Mahindra & Mahindra: Integration von KI in Workflows im Produktionsbereich zur Steigerung der Fertigungsproduktivität

Die Chance

Steigerung der Produktionsleistung mit bestehenden Fabriken, Anlagen und Mitarbeitenden

Mahindra & Mahindra begann 1945 als Stahlhandelsunternehmen und montierte nach dem Zweiten Weltkrieg Willys Jeeps. Damit prägte das Unternehmen die Automobilindustrie Indiens mit. Heute ist Mahindra ein föderierter Industriekonzern, der die Bereiche Automobil, Landtechnik, Finanzwesen, Bauwesen, Gastgewerbe, Landwirtschaft und Energielösungen umfasst. In der Automobilindustrie und der industriellen Fertigung erhöhen steigende Kundenerwartungen, stärkerer Wettbewerb und kürzere Produktzyklen den Druck, mit bestehenden Fabriken, Anlagen und Beschäftigten mehr zu erreichen. Für Mahindra stellt sich diese Herausforderung in großem Umfang: Das Unternehmen verfügt über mehr als 40 Produktionsstätten, mehr als 100 aktive Modelle und rund 1.800 Geschäftsprozesse für jedes Modell. In diesem Umfang können sich selbst kleine Ineffizienzen bei der Beobachtung, Messung und Dokumentation von Arbeitsabläufen schnell vervielfachen.

In dieser Größenordnung können selbst kleine Datenfehler reale Folgen haben, zu Zahlungsverzögerungen führen, Lieferanten beeinträchtigen und sich letztlich darauf auswirken, wann Medikamente Patienten erreichen. Sanofi musste Geschwindigkeit und Datengenauigkeit verbessern, ohne in einem stark regulierten Umfeld zusätzliche Risiken einzugehen.

Manuelle Studien im Produktionsbereich in verlässliche Betriebsdaten verwandeln

Mahindra entwickelte den anwenderspezifischen KI-Anwendungsfall MOST, um zu modernisieren, wie Wirtschaftsingenieure Bewegungs- und Zeitstudien erfassen. MOST steht für Maynard’s Operation Sequence Technique, eine Methode zur Analyse von Arbeitsschritten, Bewegungen und Zeitaufwänden. Die Arbeit im Produktionsbereich bleibt gleich: Ingenieure beobachten weiterhin die Abläufe und bringen ihr Fachwissen ein. Was sich ändert, ist die Erfassungserfahrung. Anstatt Bewegungen und Zeitstempel von Hand aufzuschreiben, spricht der Techniker die Aktion direkt während des Ablaufs laut aus. Basierend auf der SAP Business AI Platform wandelt Mahindras maßgeschneiderte KI-Anwendung gesprochene Beobachtungen in Text um und strukturiert die zugehörige Aufgabe sowie den Zeitstempel zur Überprüfung. Die SAP-Fiori-Benutzererfahrung ermöglicht es Ingenieuren, die Ergebnisse vor der Genehmigung zu prüfen und zu korrigieren, sodass die menschliche Aufsicht weiterhin im Mittelpunkt steht.

Die Lösung

Mündliche Beobachtungen aus dem Produktionsbereich in verlässliche Betriebsdaten umwandeln

Mahindra entwickelte den benutzerdefinierten MOST-KI-Anwendungsfall, um die Erfassung von Bewegungs- und Zeitstudien durch Wirtschaftsingenieure zu modernisieren. MOST steht für Maynard’s Operation Sequence Technique, eine Methode zur Analyse von Arbeitsschritten, Bewegung und Zeitaufwand. Die Arbeit im Produktionsbereich bleibt dieselbe: Ingenieure beobachten weiterhin die Abläufe und bringen ihr Fachwissen ein. Was sich ändert, ist das Erfassungserlebnis. Anstatt Bewegungen und Zeitstempel handschriftlich zu erfassen, spricht der Ingenieur die Aktion laut aus, während sie stattfindet. Basierend auf der SAP Business AI Platform wandelt die maßgeschneiderte KI-Anwendung von Mahindra gesprochene Beobachtungen in Text um und strukturiert die zugehörige Aufgabe sowie den Zeitstempel zur Überprüfung. Die SAP Fiori User Experience ermöglicht es Ingenieuren, die Ausgabe vor der Freigabe zu prüfen und zu korrigieren, wodurch die menschliche Aufsicht im Mittelpunkt steht.

