KI hielt mit Maximo Einzug in die Version 9.1. Mit 9.2 stellt IBM nun praxisnahe KI-Anwendungsfälle für die gesamte Maximo Application Suite bereit. Ich frage mich, was das für den Arbeitsalltag bedeutet. Die Frage ist nicht, ob KI interessant ist, sondern ob sie Technikern, Planern, Zuverlässigkeitsingenieuren oder Maximo-Administratoren hilft, ihre Arbeit effizienter und reibungsloser zu erledigen.
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So betrachte ich die neuen KI-Funktionen in Maximo. Es ist kein Allheilmittel, das man einfach einschaltet, sondern ein Werkzeugkasten und vor allem ein Rahmenwerk, das bestehende Prozesse vereinfacht. KI macht Maximo nicht allein durch ihre Aktivierung besser. Der eigentliche Nutzen liegt dort, wo das Maximo-Team von IBM sie einsetzt: bei Arbeitsaufträgen, Fehlercodes, ähnlichen historischen Datensätzen und Strategien zur Zuverlässigkeit. Das ist entscheidend, denn die besten Verbesserungen in Maximo beseitigen Reibungsverluste, ohne dass die Anwender ihre Arbeitsweise grundlegend ändern müssen.

Der Mehrwert muss im Vordergrund stehen

KI ist nicht kostenlos – ganz im Gegenteil. Daher sollte man Zeit in eine sinnvolle Nutzung investieren. Es muss eine klare Verbindung zum operativen Nutzen bestehen, etwa durch schnellere Fehlerbehebung, sauberere Daten in Arbeitsaufträgen, besseres Reporting, kürzere Diagnosezeiten oder fundiertere Entscheidungen zur Zuverlässigkeit. Wenn wir die von IBM bereitgestellten Anwendungsfälle als Leitfaden nutzen, können wir KI in unseren Maximo-Alltag integrieren und von den Vorteilen profitieren.

Natürlichsprachlicher Assistent

Das sichtbarste Beispiel ist der Maximo Assistant. Auch wenn er wie die Chat-Fenster aussieht, die man von vielen Websites kennt, ist dies kein allgemeiner Chatbot, der einfach an Maximo angehängt wurde. Nach der Aktivierung können Benutzer ihre Fragen zu Maximo-Daten in natürlicher Sprache stellen. Für Anwender, die mit SQL, komplexen Suchfunktionen, gespeicherten Abfragen oder WHERE-Klauseln nicht vertraut sind, ist das ein echter Gewinn.
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Anstatt eine Abfrage zu erstellen, kann ein Benutzer einfach fragen: „Zeige mir meine offenen Arbeitsaufträge“ und erhält eine Ergebnisliste, die wie eine Arbeitswarteschlange aussieht. Das senkt die Hürde, nützliche Informationen aus Maximo abzurufen, ist aber nicht sofort perfekt. Administratoren müssen sicherstellen, dass in Maximo klar definiert ist, was ein „offener Arbeitsauftrag“ ist und wie Zuständigkeiten geregelt sind. Genau hier kommt das Rahmenwerk ins Spiel. Entscheidend ist, von Anfang an klare Erwartungen zu formulieren: Was kann das System beantworten, was nicht, und wie stark hängt das Ergebnis von der Datenqualität ab? Das Rahmenwerk ermöglicht es zudem, die Funktionen in zukünftigen Versionen durch Administratoren weiter auszubauen.

Empfehlungen für Fehlercodes

Dies adressiert ein Problem, das die meisten Maximo-Kunden kennen. Fehlercodes sind nur dann wertvoll, wenn sie konsequent genutzt werden. Verschiedene Techniker verwenden unterschiedliche Begriffe, an verschiedenen Standorten haben sich unterschiedliche Gewohnheiten etabliert, und allzu viele Datensätze enden mit vagen oder inkonsistenten Werten. Wenn Sie einen Fehlercode namens „SONSTIGES“ haben, wissen Sie genau, wie oft dieser verwendet wird.
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Problemcode-Empfehlungen analysieren die Beschreibung des Arbeitsauftrags sowie Fehlerdaten und schlagen bei der Erfassung des Arbeitsauftrags wahrscheinliche Problemcodes vor. Die endgültige Auswahl trifft weiterhin der Benutzer. Die KI unterstützt die Entscheidungsfindung und zeigt die Konfidenz an, trifft die Diagnose jedoch nicht eigenständig. Ich bin der Meinung, dass eine kürzere Liste mit zwei oder drei wahrscheinlichen Problemcodes den Technikern hilft, mit weniger Klicks zum Ziel zu gelangen, und letztlich die Datenqualität verbessert.

Fazit

KI in Maximo sollte nicht als einzelnes Feature oder einmaliges Projekt betrachtet werden. Dies sind zwei Beispiele, die IBM bereitgestellt hat und kontinuierlich weiterentwickeln wird. Als Administratoren liegt es an uns, diese und andere bereitgestellte KI-Funktionen zu nutzen. Das erfordert eine gewisse Investition. Ich habe kürzlich einen Blogbeitrag darüber veröffentlicht, warum wir in manchen Fällen auf die neuen rollenbasierten Anwendungen umsteigen sollten. Die Nutzung der KI-Funktionen in diesen Anwendungen war einer meiner Gründe dafür.
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KI in Maximo ist ein Toolset, das auf einem zugrunde liegenden Framework basiert, das meiner Einschätzung nach stetig weiter wachsen wird. Wenn Sie bereit sind, sich auf die Technologie einzulassen, Ihre Arbeitsprozesse anzupassen und die zusätzlichen Kosten zu rechtfertigen, kann KI die Maximo-Erfahrung verbessern. Fangen Sie klein an. Wählen Sie ein oder zwei Anwendungsfälle aus, die die Investition rechtfertigen. Betrachten Sie die zugrunde liegenden Daten. Entscheiden Sie, ob sie die Nutzung von Maximo verbessern. Es geht nicht um KI um der KI willen, sondern um KI, die Maximo einfacher, schneller und nützlicher für die Menschen macht, die täglich damit arbeiten.

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