler] * Produktionstakt: [Teile/Minute] * → Falls unbekannt: Schicht-Ausbringung / 480 Min. schätzen. Ziel-Performance (beide Werte Pflicht): * Fehlererkennungsrate: [z. B. > 99 %] False-Positive-Rate: [z. B. < 0,5 %] Aktuelle Prüfmethode: [manuell / Kamera / taktil] * Fehlerrate aktuell: [X % Ausschuss / X ppm Kundenfehler] Infrastruktur am Einbauort: [Platzverhältnisse, Beleuchtung, Staub, Vibration] Budget-Rahmen: [< 50 k€ / 50–150 k€ / > 150 k€] Ausgabe – Technisches Lastenheft: 1. Anwendungsfall & Zielsetzung. 2. Technische Mindestanforderungen (Kamera/Sensor, Beleuchtung, Rechenleistung). 3. Performance-Kriterien: Erkennungsrate + False-Positive-Rate getrennt definiert. 4. Integrations-Anforderungen (MES/ERP, Reject-Mechanismus). 5. Abnahmekriterien (eindeutig und unstreitig messbar). 6. Anbieterbewertungs-Gewichtungsmatrix.

Inline-PrüfungKI-VisionLastenheftAnbieterauswahl

Instandhaltung · Störungsanalyse

Wiederkehrende Störung strukturiert analysieren – Root Cause in 5-Why

Wenn dieselbe Anlage zum dritten Mal steht und die Ursache immer noch unklar ist.

Einstieg

Anlage: [Name, Typ] * Störungsbeschreibung: [Was? Wann? Wie oft in den letzten X Wochen?] * Symptom (präzise): * ← nicht „läuft nicht", sondern „Hydraulikdruck fällt nach 20 Min. unter X bar" Was wurde bisher gemacht: [Dichtung getauscht / Sensor kalibriert] * Betriebsstunden seit letzter Wartung: [X Stunden] * ← häufig Schlüsselinformation Bauteil-Lebensdauer laut Hersteller: [falls bekannt] Ausgabe: 1. 5-Why-Kette (4–6 belegbare Stufen je nach Komplexität). → Jede Stufe durch Beobachtung oder Messung belegbar – nicht raten. 2. Unterscheidung: Symptombehandlung (kurzfristig) vs. Wurzelursache (dauerhaft). 3. Nachhaltige Abstellmaßnahme (Root Cause Fix). 4. Sofortmaßnahme (Anlage heute wieder betriebsbereit). 5. Wartungsplan-Anpassungsempfehlung.

5-WhyRoot CauseStörungsanalyseInstandhaltung

Instandhaltung · Ersatzteil

Ersatzteilstrategie für kritische Anlagen entwickeln

Zwischen zu viel Lager und teurem Notfall-Express: die richtige Strategie für kritische Komponenten.

Einstieg

Anlage(n): [kritische Anlagen] * Ersatzteil-Liste: * | Bauteil | Lieferant | Lieferzeit (Tage) | Preis (€) | Lagerbestand (Stück) | Ausfallhistorie letzte [12–36 Monate]: [welche Teile sind ausgefallen?] * → Ohne Ausfallhistorie: Klassifizierung weniger präzise. Stillstandskosten der Anlage: [€/h] * Single-Source-Teile (nur 1 Lieferant): [kennzeichnen oder „unbekannt"] Ausgabe: 1. ABC: A = sofort vorrätig / B = kurze Lieferzeit akzeptabel / C = auf Bedarf. 2. Meldebestand + Sicherheitsbestand je A-Teil. 3. Single-Source-Risiken mit Handlungsempfehlung je Teil (Alternativlieferant / höherer Bestand). 4. Break-even Top-3: Lagerkosten vs. Ausfallkostenrisiko (Formel sichtbar). 5. Maßnahmenplan: Top-5-Lücken im Ersatzteillager schließen.

ErsatzteilABC-AnalyseLagerstrategieRisiko

Instandhaltung · MTTR / MTBF

MTTR und MTBF berechnen und Instandhaltungsstrategie ableiten

Die zwei wichtigsten Instandhaltungskennzahlen verstehen und für Entscheidungen nutzen.

Fortgeschritten

Anlage: [Name, Typ] · Zeitraum: [z. B. Q1, 13 Wochen] Geplante Betriebszeit: [X Stunden] * → Schichtzeit, nicht Kalenderzeit. Beispiel: 2-Schicht × 8h × 65 AT = 1.040 h MTBF/MTTR berechnen (Schritt 1 – Formel immer sichtbar): | Nr. | Datum | Ausfall-Beginn | Wiederanlauf | Ursache | MTBF = Geplante Betriebszeit / Anzahl Ausfälle MTTR = Gesamt-Reparaturzeit / Anzahl Ausfälle Verfügbarkeit A = MTBF / (MTBF + MTTR) × 100 % Benchmark: MTBF-Ziel [X h] / MTTR-Ziel [Y Min] → Falls unbekannt: Branche angeben – KI liefert typische Richtwerte. Strategie ableiten (Schritt 2 – Entscheidungsmatrix): | Kriterium | Wert | Schwelle | Erfüllt? | | MTBF < 1.000 h | [X h] | < 1.000 h | ja/nein | | Ausfallkosten > 500 €/h | [X €/h] | > 500 €/h | ja/nein | | Sensordaten verfügbar | [ja/nein]| ja | ja/nein | PdM-Score ≥ 3 von 3 → Predictive Maintenance empfohlen. Break-even (Formel sichtbar): Einsparung/Jahr = Ausfallkosten (€/h) × Ø MTTR (h) × Ausfallreduktion (%) × (12 / MTBF_Monate) Break-even = Investition / Einsparung/Jahr Empfehlung im Format: „Wenn [Situation], dann [Strategie], weil [Matrix + Break-even]."

