Ungeplante Stillstände gehören zu den größten Herausforderungen in der modernen Fertigung – und die eigentliche Ursache ist oft kein technisches Problem, sondern ein Wissensproblem. Dieser Artikel beleuchtet, warum Fehlerdiagnosen immer schwieriger werden, wo klassische Lösungsansätze an ihre Grenzen stoßen und wie Industrial Knowledge Intelligence die Art und Weise verändert, wie Hersteller Expertenwissen erfassen und einsetzen.
Es ist 2:15 Uhr in der Produktion – Nachtschicht.
Eine wichtige Maschine ist unerwartet ausgefallen, der Prozess stockt. Ein Techniker untersucht die Fehlermeldung und prüft die üblichen Komponenten. Nichts Offensichtliches. Der nächste Schritt: das Wartungshandbuch. Es beschreibt, wie die Maschine funktioniert. Aber dieser spezifische Fehler wird nicht erwähnt. Eine Lösung schon gar nicht. Also tut er das, was die meisten Maschinenbediener in dieser Situation tun: Er ruft die eine Person an, die es wissen könnte.
Diese Person ist ein erfahrener Mitarbeiter mit über 15 Jahren Betriebszugehörigkeit. Er hat an jeder Maschine im Werk gearbeitet und weiß genau, wie sie sich im realen Betrieb verhalten – und was zu tun ist, wenn eine davon steht.
Aber heute Nacht ist er nicht erreichbar. Die Uhr tickt weiter.
Vielen Herstellern ist dieses Szenario schmerzlich vertraut. Wenn Maschinen ausfallen, hängt die Fehlerdiagnose oft von der Verfügbarkeit einiger weniger erfahrener Techniker ab, die sich ihr Wissen über Jahre durch Versuch, Irrtum und Beobachtung erarbeitet haben. Sind diese Experten nicht verfügbar, dauert der Maschinenstillstand länger als nötig.
Warum die Fehlerdiagnose immer schwieriger wird
Hersteller verfügen heute über wesentlich mehr Technologie als je zuvor. Und trotzdem ist das Lösen von Maschinenproblemen schwieriger geworden.
60 Prozent der deutschen Hersteller kämpfen mit ungeplanten Produktionsausfällen – jede Stunde Stillstand kostet im Schnitt 1,53 Millionen Euro. Das ergab 2024 einen Gesamtschaden von rund 44 Milliarden Euro jährlich, so eine neue Censuswide-Studie von Ende 2025 im Auftrag von Fluke.
Das scheint paradox. Doch mehrere Faktoren, die gleichzeitig auftreten, erklären diesen Trend:
Maschinen werden komplexer. Automatisierung, Softwareebenen und integrierte Systeme haben die Leistung deutlich gesteigert – aber auch mehr potenzielle Fehlerquellen geschaffen.
Die Erfahrung in der Belegschaft schwindet. Viele Techniker, die über Jahrzehnte tiefes Diagnosewissen aufgebaut haben, gehen in Rente – und nehmen ihr Erfahrungswissen mit.
Troubleshooting-Prozesse haben sich nicht weiterentwickelt. In vielen Werken dominiert noch immer das Eskalationsmodell: Wenn ein Problem nicht schnell gelöst werden kann, ruft man den Experten an.
Dieses Modell funktionierte, als erfahrene Techniker immer in der Nähe waren. Heute ist Expertise oft auf Werke, Schichten oder sogar Kontinente verteilt.
Warum alte Lösungen nicht mehr funktionieren
Hersteller haben verschiedene Ansätze versucht. Dokumentationssysteme, Handbücher und Wissensdatenbanken versuchen, Informationen über Anlagen festzuhalten. Aber Dokumentation erklärt in der Regel, wie Maschinen funktionieren sollen – nicht, wie man unerwartete Fehler in der Praxis behebt.
Zunehmend experimentieren Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz in der Hoffnung, dass sie Probleme diagnostizieren und Lösungshinweise liefern kann.
KI ist zweifellos sehr gut darin, Daten zu analysieren und schnell Antworten zu generieren. Generische KI-Systeme können jedoch nur mit den Informationen arbeiten, die bereits online verfügbar oder vom Nutzer eingespielt wurden. Ohne kontextspezifisches Expertenwissen können sie keine präzise, schrittweise Anleitung liefern, die Techniker bei einem Ausfall wirklich brauchen.
– Ryan Cahalane, Managing Director von LNS Research
Das Problem ist also nicht einfach ein Informationsproblem. Es geht darum, wie Expertenwissen erfasst und angewendet wird.
Ein neuer Ansatz für operatives Wissen
Im Jahr 2022 begann findIQ, diese Herausforderung von seinem Hauptsitz in Vlotho aus anzugehen. Das Unternehmen startete mit einer einfachen Frage: Wie lässt sich die Art und Weise, wie erfahrene Techniker Maschinenprobleme diagnostizieren und lösen, erfassen und jedem Techniker zugänglich machen?
