ENEOS Materials bringt ChatGPT Enterprise in die Fertigung

ENEOS Materials wurde 2022 als Kerneinheit innerhalb der ENEOS Group gegründet und befasst sich speziell mit dem Werkstoffgeschäft. Das Unternehmen entwickelt, produziert und vertreibt eine breite Palette von Produkten, darunter Kautschuk für Autoreifen und Golfbälle, Industriekautschukprodukte, Bindemittel für Lithium-Ionen-Batterien sowie fortschrittliche Materialien der nächsten Generation.

ENEOS Materials gehörte zu den ersten Unternehmen in Japan, die ChatGPT Enterprise eingeführt haben. Das Ziel war es, die Produktivität in Zeiten von Arbeitskräftemangel und steigenden Kosten zu steigern. Zudem sollte KI sicher und präzise mit firmeneigenen Informationen eingesetzt werden. Seitdem hat das Unternehmen die Nutzung auf alle Mitarbeitenden ausgeweitet.

Die Auswirkungen dieser Einführung zeigen sich in den folgenden Ergebnissen:

• 80 % der Mitarbeitenden meldeten während der Pilotphase erhebliche Verbesserungen an ihren Arbeitsabläufen
• 90 % weniger Zeitaufwand für die Aggregation und Analyse von Daten in der Personalabteilung
• Untersuchungen verkürzten sich von Monaten auf Minuten. Möglich wurde das durch die Deep Research-Funktionen in ChatGPT.

Ein funktionsübergreifendes Team arbeitete mit OpenAI zusammen, um ChatGPT Enterprise einzuführen. Daraus entstanden wirkungsvolle Anwendungsfälle in mehreren Abteilungen.

In Japan steht die Fertigungsindustrie vor Herausforderungen. Dazu gehören Arbeitskräftemangel durch sinkende Geburtenraten und eine alternde Bevölkerung. Hinzu kommen steigende Rohstoff- und Energiekosten. Bei ENEOS Materials ist das nicht anders. Yoshirou Sakura, Manager in der Abteilung Produktionstechnik, sagt: „Der Einsatz digitaler Tools zur Steigerung der Produktivität ist entscheidend, da unsere Belegschaft schrumpft.“ Effizienz zu steigern und den Aufgabenbereich der Mitarbeiter zu erweitern, ist entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben.“

Um dem zu begegnen, setzte ENEOS Materials auf ChatGPT Enterprise. Ein abteilungsübergreifendes Freiwilligenteam wollte „die Technologie zuerst selbst beherrschen und dann ihr Potenzial in der Fertigungsindustrie erkunden“. Das führte zur Einführung. Taku Ichibayashi, Manager in der Forschungs- und Entwicklungsabteilung, erklärt: „Um mit KI unsere Geschäftsergebnisse zu maximieren, war eine sichere Umgebung für den Umgang mit firmeneigenen Informationen entscheidend. ChatGPT Enterprise erfüllte unsere internen Cybersicherheitsanforderungen und lieferte die Genauigkeit, die wir benötigten.“

Seit der Einführung von ChatGPT Enterprise hat ENEOS Materials eine schnelle Verbreitung verzeichnet und über 1.000 individuelle GPTs erstellt. Im gesamten Unternehmen nutzten über 90 % der Mitarbeitenden ChatGPT mindestens einmal pro Woche. Mehr als 80 % berichteten von deutlichen Verbesserungen der Arbeitsabläufe.. Aufbauend auf diesem Schwung hat ENEOS Materials ChatGPT Enterprise im gesamten Unternehmen eingeführt. Dort ist es zum zentralen Bestandteil der Bestrebungen geworden, neuen Mehrwert zu schaffen. „ChatGPT ist für alle unsere Mitarbeitenden zu einem Partner geworden“, so Sakura.

„Deep Research hilft uns, Sprachbarrieren zu überwinden“, erklärt Kenichi Sakemi aus der Abteilung Prozessentwicklung und -technik bei ENEOS Materials, das ein Werk in Ungarn betreibt. „Was früher Monate dauerte, wenn wir ungarische Quellen durchforsten mussten, dauert jetzt nur noch wenige Minuten. Möglich wird das, weil Deep Research lokale Materialien umfassend durchsuchen kann.“

Die Abteilung ist entschlossen, die Produktivität zu steigern, die Produktqualität zu verbessern und die Umweltbelastung zu verringern. Sie setzt auf schnelle und präzise Forschung zu Spitzentechnologien, um vorne zu bleiben. Durch den Einsatz von Deep Research hat das Team diesen Anspruch in messbare Ergebnisse umgesetzt:

• Untersuchungen, die früher Monate dauerten, sind jetzt in Minuten abgeschlossen.
• Ungarische Inhalte werden präzise ins Japanische übersetzt, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Berechnungen und Analysen, die früher einen halben Tag beanspruchten, sind jetzt in wenigen Minuten abgeschlossen.