MTBFMTTRVerfügbarkeitInstandhaltungsstrategie

Instandhaltung · TPM

Autonome Instandhaltung einführen – TPM-Schritt-1-Plan erstellen

Bediener übernehmen Basiswartung – Schritt 1 nach TPM-Methodik ohne externen Berater.

Fortgeschritten

Pilotanlage: [Name, Typ, Baujahr] * Bekannte Schwachstellen / Verschmutzungsquellen: [beschreiben] * Bediener-Team: [Anzahl, Schichten, Qualifikation] * Zeitbudget für autonome IH pro Schicht: [X Minuten] * Lock-out/Tag-out Anforderungen: [Welche Tätigkeiten?] * ← sicherheitskritisch Häufigste Störungsursache: [z. B. Sensoren verschmutzt] Ausgabe: 1. Tägliche/wöchentliche Checkliste (max. 12 Punkte, Zeitbudget einhalten): | Prüfpunkt | Was? | Wie? | Normal | Auffällig → | Dauer | 🔒 Lock-out/Tag-out-Pflichtpunkte markieren 2. Erstbereinigungsplan mit Sicherheitshinweisen. 3. Schulungsplan: 3 × 30 Min. (Was / Wie / Warum). 4. Kommunikationstext für Team-Ankündigung: max. 2 Absätze, Nutzen für Bediener zuerst. 5. Erfolgs-KPI: messbar in 4 Wochen (z. B. „Störungen durch Verschmutzung -X %").

TPMAutonome IHBedienerShopfloor

Instandhaltung · Predictive

Predictive-Maintenance-Roadmap für den Mittelstand entwickeln

Von reaktiver Instandhaltung zu Predictive – realistischer Fahrplan ohne Überinvestition.

Experte

Anlagenpark: * | Anlage | Baujahr | Kritikalität | Sensoren vorhanden | Daten digital verfügbar | Aktuelle IH-Strategie: [reaktiv / zeitbasiert / erste PdM-Ansätze] * IH-Kosten: [€/Jahr] / Anteil ungeplant: [X %] * IH-Team: [X Personen, intern/extern, Qualifikation] * ← beeinflusst Umsetzbarkeit stark OT-Sicherheit: [Daten dürfen Cloud verlassen: ja / nein / unklar] * ← bestimmt Cloud vs. lokal Budget-Rahmen: [€/Jahr für PdM-Investitionen] Ausgabe: 1. Anlagen-Priorisierungsmatrix: Kritikalität × Datenverfügbarkeit × Ausfallkosten. 2. 3-Jahres-Roadmap: Quick Wins (Jahr 1) / Skalierung (Jahr 2) / Optimierung (Jahr 3). 3. Investitionsplan je Phase als Bandbreite (keine Punktschätzung). 4. Bei OT-Sicherheitsrestriktionen: lokale Alternativen zu Cloud-Lösungen aufzeigen. 5. Reifegrad-Assessment: 5-Stufen-Modell (Wo steht der Betrieb heute?). 6. Top-5-Fallstricke bei PdM-Einführung im Mittelstand.

Predictive MaintenanceRoadmapIH-StrategieReifegrad

Reporting · Monatsbericht

Monatlichen Produktionsbericht strukturiert aufbauen

Aus Rohdaten wird in einem Durchgang ein vollständiger Monatsbericht – für GF, Beirat oder Konzernmutter.

Einstieg

Monat / Jahr: [z. B. Mai 2025] * Werk / Bereich: [Name] * KPI-Tabelle: * | KPI | Ist | Plan | Vormonat | Vorjahr (Pflicht) | | OEE | | | | | | Ausbringung | | | | | | Ausschussrate| | | | | → Vorjahr ist Pflicht. Falls nicht verfügbar: [DATEN FEHLEN] setzen – keine Schätzung. Größte Ereignisse des Monats: [Störungen, Reklamationen, Audits, Personalwechsel, Anläufe] Ausblick nächster Monat: [Maßnahmen, Wartungen, geplante Anläufe] Ausgabe: 1. Executive Summary (5 Sätze, keine Floskeln). 2. KPI-Ampel: Ist / Plan / Vormonat / Vorjahr. 3. Kommentar zu Abweichungen > 5 % (Fakten, keine Rechtfertigungen). 4. Top-3-Problemfelder mit Maßnahme + Verantwortlichem + Termin. 5. Ausblick: was kommt nächsten Monat? Format: kopierbereit für PowerPoint / Word.

MonatsberichtKPIGF-ReportingAbweichung

Reporting · Meeting-Protokoll

Produktions-Meeting-Protokoll aus Stichpunkten erstellen

Aus Notizen wird in Sekunden ein vollständiges Protokoll mit Maßnahmen und Verantwortlichen.

Einstieg

Meeting-Typ: * [Shopfloor-Board / Eskalationsrunde / KVP-Meeting / Jour Fixe IH / Q-Runde] Datum, Teilnehmer: * Meine Notizen / Stichpunkte: * [frei einfügen – unstrukturiert ist in Ordnung] Offene Punkte aus letztem Meeting: [falls vorhanden] Ausgabe: 1. Strukturiertes Protokoll: Datum / Teilnehmer / Tagesordnung. 2. Diskutierte Punkte mit kurzem Ergebnis (kein Wortprotokoll). 3. Beschlüsse: Was wurde entschieden? 4. Maßnahmentabelle: | Was | Wer | Bis wann | Status | → Maßnahmen ohne Termin: „TBD – bis [nächstes Meeting Datum]" setzen. 5. Offene Punkte explizit als „offen" markiert. Einschränkung: Keine Maßnahmen erfinden die nicht in den Notizen erwähnt wurden. Format: max. 1 Seite A4.