Die Antwort ist die erste industrielle KI-Plattform für Industrial Knowledge Intelligence – ein Begriff, den findIQ prägt, um zu beschreiben, wie sich Expertenwissen strukturieren und bei realen Serviceereignissen anwenden lässt.
Industrial Knowledge Intelligence erfasst das Erfahrungswissen von Fachkräften – wie sie Fehlermuster erkennen, was sie zuerst prüfen und welche Maßnahmen das Problem tatsächlich lösen – und wandelt es in Workflows um, die Techniker Schritt für Schritt führen.
Das Ergebnis ist ein grundlegender Wandel in der Fehlerdiagnose: Statt in Handbüchern zu suchen oder auf einen Rückruf vom Experten zu warten, erhalten Techniker präzise digitale Echtzeit-Unterstützung, die ihnen hilft, Probleme schneller zu diagnostizieren und zu beheben.
Vom Startup zur globalen Lösung
Was als Idee begann, hat sich schnell zu einer globalen Lösung entwickelt. Führende Industrieunternehmen wie Siemens, Elopak und Phoenix Contact nutzen findIQs Intelligente Industrielle Wissensplattform bereits, um Experten-Servicewissen in ihren Instandhaltungsorganisationen zu sichern und zu teilen.
Die Plattform hilft Herstellern, das Know-how ihrer erfahrensten Techniker zu erfassen und dieses Wissen überall dort verfügbar zu machen, wo Maschinen im Einsatz sind.
Nach der raschen Verbreitung in Europa expandierte findIQ Ende 2025 in die USA und eröffnete seinen US-Hauptsitz in New York City.
Erfahrung in ein System verwandeln
In den vergangenen zehn Jahren haben Hersteller stark in Automatisierung, Predictive Maintenance und digitale Transformation investiert. Dabei blieb oft unbeachtet, was wirklich zählt: das Wissen der erfahrensten Techniker.
Es bleibt in den meisten Fällen ungenutzt, weil es im Kopf einzelner Personen steckt – statt in Systemen, auf die andere zugreifen können. Wenn Wissen nur bei wenigen Experten liegt, werden Unternehmen anfällig für Stillstände, Verzögerungen und operative Risiken.
Wird dieses Wissen hingegen erfasst und in der gesamten Belegschaft geteilt, wird es zu einem echten Wettbewerbsvorteil. Das ist die Idee hinter Industrial Knowledge Intelligence – individuelles Expertenwissen in eine verlässliche Fähigkeit zu verwandeln, die das gesamte Unternehmen nutzen kann.
Maschinen werden komplexer. Erfahrene Techniker gehen in Rente. Wer dieses Wissen jetzt nicht sichert, verliert morgen seinen operativen Vorsprung.
– Martin Möllmann, Principal @ HTGF | High-Tech Gründerfonds und Investor bei findIQ
Erfahren Sie, wie Industrial Knowledge Intelligence funktioniert
Hersteller erkennen zunehmend: Stillstand ist nicht nur ein Instandhaltungsproblem – es ist ein Wissensproblem.
Unser neues eBook Von Erfahrungswissen zu operativer Exzellenz erklärt, wie Industrial Knowledge Intelligence Herstellern hilft, Expertenwissen zu sichern, Troubleshooting zu standardisieren und Technikern zuverlässige Unterstützung in Echtzeit bereitzustellen.
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Von Erfahrungswissen zu operativer Exzellenz
findIQ ist die erste Industrial Knowledge Intelligence Plattform – sie verwandelt Expertenwissen in präzise, skalierbare Wartungs- und Fehlerbehebungsanleitungen, denen Techniker vertrauen können.
Warum dauern Maschinenstillstände oft länger als nötig?
Weil die Fehlerdiagnose häufig von wenigen erfahrenen Technikern abhängt. Sind diese nicht verfügbar, stockt der Prozess – unabhängig von vorhandenen Handbüchern oder Dokumentationen.
Was ist Industrial Knowledge Intelligence?
Ein Ansatz, der das Erfahrungswissen von Fachkräften strukturiert erfasst und in digitale Schritt-für-Schritt-Workflows umwandelt – zugänglich für jeden Techniker, jederzeit und überall.
Warum reichen klassische Wissensdatenbanken und KI-Tools nicht aus?
Dokumentation beschreibt, wie Maschinen funktionieren sollen – nicht, wie man unerwartete Fehler behebt. Generische KI wiederum fehlt das kontextspezifische Expertenwissen für präzise Anleitungen.
Welche Unternehmen nutzen die findIQ-Plattform bereits?
Führende Industrieunternehmen wie Siemens, Elopak und Phoenix Contact setzen findIQ ein, um Expertenwissen in ihren Instandhaltungsorganisationen zu sichern und standortübergreifend zu teilen.
Was passiert, wenn erfahrene Techniker in Rente gehen?
Ihr Wissen geht verloren – es sei denn, es wurde zuvor systematisch erfasst. Industrial Knowledge Intelligence wandelt individuelles Expertenwissen in eine skalierbare Fähigkeit um, die das gesamte Unternehmen nutzen kann.