Integration von KI in das digitale SAP-Rückgrat von Mahindra mit vertrauenswürdiger Governance

Mahindra baute auf SAP auf, da viele der Kernprozesse und Daten bereits in einer einzigen globalen SAP-Instanz über mehr als 85 Einheiten hinweg vorhanden sind, was Integration, Skalierbarkeit und Governance unverzichtbar macht. Das Unternehmen wollte nicht, dass KI als isoliertes Experiment außerhalb der Unternehmenslandschaft agiert. Aufbauend auf früheren Arbeiten zur Prozessharmonisierung und Cloud-Modernisierung tragen die Funktionen von SAP Business Technology Platform – heute ein zentraler Bestandteil von SAP Business AI Platform – dazu bei, Audio-Upload, KI-Verarbeitung, Datenverarbeitung und die Integration in Backend-Systeme zu orchestrieren. Funktionen zur Prozessautomatisierung in der Lösung SAP Build unterstützen Prüfungs- und Genehmigungsschritte, während SAP Cloud ERP Private -Lösungen freigegebene Bewegungszeitdaten als führendes System speichern. Das Ergebnis ist ein gesteuerter Workflow, der gesprochene Beobachtungen aus dem Produktionsbereich in vertrauenswürdige operative Daten innerhalb des digitalen Rückgrats von Mahindra verwandelt.

Praxisnahe KI-Anwendungsfälle entwickeln – mit Leitlinien zur Unternehmensarchitektur von SAP

Die Zusammenarbeit mit SAP Enterprise Architects unterstützte Mahindra dabei, von der allgemeinen KI-Erkundung zu Anwendungsfällen mit messbaren geschäftlichen Auswirkungen zu gelangen. Im Rahmen der Zusammenarbeit half SAP dabei zu beurteilen, wo standardmäßige Joule-Funktionen zum Einsatz kommen können und wo ein individueller KI-Ansatz mehr Mehrwert schaffen würde. Für MOST Custom AI half diese Unterstützung dabei, eine kontrollierte, produktionsreife Architektur zu schaffen, die auf Mahindras bestehende SAP-Investitionen und die umfassendere KI-Roadmap abgestimmt ist. Die Zusammenarbeit bot Mahindra einen praktischen Weg, um KI von einer vielversprechenden Idee im Produktionsbereich zu einem integrierten Unternehmens-Workflow zu skalieren, wobei der Fokus stets auf messbaren Ergebnissen und nicht auf Technologie als Selbstzweck lag.

Das Ergebnis

Steigerung der Effizienz bei der Datenerfassung um 40 % bei gleichzeitigem Wegfall manueller Neueingaben

Am ersten Fertigungsstandort steigerte MOST Custom AI die Effizienz bei der Erfassung von Bewegungsstudiendaten um 40 %. Zudem entfiel die manuelle Neueingabe von Bewegungsstudiendaten: Handschriftliche Beobachtungen und doppelte Eingaben in SAP-Systeme wurden durch eine sprachbasierte Erfassung ersetzt, die strukturierte Daten in Echtzeit mit SAP Cloud ERP Private synchronisiert. Damit werden die bisherigen Schwachstellen wie doppelter Aufwand, langsame Dokumentation und fehleranfällige Eingaben direkt behoben und ein sauberer Ablauf von der Beobachtung bis zum führenden System geschaffen.

Ingenieuren mehr Zeit für Analysen und Verbesserungen geben

Das Ergebnis verändert die tägliche Arbeitserfahrung von Industrieingenieuren. Statt Beobachtungen, Notizen und die anschließende Dateneingabe miteinander in Einklang bringen zu müssen, können sich Ingenieure auf das konzentrieren, was ihre Expertise erfordert: Arbeitsabläufe analysieren, Daten validieren und Möglichkeiten zur Verbesserung der Produktionslinie identifizieren. Das ist in einer Fertigungsumgebung wichtig, in der die Einführung von KI von Vertrauen abhängt. Da Ingenieure die Kontrolle über Prüfung und Genehmigung behalten, zeigt MOST Custom AI, wie KI ihre Expertise ergänzen, die Arbeit erleichtern und das Vertrauen in die Daten stärken kann.

Skalierung eines gesteuerten KI-Workflows über Fertigungsstandorte und Anwendungsfälle hinweg

Die größere Chance ergibt sich durch Skalierung. Eine gezielte Voice-to-Text-Funktion wird weitaus leistungsfähiger, wenn sie über die gesamte Fertigungslandschaft von Mahindra hinweg eingesetzt wird: mehr als 40 Fertigungsstätten, über 100 aktive Modelle und Tausende von Prozess-Touchpoints.

Mit Blick auf die Zukunft plant Mahindra, die Analysefunktionen von Joule für MOST Custom AI zu evaluieren. Unabhängig davon arbeitet das Unternehmen gemeinsam mit SAP an einem Anwendungsfall für den Werksversand zur Steigerung des Fahrzeugdurchsatzes und prüft gleichzeitig weitere Möglichkeiten in den Bereichen Finanzen und Lieferkette.

Das Team untersucht außerdem, wie Joule Studio und die Lösung SAP LeanIX künftige agentenbasierte Szenarien in SAP- und Nicht-SAP-Systemen unterstützen könnten. Gemeinsam tragen diese Maßnahmen dazu bei, dass Mahindra das Fundament für zukünftige Autonomous Enterprise -Funktionen schafft, in denen vertrauenswürdige Daten, KI, Anwendungen und gesteuerte Geschäftsprozesse zusammenwirken, um eine vernetztere und intelligentere Ausführung zu unterstützen, während der Mensch weiterhin die Kontrolle behält.