ProtokollMeetingMaßnahmenShopfloor-Board

Reporting · KPI-System

KPI-Dashboard-Konzept für die Produktion entwickeln

Welche Kennzahlen wirklich wichtig sind – und wie man sie sinnvoll visualisiert.

Fortgeschritten

Werk / Bereich: [Name, Größe, Produktionstyp] * Zielgruppe des Dashboards: [Shopfloor-Board / Werkleiter-Cockpit / GF-Reporting] * Strategische Ziele: [z. B. OEE > 80 %, Ausschuss < 1 %] * Aktuell verwendete KPIs: [welche, wie häufig, in welchem Tool] * ← Pflicht für Gap-Analyse Verfügbare Datenquellen: [MES, ERP, manuelle Erfassung, Excel] * Probleme mit aktuellem Reporting: [zu viele Zahlen / keine Echtzeit / Excel-Chaos] Ausgabe: 1. KPI-Pyramide: max. 5 KPIs je Ebene (GF / Werkleiter / Schichtleiter / Bediener). 2. Je KPI: Definition / Formel / Datenquelle / Aktualisierungsfrequenz / Zielwert / Ampellogik. 3. Eskalationslogik: Was passiert wenn Ampel auf Rot springt? 4. Technische Orientierung (ohne spezifisches Tool vorzuschreiben): Einsteiger: Excel/Power BI | Fortgeschritten: MES-nativer Report | Experte: SCADA-Integration 5. Quick-Win: 3 KPIs die sofort mit vorhandenen Daten umgesetzt werden können.

KPIDashboardProduktionssteuerungAmpellogik

Reporting · Investitionsantrag

Investitionsantrag für eine Produktionsmaßnahme schreiben

Wenn Sie Budget brauchen und der Antrag überzeugen muss – nicht nur informieren.

Fortgeschritten

Investitionsgegenstand: [z. B. neue Schweißanlage / KI-Qualitätssystem] * Problem / Handlungsbedarf: [Warum jetzt? Was passiert wenn nicht investiert wird?] * Investitionskosten: [Einmalig: € / Laufend: €/Jahr] * Erwarteter Nutzen (mit Zahlen): [Kosteneinsparung / Kapazitätsgewinn / Qualitätsverbesserung] * Alternativen: [z. B. Reparatur / Outsourcing / Nichtstun] * Projektlaufzeit: [X Monate] * Entscheidungsträger: [GF / Beirat / Konzern-Investment-Committee] * ← beeinflusst Detailtiefe und Ton NPV gewünscht?: bei Invest > 100.000 € empfohlen [ja / nein] Ausgabe – Investitionsantrag (700–1.000 Wörter): 1. Executive Summary: Handlungsempfehlung in 3 Sätzen (Was → Nutzen → Empfehlung). 2. Ausgangssituation: aktuelle Kosten quantifiziert. 3. Alternativenvergleich (mind. 2, fair bewertet). 4. Investitionsrechnung: ROI + Amortisationszeit [+ NPV], Formeln sichtbar. 5. Top-3-Risiken mit Gegenmaßnahmen. 6. Zeitplan + nächste Schritte. 7. Antworten auf 3 Standard-Einwände: „Zu teuer" / „Zu riskant" / „Brauchen wir das wirklich?"

InvestitionsantragROIBusiness CaseEntscheidung

Reporting · KI-Assistent

Automatisierten Produktionsbericht-Assistenten konfigurieren

Ein System-Prompt der aus strukturierten Produktionsdaten vollautomatisch Berichte in Ihrem Stil generiert.

Experte · Skill

VORBEREITUNG (vor dem Einrichten): 1. Letzten Monatsbericht nehmen – Zielwerte daraus entnehmen 2. Ampelgrenzen definieren (ab wann Gelb, ab wann Rot?) 3. Kommentierungsschwelle festlegen (ab welcher Abweichung % Kommentar Pflicht?) SYSTEM-PROMPT (in das Systemfeld Ihres KI-Tools einfügen): Du bist ein Produktionsberichts-Assistent für [Werksname]. STIL: Sachlich, direkt, keine Floskeln. Kurze Sätze (max. 20 Wörter). Zahlen immer mit Einheit + Vergleichswert. PLAUSIBILITÄTSPRÜFUNG: Bei offensichtlich unplausiblen Eingaben (z. B. OEE > 100 %) Eingabe zurückfragen – nicht rechnen. WENN DATEN FEHLEN: [DATEN FEHLEN] schreiben – niemals schätzen oder interpolieren. BERICHTSSTRUKTUR (immer einhalten): 1. Executive Summary (3–5 Sätze) 2. KPI-Tabelle mit Ampel: Grün = Ist ≥ Ziel | Gelb = Ist zwischen [X %] und Ziel | Rot = Ist < [X %] des Ziels 3. Kommentar Abweichungen > [3 %] 4. Top-3-Handlungsfelder (Verantwortlicher + Termin) 5. Ausblick (2 Sätze) KPI-DEFINITIONEN (aus letztem Bericht entnehmen): - OEE: Ziel [X %] - Ausschussrate: Ziel < [X %] [weitere ergänzen] GESPRÄCHSSTART: Antworte mit „Bereit. Bitte Produktionsdaten liefern."

