Wissensmanagement für Wartung und Instandhaltung im Verteilnetz – Konzeption eines Assistenzsystems basierend auf einem Large Language Model

Verteilnetzbetreiber in Deutschland stehen vor großen Herausforderungen bei dem Management ihres unternehmensspezifischen Wissens: Mitarbeiterengpässe durch den demographischen Wandel, Wissen ist nur implizit vorhanden und nicht in Wissensmanagementsystemen digitalisiert, teilweise gibt es gar keine Wissensmanagementsysteme oder Konzepte und das Verteilnetz wird immer komplexer. Verbunden mit zunehmender Belastung von zentralen Komponenten im Verteilnetz durch die Energiewende bedarf es neuer Lösungen, besonders für die wissensintensiven Wartungs- und Instandhaltungsprozesse. Generative Artificial Intelligence als aufstrebende Technologie, insb. durch Large Language Models, zeigt hier erste Erfolge für die Anleitung, Entscheidungsunterstützung und den Wissenstransfer. Aufbauend auf dem Design Science Research Forschungsparadigma wird in diesem Beitrag ein ganzheitlicher Ansatz des Wissensmanagements konzipiert, welcher als zentrale Komponente auf einem Assistenzsystem basiert. Ein Large Language Model generiert Hilfestellungen für Netzmonteure während der Wartung und Instandhaltung auf Basis von Anleitungen. Neben der Konzeption zeigt dieser Beitrag auch die erarbeitete Strategie zur Demonstration und zukünftigen Evaluation der Ergebnisse. Der Beitrag liefert ein für Verteilnetzbetreiber neuartiges Konzept Large Language Model basierter Assistenzsysteme zum Wissensmanagement und zeigt zudem nachgelagerte Schritte auf, die vor einer Markteinführung notwendig sind.