#87 KI in der Instandhaltung | Vom Notizbuch zur produktiven Umsetzung, mit Christian Scherer (Schwarz Digits), Zacharias Walker (DB Systel) und Boris Mohr (SAP) | TAC EAM2026

Diese Folge ist besonders: live aufgenommen auf der TAC EAM 2026
in Berlin, mit drei Perspektiven auf demselben Podium. Christian
Scherer (Team Lead Business Consulting TFM, Schwarz Digits),
Zacharias Walker (SAP Consultant DB Systel, DSAG-Kernteam KI im
EAM) und Boris Mohr (Chief Product Owner S/4HANA Private Cloud
& On-Premise EAM, SAP). Anwender, Berater, Hersteller in
einer Runde.





Boris zum Produkt: SAP liefert Q2-Q4 2026 über 30 Agenten aus,
die die komplette Instandhaltungs-Prozesskette abdecken. Wichtige
Klarstellung: KI ist nicht gleich LLM. Vieles bleibt klassisches
Machine Learning, und die Vermischung ist Fehlerquelle Nummer
eins beim Ableiten der eigenen Roadmap.





Christian schlägt den Titel-Bogen: der Weg vom Notizbuch zur
produktiven Umsetzung startet mit ehrlicher Bestandsaufnahme. Bei
Schwarz wurden allein für einen Teil einer Sparte dreistellige
Anzahl Cases gesammelt, >90% Prozent kein KI-Case, im
1-stelligen Prozent-Bereich dafür echte Juwelen mit echtem Hebel.
Beispiel Priorisierung:


Eiscreme-Kühlanlage vs. eine von 50 Büroklimaanlagen, die
Ausfallwahrscheinlichkeit und Auswirkung entscheidet .





Zacharias legt die Datenschicht drunter: Ohne saubere Datenbasis
kein Wertbeitrag. Wenn 30 Prozent aller Fehlercodes „sonstiges"
sind, empfiehlt die KI später auch „sonstiges". Sein Weg:
Wertbeitrag definieren, Ist-Soll-Gap analysieren, dann Use Case
umsetzen. Klassische Einsatzplanung mit Routenoptimierung ist der
greifbarste Business-Case.





Ausblick: Boris zeichnet die vollautonome Kette (Fehler Meldung
Screening Auftrag Techniker auf Tablet). Vertrauen bleibt
der Engpass. Software wird für Agents designt, nicht mehr für
Menschen. Mein Take: Schmeißt euren Prozess in Copilot rein und
lasst euch die Hebel selbst zeigen J.





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