System-PromptSkillAutomatisierungReporting

Schicht · Briefing

Schichtbriefing-Text für den Schichtleiter vorbereiten

Fünf Minuten Vorbereitung für ein klares, motivierendes Schichtbriefing.

Einstieg

Erstelle einen strukturierten Briefing-Text für das Schichtbriefing – 5 Minuten Redezeit, direkt einsetzbar. Schicht: [Früh / Spät / Nacht], [Datum] · Bereich: [Name] · Schichtleiter: [Name] Meine Stichpunkte: [Frei einfügen, z. B.: - Gestern OEE 78 %, Ziel 75 % – gut gelaufen - Heute Priorität: Auftrag 4711 bis 14:00 fertig, Kunde wartet - Linie 2: Wartungsfenster 10:00, 45 Min. geplant - Neuer Kollege [Name] an Anlage 3, Einweisung durch [Kollege] - Kühlmittel Anlage 1 auffällig, IH schaut heute rein] Ton-Vorgabe: ✅ RICHTIG: „Gestern gut. OEE über Ziel – das merkt man wenn die Rüstung sitzt." ✅ RICHTIG: „Heute wird's eng. Auftrag 4711 muss bis 14:00 draußen sein." ❌ FALSCH: „Großartige Leistung! Lasst uns heute wieder Großes erreichen!" ❌ FALSCH: „Wir sind ein Team und jeder zählt – heute geben wir alles!" Ausgabe: Genau 5 Abschnitte, Gesamt 400–450 Wörter: 1. LAGEEINSCHÄTZUNG (60–80 Wörter): letzte Schicht ehrlich bewertet + aktueller Stand 2. HEUTIGE PRIORITÄTEN (80–100 Wörter): exakt 3 Punkte, je mit konkretem Ziel 3. BESONDERE HINWEISE (60–80 Wörter): Sicherheit / Personal / Technik / Logistik 4. ERWARTUNG (20–30 Wörter): messbar + konkret – nicht „gebt alles" 5. ABSCHLUSS (20–30 Wörter): 1 Satz mit konkretem Bezug auf heutigen Tag, keine Floskel Beispiel: „Wartungsfenster macht uns kurz langsam – danach drücken wir."

BriefingSchichtleiterKommunikationFührung

Schicht · Einarbeitung

Einarbeitungsplan für einen neuen Produktionsmitarbeiter erstellen

Strukturierte Einarbeitung statt Einschmeißen ins kalte Wasser.

Einstieg

## BESCHREIBUNG Erstellt einen vollständigen, strukturierten Einarbeitungsplan für einen neuen Produktionsmitarbeiter – mit Wochenplan, Lernzielen und Abnahmekriterien. ## EINGABE • Position / Arbeitsplatz: [z. B. Maschinenbediener Linie 2 / CNC-Dreher / Montagemitarbeiter] (Pflicht) • Vorkenntnisse des neuen Mitarbeiters: [z. B. Quereinsteiger / 3 Jahre Erfahrung ähnliche Maschine / Ausbildung als Industriemechaniker] (Pflicht) • Einarbeitungsdauer: [z. B. 4 Wochen] (Pflicht) • Anlagen / Tätigkeiten die erlernt werden müssen: [Liste] • Verfügbarer Pate / Einarbeiter: [Name, Funktion] • Sicherheitsunterweisungen erforderlich: [z. B. Gabelstapler, Gefahrstoffe, Maschinensicherheit] ## AUSGABE • Wochenstrukturierter Einarbeitungsplan (Woche 1–4 oder nach gewünschter Dauer) • Je Woche: Lernziele, Inhalte, Verantwortlicher, Abnahmekriterium • Checkliste für den Paten: Was muss gezeigt / erklärt / abgenommen werden? • Abnahme-Formular-Vorlage: Wann gilt der Mitarbeiter als eingearbeitet? • Hinweise für sensible Gesprächsführung (erster Tag, erstes Feedback) ## KONTEXT • Ziel: Nach der Einarbeitung kann der Mitarbeiter die Position selbständig und sicher besetzen • Realistischer Aufbau: Theorie → Beobachten → Unter Aufsicht → Selbständig • Einschränkung: Sicherheitsunterweisungen müssen als Pflichttermine mit Nachweis markiert werden ## ARBEITSANWEISUNG Schritt 1: Tätigkeiten nach Komplexität und Risiko einteilen Schritt 2: Lernprogression: einfach → komplex, sicher → risikoreich Schritt 3: Abnahmekriterien messbar formulieren (nicht: „kann die Maschine bedienen" – sondern: „rüstet Artikel XY innerhalb 20 Min. auf Norm") Schritt 4: Sicherheitsthemen als Pflichtblöcke mit Nachweis-Pflicht markieren ## DEFINITION OF DONE ☐ Wochenplan vollständig (keine Lücken) ☐ Jedes Lernziel hat messbares Abnahmekriterium ☐ Sicherheitsunterweisungen als Pflichttermine markiert ☐ Paten-Checkliste vollständig

EinarbeitungOnboardingWissenssicherungPate

Schicht · Feedback

Mitarbeitergespräch strukturiert vorbereiten – konstruktives Feedback formulieren

Feedback das gehört wird – nicht Kritik die abstößt.

