Entwicklung und Einführung eines IQC-Expert Agents

Ausgangslage

Die Analyse der bestehenden Informationsbeschaffung im Incoming Quality Control (IQC) bei Hitachi Energy am Standort Embrach zeigte deutliches Verbesserungspotenzial. Die für die Wareneingangsprüfung benötigten Informationen sind auf verschiedene Prüfprozesse, QM-Prozesse, Sonderprozesse und Know-how-Dokumentationen verteilt, die teilweise mehrere hundert Seiten umfassen.

Die Suche nach einer bestimmten Vorgabe war dadurch zeitaufwendig. Bei unklaren oder selten auftretenden Fragen wurden häufig erfahrene Mitarbeitende beigezogen, was zu Unterbrechungen im Arbeitsalltag führte. Besonders neue Mitarbeitende waren während der Einarbeitung stark auf diese Unterstützung angewiesen.

Zielsetzung

Das Hauptziel der Diplomarbeit bestand darin, einen IQC-Expert Agent auf Basis von Microsoft Copilot Agents zu entwickeln und im IQC einzuführen. Der Agent sollte Fachfragen direkt aus den bestehenden IQC-Dokumentationen beantworten und die verwendete Quelle angeben.

Informationen sollten in weniger als einer Minute verfügbar sein, und mindestens 80 % der häufigen IQC-Fragen sollten korrekt beantwortet werden. Zusätzlich sollte die Einarbeitungszeit neuer Mitarbeitender um mindestens 30 % und der Zeitaufwand erfahrener Mitarbeitender für Rückfragen um mindestens 25 % reduziert werden.

Umsetzung

Auf Grundlage einer Dokumentenanalyse, einer SWOT-Analyse und von Gesprächen mit Mitarbeitenden und Prozessverantwortlichen wurde ein Anforderungskatalog erstellt. Anschliessend wurden fünf bestehende IQC-Dokumentationen als Wissensquellen im Microsoft Copilot Agent Builder eingebunden.

Über gezielte Instruktionen wurde festgelegt, dass der Agent ausschliesslich auf Basis der hinterlegten Dokumente antwortet, keine Werte erfindet und die Quelle angibt. In mehreren Optimierungsschleifen wurden die Instruktionen verbessert, damit auch Detailinformationen wie Prüfkriterien für O-Ringe zuverlässig gefunden werden.

Abschliessend testeten fünf IQC-Mitarbeitende den Agent mit 15 Praxisfragen in 64 Durchläufen, zuerst manuell und danach mit dem Agent.

Auswertung der Testphase

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Ergebnisse und Erkenntnisse

Die Auswertung der Testphase zeigt, dass der IQC-Expert Agent die Informationssuche im IQC-Bereich deutlich beschleunigt. Während die herkömmliche Suche durchschnittlich 207 Sekunden beanspruchte, benötigte der Agent durchschnittlich 20,9 Sekunden für eine Antwort. Dies entspricht einer Reduktion der Suchzeit um 89,9 %. Sämtliche 64 Antworten lagen unter dem festgelegten Grenzwert von 60 Sekunden.

Auch die fachliche Antwortqualität erfüllte die Anforderungen. In den 64 Testdurchläufen wurden 56 Antworten des Agents als vollständig korrekt und acht Antworten als teilweise korrekt bewertet. Damit erreichte er eine Quote von 87,5 % vollständig korrekten Antworten und übertraf den festgelegten Mindestwert von 80 %.

Bei der Beantwortung von Einarbeitungsfragen ergab sich eine berechnete Zeitersparnis von 93,0 % (Zielwert: 30 %). Für Rückfragen erfahrener IQC-Mitarbeitender wurde eine berechnete Zeitersparnis von 91,3 % ermittelt (Zielwert: 25 %). Beide Werte beziehen sich auf den Zeitaufwand für die Beantwortung der jeweiligen Fragen. Die tatsächlichen Auswirkungen auf die gesamte Einarbeitungsdauer lassen sich erst über einen längeren Nutzungszeitraum abschliessend beurteilen.

Die Rückmeldungen der beteiligten Mitarbeitenden fielen positiv aus. Besonders geschätzt wurden die schnelle Bereitstellung von Informationen, die verständlichen Antworten und die Möglichkeit, die angegebenen Quellen selbst zu überprüfen. Gleichzeitig zeigte sich, dass die Lösung durch zusätzliche Wissensdokumente und Verbesserungen bei der Verarbeitung von Bildern weiterentwickelt werden kann.

Fazit

Die Diplomarbeit zeigt, dass Microsoft Copilot Agents eine geeignete Grundlage für einen praxisnahen Wissensassistenten im IQC-Bereich bieten. Der IQC-Expert Agent ist operativ eingeführt und wird regelmässig durch den Head of IQC und den Vorarbeiter fachlich überprüft. Für den langfristigen Einsatz sind die regelmässige Aktualisierung der Wissensquellen und die Einbindung weiterer IQC-Dokumentationen wichtige nächste Schritte.