Ein Beitrag von Thomas Schierenberg, Senior Product Manager bei Empolis.
Sein Schwerpunkt liegt auf Wissensmanagement-Systemen im SaaS-Umfeld. Dabei ist er verantwortlich für die strategische Weiterentwicklung und Betreuung einer cloudbasierten Plattform zur strukturierten Wissensorganisation in Unternehmen.
Ich bin im Handwerk groß geworden: Ich habe Maschinenbau gelernt, den Meister gemacht und später in der Industrie Automatisierung und Fertigungstechnologien verantwortet – und irgendwann nebenbei Wirtschaftsinformatik studiert. Heute helfe ich Unternehmen dabei, ihr Erfahrungswissen so bereitzustellen, dass jeder im Team in der Lage ist, bessere Entscheidungen zu treffen. Der Effekt: Du holst Menschen aus der analogen Gewohnheit rein in die digitale Souveränität – ohne sie zu überfordern. Der entscheidende Hebel dabei? Konsequentes Wissensmanagement.
Der Alltag früher: Wenn die Instandhaltung zur Schnitzeljagd wird
Folgende Situation kennen wir alle: Der Maschinenbediener ruft die Instandhaltung, sobald es klemmt. Der Instandhalter kommt, schaut, läuft zurück ins Büro, wühlt sich durch Ordner und Handbücher und geht wieder zur Maschine. Fehlercodes werden recherchiert, irgendwo findet sich ein Zettel mit alten Notizen – am Ende hängt man doch beim Hersteller‑Service, versucht es telefonisch, und wenn das nichts bringt, wird ein Techniker eingeplant. Das Ergebnis: Stillstände, Doppelanfahrten, Frust.
Und das alles, während Mitarbeitende im Schnitt 30–90 Minuten täglich mit Suchen und Sammeln von Informationen verbringen – je 100 Personen macht das rund 375.000 € pro Jahr und bis zu 42 verlorene Arbeitstage pro Kopf. Das sind echte „Costs of Doing Nothing“ im Service, die niemand tragen will.
Praxisbeispiel 1 – Wenn Wissen direkt an der Maschine ist
Eine neue Linie, zwei Maschinen, bestückt von einem Roboter im Chaosprinzip. Die Varianten laufen wild gemischt, die Taktzeit ist knapp.
An einem Nachmittag steigt an Station B plötzlich die Ausschussquote. Anstatt ins Büro zu rennen, Ordner zu wälzen und den Hersteller zu kontaktieren, bleibt der Instandhalter an der Anlage: Ein Scan des QR-Codes am Modul öffnet auf dem Tablet genau den Kontext dieser Station, inklusive Störhistorie, Hinweise aus ähnlichen Fällen und eine Checkliste mit den wichtigsten Prüfschritten.
Schritt für Schritt führt ihn die mobile Anwendung durch Kamera-Kalibrierung, Greiferandruck und Materiallage. Selbst wenn der Hallenempfang schwach ist, läuft die App offline weiter. Die Ergebnisse werden direkt dokumentiert, unterschrieben und gespeichert. Das Beste: Bei einem ähnlichen Fall in der Zukunft schlägt die intelligente Suche automatisch die wirksamsten Schritte vor – weil das System gelernt hat, was funktioniert.
Praxisbeispiel 2 – Wenn Notizen zu wiederverwendbarem Wissen werden
Bei der Einführung neuer Maschinenprogramme tauchten früher die eigentlichen Herausforderungen erst im Alltag auf: wechselnde Materialien, neue Werkzeuge oder Maßabweichungen durch Wärmeentwicklung. Die Kollegen hielten solche Beobachtungen in Notizbüchern fest – wertvoll, aber schwer auffindbar, wenn Monate später ein ähnlicher Auftrag kam.
Heute werden diese Erkenntnisse direkt am Auftrag oder an der Maschine erfasst – ein kurzes Foto, zwei Stichpunkte, fertig. Intelligente KI-Tools wie Knowledge Forge betten die Notizen automatisch in ein passendes Template ein, das je nach Art der Info (z. B. Werkzeuganpassung, Materialabweichung, Einstellparameter) die richtige Struktur vorgibt. Das kostet die Mitarbeitenden kaum Zeit, sorgt aber dafür, dass alles einheitlich und verständlich dokumentiert ist.
Und wenn doch einmal etwas unklar bleibt, startet man einfach einen problembasierten Chat, in dem das Team gemeinsam eine Lösung findet – ohne andere Maschinen zu stoppen. Alle gesammelten Informationen landen in der zentralen Wissensbasis und können in der Zukunft jederzeit wieder aufgerufen werden. So bleibt Erfahrungswissen nicht in einem Notizbuch stecken, sondern wird zu einem Schatz, der für alle nutzbar ist.
Fazit
Ob in Service, Produktion oder Qualitätsmanagement – intelligentes Wissensmanagement ist der Brückenschlag zwischen analogem Erfahrungswissen und digitaler Zukunft.
Für mich persönlich ist es die logische Weiterentwicklung meines Werdegangs: vom Schraubenschlüssel zum digitalen Assistenten – mit dem Ziel, Wissen so bereitzustellen, dass jeder im Unternehmen schneller, sicherer und eigenständiger arbeiten kann.
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