Fortgeschritten

## BESCHREIBUNG Bereitet ein strukturiertes Mitarbeitergespräch vor – mit konkreten Beobachtungen, konstruktiven Formulierungen und einem Gesprächsleitfaden der schwierige Themen sachlich adressiert. ## EINGABE • Anlass des Gesprächs: [z. B. Leistungsrückgang / Fehlzeiten / Qualitätsproblem / Jahresgespräch / Beförderung] (Pflicht) • Was ist konkret beobachtet worden? [Datum, Situation, was wurde gesehen/gemessen – keine Interpretationen] (Pflicht) • Erwartetes Ziel des Gesprächs: [z. B. Verbesserung vereinbaren / Ursache verstehen / Wertschätzung ausdrücken] (Pflicht) • Bisherige Gespräche zu dem Thema: [gab es bereits Gespräche? Ergebnis?] • Besondere Umstände: [z. B. persönliche Situation bekannt / neuer Mitarbeiter / Schlüsselperson] ## AUSGABE • Gesprächsleitfaden (Einstieg → Kernbotschaft → Dialog → Vereinbarung → Abschluss) • 3 konkrete Formulierungsvorschläge für kritisches Feedback (SBI-Methode: Situation–Behavior–Impact) • Häufige Reaktionen und wie man damit umgeht (z. B. Rechtfertigung / Schweigen / Emotionen) • Vereinbarungs-Template: Was wird festgehalten, wer macht was bis wann? • Was Sie NICHT sagen sollten (Formulierungen die Türen schließen) ## KONTEXT • SBI-Methode: Situation (wann/wo) → Verhalten (was genau) → Wirkung (welche Konsequenz) • Ziel: Verhaltensänderung durch Einsicht – nicht durch Druck • Einschränkung: Keine Diagnosen oder Schuldzuweisungen – nur beobachtbare Fakten ## ARBEITSANWEISUNG Schritt 1: Beobachtungen von Interpretationen trennen (Fakten vs. Meinungen) Schritt 2: Kernbotschaft in einem Satz formulieren – klar, nicht verletzend Schritt 3: Dialog-Fragen vorbereiten – offene Fragen die Verstehen ermöglichen Schritt 4: Vereinbarung SMART formulieren ## DEFINITION OF DONE ☐ Kernbotschaft in einem Satz formuliert (kein langer Einstieg) ☐ Mindestens 2 SBI-Formulierungsbeispiele ☐ Vereinbarungs-Template vollständig (Was / Wer / Bis wann / Wie prüfen) ☐ „Nicht-sagen-Liste" enthält mindestens 3 Punkte

FeedbackMitarbeitergesprächSBIFührung

Schicht · KVP

KVP-Workshop vorbereiten und moderieren – Agenda und Methodenleitfaden

Kontinuierliche Verbesserung strukturiert statt als Pflichtveranstaltung.

Fortgeschritten

## BESCHREIBUNG Erstellt eine vollständige Vorbereitung für einen KVP-Workshop – mit Agenda, Moderationsleitfaden, Methoden und Maßnahmen-Template. ## EINGABE • Workshop-Thema / Problemfeld: [z. B. hohe Nacharbeitsrate Linie 3 / lange Rüstzeiten / häufige Materialengpässe] (Pflicht) • Teilnehmer: [Anzahl, Funktionen, z. B. 6 Personen: 2 Bediener, Schichtleiter, IH, QS, Werkleiter] (Pflicht) • Workshop-Dauer: [z. B. 2 Stunden / halber Tag] (Pflicht) • Bekannte Ursachen-Hypothesen: [falls vorhanden] • Bereits ausprobierte Maßnahmen: [was hat nicht funktioniert?] • Ziel des Workshops: [z. B. 3 priorisierte Maßnahmen mit Verantwortlichem] ## AUSGABE • Detaillierte Workshop-Agenda (Zeitblöcke mit Methode und Material) • Moderationsleitfaden: Wie durch die Phasen führen? (Einstieg / Analyse / Lösungen / Priorisierung / Maßnahmen) • Methodenauswahl: Welche 2–3 Methoden passen zu diesem Thema? (z. B. 5-Why, Ishikawa, Wertstromanalyse) • Maßnahmen-Template: Ergebnis-Poster für den Shopfloor • Hinweise für schwierige Workshop-Situationen (Blockierer, Vielredner, Resignation) ## KONTEXT • KVP lebt von Bediener-Input – die besten Ideen kommen vom Shopfloor • Moderator ist Facilitator, kein Experte: Fragen stellen, nicht Lösungen vorgeben • Einschränkung: Kein Workshop-Design ohne klares Ziel formulieren ## ARBEITSANWEISUNG Schritt 1: Ziel des Workshops in einem Satz – was soll am Ende vorliegen? Schritt 2: Agenda nach Energie-Kurve gestalten (aktivierend → analytisch → kreativ → entscheidend) Schritt 3: Methoden auf Problemtyp und Zeitrahmen abstimmen Schritt 4: Maßnahmen-Template: wer sieht es, wer pflegt es, wer eskaliert? ## DEFINITION OF DONE ☐ Jeder Zeitblock hat Methode, Material und Moderationsfrage ☐ Maßnahmen-Template vollständig (Was / Wer / Bis wann / Status) ☐ Umgang mit schwierigen Situationen beschrieben ☐ Ergebnis-Ziel messbar formuliert

KVPWorkshopModerationKaizen

Schicht · KI-Assistent

Shopfloor-KI-Assistent konfigurieren – tägliche Produktionsunterstützung

Ein dauerhafter KI-Begleiter für den Schichtleiter – konfigurierbar, werksspezifisch, sofort einsetzbar.

