Wie 7‑Eleven mit Databricks die Instandhaltung durch KI revolutioniert: Ein Erfolgsbeispiel für Industrial AI
In der modernen Einzelhandelslandschaft sind eine hohe Verfügbarkeit und ein reibungsloser Betrieb von Filialen geschäftskritisch. Bei 7‑Eleven ist die Wartung unterschiedlichster technischer Geräte – von Kühlanlagen bis hin zu Kassensystemen und Spezialgeräten – ein ständiger Balanceakt. Gleichzeitig wächst der Bedarf, Informationen wie Serviceanleitungen, Schaltpläne oder Teilelisten exakt und schnell verfügbar zu machen. Hier setzen innovative KI-Lösungen auf Basis von Databricks und Azure neue Maßstäbe.
Herausforderung: Fragmentierte Dokumentation bremst den Service
Für Techniker gestaltet sich der Arbeitsalltag zunehmend komplex: Wartungskenntnisse, technische Dokumente und Erfahrungswerte sind oft in verschiedenen Formaten und an unterschiedlichen Speicherorten abgelegt. Besonders bei neuen oder unbekannten Geräten kann die Suche nach der richtigen Information wertvolle Zeit kosten. Die Folge: erhöhte Abhängigkeit von Rückfragen im Team, längere Ausfallzeiten und ein nicht einheitlicher Service-Standard.
Vision: Ein KI-gestützter Helfer, jederzeit zur Hand
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, entwickelte 7‑Eleven gemeinsam mit Databricks eine innovative Lösung: den Technician’s Maintenance Assistant (TMA). Ziel war es, alle Wartungsinformationen in einer interaktiven, intelligenten Anwendung zu bündeln und die Service-Expertise über KI und Datenintegration zu standardisieren und zu beschleunigen.
Zentrale Bausteine der Lösung mit Databricks und Azure
- Zugängliche Dokumentation: Alle relevanten Wartungsunterlagen – von Texten bis Bildern – werden zentral abgelegt und integriert über den Unity Catalog Volumes verwaltet. Dieser Ansatz sorgt für transparente Zugriffsrechte selbst bei nicht-tabellarischen Daten.
- Intelligente Suche durch Vektordatenbanken: Mittels Databricks Vector Search werden sämtliche Dokumentinhalte in Vektoren umgewandelt und so für semantische Suchanfragen optimiert. Auf diese Weise können Techniker gezielt Fragen stellen und erhalten sekundenschnell kontextbezogene Antworten – unabhängig vom Dokumentformat.
- Direkte Integration in Teams: Das System ist direkt über einen Microsoft Teams Bot zugänglich. Techniker können ihre Anfragen über den vertrauten Kanal stellen und erhalten direkte Unterstützung, ohne zwischen Anwendungen zu wechseln.
- Adaptive Routing Agents: Ein intelligenter Routing Agent analysiert jede Anfrage und entscheidet, ob eine Dokumenten- oder Bildanalyse erforderlich ist, um den richtigen KI-Workflow anzustoßen.
Modernes Monitoring und Analytics für kontinuierliche Optimierung
Alle Nutzerinteraktionen, Anfragen und Rückfragen werden zentral protokolliert und mit Hilfe von Databricks Jobs täglich in Delta Tables aktualisiert. Dies ermöglicht eine umfassende Auswertung auf einem eigens entwickelten Dashboard. 7‑Eleven erhält dadurch in Echtzeit wichtige Einblicke, beispielsweise über Anfragetrends, die Auslastung oder Optimierungspotenziale im Service.
Migrating to Databricks: Vereinfachung und Beschleunigung
Im ersten Konzept setzte 7‑Eleven noch auf eine AWS-basierte Infrastruktur unter Einbindung von SageMaker, FAISS und Bedrock. Diese Architektur erforderte manuellen Pflegeaufwand, zusätzliche Anbindungen und führte zu erhöhten Latenzen. Mit dem Wechsel auf eine komplett Databricks-basierte Lösung gelang die nahtlose Integration aller Komponenten auf einer Plattform: von Dokumentenanreicherung bis zur schnellen, KI-gestützten Bereitstellung von Informationen.
- Reduzierte Infrastruktur-Komplexität: Weniger externe Services bedeuten weniger Wartung und klare Kostenvorteile.
- Schnellere Antwortzeiten: Durch native Integration und optimierte KI-Workflows kann TMA heute binnen Sekunden relevante Dokumente und passende Antworten liefern – ein Quantensprung gegenüber früheren Systemen.
- Niedrigere Betriebskosten: Durch das Wegfallen von zusätzlichen Cloud-Komponenten sowie geringeren Pflegeaufwänden bei Datenbank- und Servermanagement sinkt der laufende Aufwand signifikant.
Messbare Vorteile im Tagesgeschäft
Die Einführung des Technician’s Maintenance Assistant zeigt spürbare Effekte für das Geschäft:
- Reduktion von Such- und Wartezeiten auf ein Minimum, wodurch Techniker deutlich effizienter arbeiten können.
- Höhere Erstlösungsrate: Die Wahrscheinlichkeit, ein Problem beim ersten Anlauf zu beheben, steigt signifikant.
- Weniger Rückfragen und manuelle Eskalationen im Team – Wissen wird skalierbar.
- Geringerer Anlagenstillstand und damit eine bessere Kundenerfahrung durch eine höhere Verfügbarkeit der Filialen.
- Kosteneinsparungen durch optimierten Ressourceneinsatz und weniger unvorhergesehener Ausfälle.
Ausblick: KI-gestützte Wartung als Branchenstandard
7‑Eleven plant bereits, den Funktionsumfang des TMA noch weiter auszubauen, etwa durch tiefergehende Bilderkennung, automatische Dokumentenerstellung und weitere Integrationen. Das Beispiel demonstriert eindrucksvoll, wie moderne Data & AI Plattformen wie Databricks in Verbindung mit Azure neue Maßstäbe für datengetriebenes Arbeiten in der Industrie und im Einzelhandel setzen.
Fazit: Industrial AI und Databricks als Booster für Service Excellence
Die Digitalisierung der Instandhaltung mit Unterstützung von Databricks und Azure eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, Wartungsprozesse nachhaltig zu verbessern. Der Einsatz von KI-basierten Assistenten sorgt nicht nur für schnelleren Service, sondern auch für reduzierte Kosten und höchste Qualität in der Betreuung technischer Anlagen.
Als Ailio GmbH unterstützen wir Unternehmen dabei, datengetriebene Industrial-AI-Lösungen zu entwickeln, die Transparenz, Agilität und Effizienz in neue Sphären heben – von der Prozessanalyse bis zur nachhaltigen Optimierung von Betriebsabläufen.
