FuturePack AI by Roman Ming

Use Case - Grundlagen

Dieser Abschnitt skizziert die betrieblichen Anforderungen an den Use Case, benennt die notwendigen KI-Fähigkeiten und beschreibt, wie Mitarbeitende künftig mit dem System interagieren.
Zurück

Anforderungen

· Hilfestellung bei Erfassung von Störungsmeldungen. Abfrage der einzelnen Schritte / Themen, wird über Spracheingabe (div. Sprachen) strukturiert in Master-Liste erfasst

· Hilfestellung bei Lösung von Störungen (anhand der "Masterliste" und weiteren Dokumenten -> RAG). Über Agent geführt, in div. Sprachen

Kernaufgabe ist eine Hilfsfunktion, die Störungsmeldungen per Spracheingabe in bis zu 13 Sprachen strukturiert in eine Masterliste überführt und bei der Lösung unterstützt. Die KI agiert dabei als Berater mit Fokus auf Problemlösung: Sie greift auf eine RAG-basierte Wissensbibliothek (Störungsprotokolle, Bedienungsanleitungen, Optimierungsdaten) zu und führt die Benutzer dialogorientiert durch den Prozess.

Fähigkeiten

· Problemlösung

· RAG: Wissensbibliothek (Störungsprotokolle, Anleitungen, etc)

· Agent / Megaprompt: User-Führung und Sprachunterstützung

Der Agent bzw. Mega-Prompt übernimmt die Sprach­unterstützung, übersetzt Eingaben bei Bedarf und sorgt so für niedrige Zugangs­hürden im mehr­sprachigen Team. Als technische Grundlage fungiert ein Custom-GPT, das über Citrix-Server auf Tablets in der Linie erreichbar ist. Bei Erfolg lässt sich das Konzept auf jede Abfüll­anlage replizieren – bis hin zu einem spezifischen GPT je Linie.

Interaktionen

· Interaktion soll über Sprache und als Texteingabe möglich sein. Idealerweise in bis zu 13 Sprachen.

Für die Mitarbeitenden bedeutet das: Interaktion ist sowohl per Text als auch per Sprache möglich; perspektivisch können Fotos oder Videos hochgeladen werden, um komplexe Probleme visuell zu veranschaulichen.

Summary

Die betrieblichen Anforderungen sind damit klar umrissen: strukturierte Erfassung, mehrsprachige Dialog­fähigkeit und niedrige IT-Eintrittsschwelle. Gleichzeitig werden die nötigen KI-Fähigkeiten skizziert – RAG für zielgenaue Antwortfindung, NLP für Dialog, sowie Übersetzungs- und Bildverarbeitungsmodule für künftige Erweiterungen. So entsteht ein skalierbares Fundament, auf dem die weiteren Abschnitte Daten, Technischer Rahmen und Metrik & Ausblick aufbauen.