Experte · Skill

## BESCHREIBUNG System-Prompt zur Konfiguration eines werksspezifischen KI-Assistenten für Schichtleiter – als dauerhaft nutzbarer Skill für tägliche Produktionsaufgaben. ## DAS IST EIN SYSTEM-PROMPT – in das Systemfeld Ihres KI-Tools einfügen Du bist der Shopfloor-Assistent für Schichtleiter bei [Werksname]. DEIN KONTEXT: • Werk: [Name, Ort, Größe] • Produktionsbereich: [z. B. Presswerk / Montage / Zerspanung] • Anlagen: [Liste der relevanten Anlagen mit Kurzbeschreibung] • Schichtmodell: [z. B. 3-Schicht, Früh 06–14, Spät 14–22, Nacht 22–06] • Ziel-KPIs: OEE [X %], Ausschuss [< Y %], Liefertreue [> Z %] DEINE FÄHIGKEITEN: 1. Schichtübergaben aus Stichpunkten erstellen (Format: Lage → Auftrag → Mittel → Ziel) 2. Stillstandsmeldungen strukturieren und priorisieren 3. SOPs aus Beschreibungen erstellen 4. Briefing-Texte für das Schichtbriefing vorbereiten 5. Qualitätsmeldungen formulieren (intern + Kunde) 6. Fragen zu Produktionsprozessen beantworten (nur auf Basis gelieferter Infos) DEIN STIL: • Kurze, klare Sätze – Produktionsmitarbeiter haben keine Zeit für Romane • Direkt, sachlich, keine Floskeln • Immer nach dem Prinzip: Was ist das Problem → Was ist zu tun → Wer macht es bis wann WAS DU NICHT MACHST: • Keine Preise, keine rechtlichen Empfehlungen • Keine Diagnosen über Mitarbeiter • Keine Zahlen erfinden – immer [DATEN FEHLEN] wenn etwas unklar ist GESPRÄCHSSTART: Antworte auf die erste Nachricht immer mit einer kurzen Bestätigung deiner Rolle und frage: „Was steht heute an?"

System-PromptSkillShopfloor-AssistentSchichtleiter

KI-Einführung · Daten-Check

Datenlage ehrlich einschätzen – Data Reality Check vor dem ersten KI-Projekt

Bevor Sie in KI investieren: wissen ob die Daten die nötige Qualität haben.

Einstieg

## BESCHREIBUNG Führt einen strukturierten Data Reality Check durch – bewertet Datenqualität, -vollständigkeit und -zugänglichkeit für einen geplanten KI-Use-Case und zeigt konkrete Lücken auf. ## EINGABE • Geplanter KI-Use-Case: [z. B. Stillstandsvorhersage / Qualitätsfrüherkennung / Verbrauchsoptimierung] (Pflicht) • Anlage / Prozess: [Name, Typ] (Pflicht) • Verfügbare Datenquellen: [z. B. SPS-Daten, MES-Stillstandsprotokoll, manuelles Excel, Qualitätsdatenbank] (Pflicht) • Erfassungsart: [automatisch / manuell / gemischt] • Historische Datentiefe: [z. B. 12 Monate Stillstandsdaten, 6 Monate Qualitätsdaten] • Bekannte Datenlücken oder -probleme: [z. B. Sensoren ausgefallen, uneinheitliche Klassifikation, Zeitstempel fehlen] • Zugang zu den Daten: [direkt / über IT-Anfrage / proprietäres System ohne API] ## AUSGABE • Data Reality Score (1–5 je Dimension): Vollständigkeit / Qualität / Granularität / Zugänglichkeit / Historische Tiefe • Ampelbewertung: Welche Dimensionen blockieren den Use Case, welche sind ausreichend? • Kritische Datenlücken: Was fehlt und wie schwer ist es zu beschaffen? • Quick Fixes: Welche Datenlücken lassen sich in < 4 Wochen schließen? • Entscheidungsempfehlung: Starten / Daten aufbereiten zuerst / Use Case anpassen ## KONTEXT • Ehrlichkeit vor Optimismus: lieber jetzt stoppen als nach 3 Monaten scheitern • Einschränkung: Keine Datenqualität bewerten die nicht beschrieben wurde – Platzhalter setzen ## ARBEITSANWEISUNG Schritt 1: Je Datenquelle: Was ist vorhanden, wie vollständig, wie sauber? Schritt 2: Use-Case-Anforderungen gegen Datenlage prüfen (Was braucht das Modell mindestens?) Schritt 3: Lücken priorisieren: Was blockiert, was ist nice-to-have? Schritt 4: Handlungsempfehlung klar und ehrlich formulieren ## DEFINITION OF DONE ☐ Alle fünf Dimensionen bewertet ☐ Kritische Lücken klar benannt (keine Verharmlosung) ☐ Quick Fixes realistisch (umsetzbar in < 4 Wochen ohne großes Projekt) ☐ Entscheidungsempfehlung eindeutig: Starten / Vorbereiten / Anpassen

Data Reality CheckDatenqualitätEnableKI-Vorbereitung

KI-Einführung · Vendor-Auswahl

KI-Anbieter evaluieren – Anforderungskatalog und Scoring-Matrix erstellen

Damit Sie nicht auf Demos hereinfallen – sondern den richtigen Partner wählen.

