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WARTUNGSVORSCHLÄGE
Durch eine Auswertung von IoT-Daten können Wartungsbedarfe identifiziert werden (z.B. mit Machine Learning). Ein LLM ergänzt die Wartungsbedarfe durch passende Maßnahmen und Ersatzteile. Als Weiterentwicklung könnte ein KI-Agent ebenfalls verfügbare Slots in Werkstätten suchen und dem Kunden vorschlagen.
ML-Algorithmen erkennen wartungsrelevante Anomalien in IoT-Daten. Ein LLM generiert daraus passende Maßnahmen und Ersatzteillisten. Über Schnittstellen kann ein KI-Agent verfügbare Werkstatt-Slots identifizieren und automatisiert Wartungstermine vorschlagen.
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