Manufacturing · M2 × Salesforce

Vom Alarm an der Anlage bis zum Einsatz­auftrag

Wir verbinden Slack, Data 360, Tableau Next, Agentforce und Service Cloud für Ihre Instandhaltung zu einem Ablauf. Auffälligkeiten an Anlagen werden automatisch gemeldet, die Ursache ist schnell gefunden, und der nächste Schritt liegt als konkreter Vorschlag bereit. Welcher Schritt das ist, regelt der M2 Cognitive Layer anhand von Regeln, die Ihr Team freigegeben hat.

So läuft es ab
1Anomalie wird gemeldetDort, wo Ihr Team ohnehin arbeitetSlack
2Ursache wird sichtbarKennzahlen, Sensorwerte, AnlageTableau Next
3Regel prüft die EmpfehlungNach Regeln, die Ihr Team freigegeben hatM2 Cognitive Layer
4Maßnahme wird ausgelöstCase anlegen, Techniker informierenAgentforce · Service Cloud
Datenbasis: Data 360 · IoT, MES, Wartungshistorie, Anlagenstamm

Warum gerade dieser Use Case

Wir arbeiten seit 2010 mit Daten und Analytics, viele unserer über 200 Projekte drehen sich um Produktion und Instandhaltung. Für Siemens Energy haben wir eine Produktionsplattform für zwölf Standorte gebaut, für DB InfraGO zustandsbasierte Instandhaltung in den Betrieb gebracht.

Dabei haben wir oft dasselbe gesehen: Die Daten sind vorhanden, trotzdem dauert es zu lange, bis jemand reagiert. Meldung, Analyse, Entscheidung und Auftrag liegen in verschiedenen Systemen und bei verschiedenen Leuten. Mit Salesforce lässt sich diese Kette durchgängig abbilden. Deshalb haben wir den Use Case dort umgesetzt.

Siemens Energy
Globale Produktionsplattform mit KI-Agent
+25 %Effizienz
bis −50 %Stillstand
DB InfraGO
Zustandsbasierte Instandhaltung
−25 %ungeplante Werkstattbesuche
−50 %manuelle Analyse

Was sich für Sie ändert

Ihr Team muss Auffälligkeiten nicht mehr in Dashboards suchen. Das System meldet sich von selbst, nennt die betroffene Anlage und schlägt eine Maßnahme vor.

Ausgelöst wird sie erst, wenn jemand bestätigt. Jede Empfehlung lässt sich auf eine konkrete Regel zurückführen, und jeder Schritt bis zum Case wird protokolliert. So kann man dem System nach und nach mehr überlassen.

Der Flow

Wie die Services zusammenspielen

Agentforce ist ein Baustein davon. Entscheidend ist, dass alle Services an einem Ablauf hängen, von der ersten Meldung bis zum Auftrag für den Techniker.

01
1ErkennenWeicht ein Wert ab, kommt die Meldung direkt in Slack an.Data 360Slack
02
2VerstehenIn Tableau Next sehen Sie, welche Anlage betroffen ist. Rückfragen beantwortet der Agent im Chat.Tableau NextAgentforce
03
3EntscheidenPriorität und Maßnahme kommen aus einer Regel, etwa: Lagertemperatur 15 Minuten lang 8 °C zu hoch → P1, Wartung in dieser Schicht.M2 Cognitive Layer
04
4HandelnNach Ihrem Okay legt Service Cloud den Case an. Der Techniker bekommt alle Infos in Slack.Service CloudField ServiceSlack

Im Hintergrund: Data 360 als gemeinsame Datenbasis und Flow für die Automatisierung.

Von M2

Der M2 Cognitive Layer

Salesforce bringt die Daten, ihre Bedeutung und die Ausführung mit. Wir ergänzen eine Ebene, die festlegt, wie entschieden wird. Der Grund: Ein Sprachmodell gibt auf dieselbe Frage nicht immer dieselbe Antwort. Für eine Demo ist das in Ordnung, in der Instandhaltung nicht, wenn davon abhängt, ob eine Linie weiterläuft.

AgentforceSalesforceWie gearbeitet wird: Dialog und Ausführung
M2 Cognitive LayerM2Wie entschieden wird: Regeln, Freigaben, Audit
Tableau Next Semantic LayerSalesforceWas die Daten bedeuten
Data 360SalesforceEinheitliche Betriebsdaten
01Gleiche Lage, gleiche Entscheidung

Schwellenwerte und Prioritäten stehen als Regeln im System, nicht in einem Prompt.

02Regeln gehören dem Fachbereich

Will die Werksleitung den Schwellenwert von 8 auf 6 °C senken, ändert sie ihn selbst. Jede Änderung wird als neue Version gespeichert.

03Alles nachvollziehbar

Zu jedem Case gibt es ein Protokoll: welche Regel gegriffen hat, wie sicher die Einschätzung war und wer freigegeben hat.

04Keine geratenen Antworten

Fragt jemand, wann die Anlage das nächste Mal ausfällt, und die Daten geben das nicht her, sagt der Agent genau das.

Regeln und Protokolle liegen in Ihrer Salesforce-Umgebung und gehören Ihnen. Wird das Sprachmodell später ausgetauscht, bleibt die Entscheidungslogik, wie sie ist.

Demo

Der Ablauf im Video

Im Beispiel steigt der ungeplante Stillstand an Linie 3. Der Agent findet die Ursache an einer Lagerbaugruppe und schlägt eine Wartung vor. Nach der Bestätigung ist der Einsatzauftrag angelegt.

Video-Teaserbild
Wie wir es bei Ihnen umsetzen

Wie ein Projekt bei Ihnen abläuft

Am Anfang steht eine Frage: Welche Entscheidung soll das System übernehmen? Das klären wir zusammen mit Ihrem Salesforce-Ansprechpartner, bevor es um Daten und Dashboards geht. Danach bekommen Sie ein Angebot mit festem Umfang und Festpreis.

Woche 1

Discovery

Wir klären, wer auf welches Signal hin entscheidet, in welchem Prozess und woran Sie den Erfolg messen.

  • Use Case und ROI-Hypothese
  • Umfang, Zeitplan und Festpreis fürs MVP
4–6 Wochen

MVP bis zum Go-live

Wir bauen Datenmodell, Regeln, Dashboards und die Anbindung an Service Cloud, Field Service und Slack. Zum Schluss gibt es einen Testlauf, den Sie Schritt für Schritt prüfen können.

  • Data 360 und Semantic Layer
  • M2 Cognitive Layer eingerichtet
  • Schulung und Übergabe
Danach

Der nächste Use Case

Weitere Anwendungsfälle, zum Beispiel zu OEE oder Qualität, nutzen dieselbe Architektur und sind deshalb schneller umgesetzt.

  • Regeln pflegt Ihr Team selbst
  • Ausrollen auf weitere Linien und Werke

Die meiste Arbeit, etwa 60 bis 70 Prozent, steckt in Daten und Semantik. Davon hängt ab, wie verlässlich der Agent später antwortet.

Dietrich Bartsch
Ihr Ansprechpartner
Dietrich Bartsch
Managing Consultant Data & Growth

Dietrich begleitet bei M2 Datenprojekte von der ersten Idee bis zur Einführung im Unternehmen.

Wo würden Sie anfangen?

Erzählen Sie uns, welcher Prozess in Ihrer Fertigung gerade am meisten Zeit kostet. Im Erstgespräch schauen wir, ob er sich für den Einstieg eignet.