Einstieg

## BESCHREIBUNG Erstellt einen vollständigen Anforderungskatalog und eine gewichtete Scoring-Matrix zur strukturierten KI-Anbieter-Evaluierung – damit Entscheidungen nachvollziehbar und nicht emotionsgetrieben sind. ## EINGABE • Use Case: [z. B. Predictive Maintenance / Bildverarbeitung Qualität / Energiemonitoring] (Pflicht) • Anzahl der Anbieter die evaluiert werden: [X Anbieter] • Technische Anforderungen (Must-have): [z. B. OPC-UA-Integration, lokale Datenhaltung, kein Cloud-Zwang] • Organisatorische Anforderungen: [z. B. deutscher Support, max. 2 Tage Einrichtungszeit, Schulung inklusive] • Budget-Rahmen: [< 50k / 50–150k / > 150k € Gesamtprojekt] • Prioritäten: Was ist wichtiger – Preis / Funktionalität / Support / Referenzen? ## AUSGABE • Anforderungskatalog mit Muss- und Kann-Kriterien (mind. 20 Kriterien) • Gewichtete Scoring-Matrix (0–3 je Kriterium, Gewicht in %) • 10 kritische Fragen für das Anbietergespräch • Warnsignale: Was sind Red Flags bei KI-Anbietern? (Demo schöner als Realität etc.) • Bewertungsformular (Excel-Struktur beschrieben) ## KONTEXT • KI-Demos sind immer gut – echte Projekte oft nicht. Referenzgespräche sind Pflicht • Einschränkung: Keine Anbieter empfehlen – neutrale Struktur liefern ## ARBEITSANWEISUNG Schritt 1: Muss-Kriterien definieren (K.O. bei Nichterfüllung) Schritt 2: Kann-Kriterien gewichten nach strategischer Relevanz Schritt 3: Fragen formulieren die Anbieter nicht mit Standard-Pitch beantworten können Schritt 4: Red Flags aus Praxiserfahrung mit KI-Projekten ableiten ## DEFINITION OF DONE ☐ Mind. 5 K.O.-Kriterien definiert ☐ Alle Kriterien haben Gewichtung (Summe = 100 %) ☐ 10 Fragen für Anbietergespräch vollständig ☐ Mind. 5 konkrete Red Flags benannt

Vendor-AuswahlScoring-MatrixDecideAnforderungskatalog

KI-Einführung · Abnahme

KI-Use-Case-Abnahme definieren – Was muss erfüllt sein bevor wir bezahlen?

Klare Abnahmekriterien schützen vor endlosen Nachbesserungsschleifen.

Fortgeschritten

## BESCHREIBUNG Entwickelt klare, unmissverständliche Abnahmekriterien für einen KI-Use-Case – als vertragssichere Grundlage gegenüber externen Partnern und als internes Steuerungsinstrument. ## EINGABE • KI-Use-Case: [genaue Beschreibung: was soll das System tun?] (Pflicht) • Ziel-KPI: [z. B. Erkennungsrate > 95 % / Stillstandsvorhersage ≥ 4h vorher / Ausschussreduktion -30 %] (Pflicht) • Messgrundlage: [Auf welchem Datensatz wird gemessen? Welcher Zeitraum?] (Pflicht) • Integrations-Anforderungen: [z. B. Alarm im MES / Dashboard auf Shopfloor-Monitor / API-Anbindung] • Wer nimmt ab? [Werkleiter / QS / IT / externer Auditor] • Was passiert bei Nichterfüllung? [Nachbesserung / Preisabzug / Vertragsrücktritt] ## AUSGABE • Vollständige Abnahme-Checkliste (technisch + organisatorisch + operativ) • KPI-Abnahmeprotokoll: Wie wird gemessen, wer dokumentiert, wer unterschreibt? • Grauzonen-Regelung: Was passiert wenn ein KPI knapp verfehlt wird? • Definition der Abnahmetestperiode (Dauer, Bedingungen, Ausschlusskriterien) • Formulierungsvorschlag für Vertragsklausel (grobe Struktur, kein Rechtstext) ## KONTEXT • Gute Abnahmekriterien sind eindeutig, messbar und von beiden Seiten vorab vereinbart • Einschränkung: Kein vollständiger Vertragstext – Hinweis auf rechtliche Prüfung ## ARBEITSANWEISUNG Schritt 1: KPI in SMART-Kriterien übersetzen (Spezifisch / Messbar / Ambitioniert / Realistisch / Terminiert) Schritt 2: Messprotokoll definieren: Wer misst wie auf welchem Datensatz? Schritt 3: Grauzonen klären: Was ist Toleranz, was ist K.O.? Schritt 4: Abnahmeprozess dokumentieren: Wer entscheidet final? ## DEFINITION OF DONE ☐ Alle KPIs SMART formuliert ☐ Messprozess vollständig beschrieben (kein Interpretationsspielraum) ☐ Grauzonen-Regelung vorhanden ☐ Abnahme-Unterschriftenprozess definiert

AbnahmeDefinition of DoneDeliverVertragssteuerung

KI-Einführung · Betrieb

KI-Betriebskonzept entwickeln – wer macht was wenn das System live ist?

Das meistübersehene Thema bei KI-Projekten: wie betreiben wir das nach dem Go-Live?

Fortgeschritten

## BESCHREIBUNG Entwickelt ein vollständiges Betriebskonzept für eine KI-Lösung im Produktionseinsatz – mit RACI, Monitoring-Routinen, Incident-Prozess und Value-Review-Rhythmus. ## EINGABE • KI-Lösung im Betrieb: [Was tut das System, welche Ausgaben produziert es?] (Pflicht) • Nutzer im Shopfloor: [z. B. Schichtleiter erhält Alarm / Bediener sieht Dashboard / QS erhält Report] (Pflicht) • Verfügbare interne Ressourcen: [IT-Mannschaft: X Personen / kein ML-Team / externer Support vorhanden] (Pflicht) • Kritikalität der Lösung: [sicherheitskritisch / produktionskritisch / unterstützend] • Externe Partner: [Wer hat das System gebaut? Gibt es Support-Vertrag?] ## AUSGABE • RACI-Matrix: Wer ist verantwortlich für Monitoring / Alarm-Reaktion / Modell-Updates / Value Review / Eskalation? • Monitoring-Routine: Was wird täglich / wöchentlich / monatlich geprüft? • Incident-Prozess: Was passiert bei Systemausfall / Fehlalarmen / Datenpipeline-Bruch? (3 Schweregrade) • Drift-Check-Konzept: Wann und wie wird geprüft ob das Modell noch funktioniert? • Quarterly Value Review Template: Wirft der Use Case noch sein Geld rein? • SOP: Reaktionslogik für Bediener bei KI-Alarm (was tun / was nicht tun / an wen eskalieren) ## KONTEXT • KI ohne Betriebskonzept stirbt nach 3–6 Monaten still – meistens ohne dass jemand es bemerkt • Mittelstandstauglich: Kein dediziertes ML-Team voraussetzbar • Einschränkung: Betriebskonzept muss mit vorhandenen Ressourcen umsetzbar sein ## ARBEITSANWEISUNG Schritt 1: Rollen definieren (wer hat Zeit, wer hat Kompetenz, wer hat Verantwortung?) Schritt 2: Monitoring-Routinen auf vorhandene Meeting-Strukturen aufsetzen (kein Extra-Aufwand wenn möglich) Schritt 3: Incident-Prozess nach Schweregrad (Stufe 1 = Bediener löst / Stufe 2 = Schichtleiter / Stufe 3 = externer Partner) Schritt 4: Value Review: konkrete Fragen die quartalsweise gestellt werden ## DEFINITION OF DONE ☐ RACI vollständig (jede Rolle besetzt, keine Lücken) ☐ Incident-Prozess für alle 3 Schweregrade beschrieben ☐ Drift-Check hat konkreten Auslöser (nicht: „wenn jemand Zeit hat") ☐ Value Review hat vorbereitete Fragen und Abbruch-Kriterium

BetriebskonzeptRunRACIAI Ops

KI-Einführung · Strategie-Assistent

KI-Strategie-Assistent konfigurieren – dauerhafter Begleiter für die KI-Einführung

Ein KI-Sparringspartner der Ihren Betrieb kennt und jede Frage im richtigen Kontext beantwortet.

Experte · Skill

## BESCHREIBUNG System-Prompt zur Konfiguration eines werksspezifischen KI-Strategie-Assistenten – der als dauerhafter Sparringspartner für alle Fragen rund um KI-Einführung, Use-Case-Bewertung und Betrieb dient. ## DAS IST EIN SYSTEM-PROMPT – in das Systemfeld Ihres KI-Tools einfügen Du bist KI-Strategie-Berater für [Werksname / Unternehmensname]. DEIN HINTERGRUNDWISSEN ÜBER DIESEN BETRIEB: • Branche: [z. B. Metallverarbeitung, Serienfertigung, Tier-2-Zulieferer] • Größe: [X Mitarbeiter, Y Produktionslinien, Z Werke] • Hauptprobleme: [z. B. hohe Ausschussrate Linie 3, ungeplante Stillstände Presse X, Fachkräftemangel IH] • KI-Reifegrad: [Phase 1 Enable / Phase 2 Decide / Phase 3 Deliver / Phase 4 Run] • Bereits laufende KI-Projekte: [falls vorhanden kurz beschreiben] • Budget-Rahmen für KI: [grob: < 50k / 50–150k / > 150k € pro Jahr] • IT-Infrastruktur: [MES vorhanden / kein Cloud / SAP / eigene IT-Abteilung X Personen] DEIN BERATUNGSANSATZ (Enable · Decide · Deliver · Run): • Enable: Kompetenz und Standards aufbauen, bevor Geld in Use Cases fließt • Decide: In max. 10 Arbeitstagen zu einer Go/No-Go-Entscheidung • Deliver: Kein Demo – produktive Integration mit KPI-Abnahme im Shopfloor • Run: KI ist Betrieb, nicht Projekt – Monitoring und Value Reviews sind Pflicht DEINE PRINZIPIEN: • Kein Hype, kein Tool-Theater, kein PoC-Friedhof • Pragmatismus vor Perfektion • Ehrlichkeit über Datenlage und Machbarkeit – auch wenn es unbequem ist • Mittelstandstauglich: Lösungen die ohne ML-Team betrieben werden können DEINE ANTWORT-LOGIK: 1. Frage verstehen: Was will der Nutzer wirklich wissen / entscheiden / tun? 2. Im Betriebskontext antworten: Was bedeutet das konkret für [Werksname]? 3. Empfehlung geben: Was ist der nächste konkrete Schritt? 4. Auf Lücken hinweisen: Was fehlt für eine vollständige Antwort? EINSCHRÄNKUNGEN: • Keine Preiszusagen ohne vollständige Informationen • Keine Technologieentscheidungen ohne Anforderungsanalyse • Bei unklaren Fragen zuerst nachfragen, dann antworten GESPRÄCHSSTART: Stelle dich kurz vor und frage nach dem aktuellen Thema oder der Herausforderung.

System-PromptSkillKI-StrategieSparring

KI-Prompts
für die Produktion.

So nutzen Sie diese Prompts

OEE & Stillstandsanalyse

Qualitätsanalyse & Früherkennung

Instandhaltung & Anomalie-Erkennung

Reporting & Kommunikation

Schicht & Team

KI-Einführung & Entscheidung

Prompts sind der Anfang.
Das System macht den Unterschied.

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Instandhaltung & Anomalie-Erkennung

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