Deep Research zeigt seine Stärken auch in hochspezialisierten Bereichen wie dem Chemieingenieurwesen. Dort lassen sich komplexe Berechnungen und anspruchsvolle Anfragen jetzt schnell durchführen.

Die Engineering-Abteilung nutzt ein individuelles GPT für das Anlagendesign auf Basis der Unternehmensstandards. Es erstellt schnell optimierte Spezifikationen aus Eingaben wie Fluidtyp, Durchflussmenge, Rohrdurchmesser, Druckverlust und Materialanforderungen.

„Bis vor Kurzem war es mit erheblichem Aufwand verbunden, Korrosionsrisiken von Materialien und Konstruktionsgrundlagen zu überprüfen“, sagt Sakemi. „Mit dem individuellen GPT dauert das jetzt nur noch Sekunden.“

ChatGPT erhöht auch die Sicherheit, indem es bei der Konstruktion auf Risiken bei der Materialauswahl hinweist. Die kontinuierliche Nutzung des Tools verstärkt zudem die Schutzmaßnahmen und die allgemeine Zuverlässigkeit.

Das Tool beschleunigt nicht nur die Design-Workflows, sondern verbessert auch die Sicherheitsstandards und die Kosteneffizienz. Es ermöglicht ein optimales Anlagendesign, indem interne Standards abgeglichen und die Rechenleistung sowie das Fachwissen von ChatGPT genutzt werden. Dadurch verbessert sich die Produktionsfähigkeit von ENEOS Materials.

Die Personalabteilung führt jedes Jahr verschiedene Mitarbeiterschulungen durch und holt nach jeder Schulung Feedback ein, um zukünftige Programme zu verbessern. „Früher verhinderten begrenzte Ressourcen eine detaillierte Analyse der Schulungseffektivität“, sagt Marie Takeda aus der Personalabteilung.

Durch die Einführung eines individuellen GPT für die Schulungsanalyse konnte die Personalabteilung ihre Prozesse deutlich verbessern:

• Aufgaben, die manuell 1–2 Stunden dauerten, sind jetzt in 20 Sekunden erledigt
• Das KI-gestützte System bewertet und analysiert Schulungen auf Basis etablierter Bildungsrahmenwerke.
• Datenbasierte Erkenntnisse präzisieren die Schulungsinhalte kontinuierlich.

Obwohl Takeda über keinerlei Vorkenntnisse im Programmieren verfügte, konnte sie eigenständig ein internes Tool zur Optimierung der Datenaggregation entwickeln. „Es war das erste Mal, dass ich Coding ausprobiert habe“, erklärt sie. „Aber mit ChatGPT konnte ich das Tool selbst erstellen – ganz ohne Programmierkenntnisse.“ Dadurch verringerte sich der Zeitaufwand für die Datenaggregation um rund 90 %.

• Über 90 % der Mitarbeitenden nutzen ChatGPT Enterprise wöchentlich.
• 80 % der Mitarbeitenden meldeten während der Pilotphase erhebliche Verbesserungen an ihren Arbeitsabläufen.
• Untersuchungen verkürzten sich mit Deep Research von Monaten auf Minuten.
• 90 % weniger Zeitaufwand für die Aggregation und Analyse von Daten.
• Über 1.000 individuelle GPTs wurden in der gesamten Organisation erstellt
• Schnelleres, sichereres Anlagendesign und verbesserte Schulungseffektivität

„ChatGPT schafft Mehrwert, der über die bloße Optimierung von Arbeitsstunden hinausgeht“, sagt Ichibayashi. Die herausragenden Vorteile der Plattform bei ENEOS Materials sind Geschwindigkeit und Einfachheit. Anders als Tools mit steiler Lernkurve ermöglicht ChatGPT allen Mitarbeitenden, auf Japanisch zu beschreiben, was sie brauchen, und sofort hochwertige Ergebnisse zu erzeugen – ganz ohne Programmierkenntnisse. Mit wachsendem Vertrauen erweitern die Teams ihre Workflows und entdecken dabei unerwartete Innovationen.

ENEOS Materials plant, KI künftig über ChatGPT hinaus einzusetzen und in alle Abläufe zu integrieren. So soll dem Arbeitskräftemangel in der japanischen Fertigungsindustrie durch die alternde und schrumpfende Bevölkerung begegnet und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit im In- und Ausland gestärkt werden. Sakura stellt sich vor, intern trainierte KI-Modelle direkt in die Anlagen zu integrieren und eine Steuerung in natürlicher Sprache in der Fertigung zu ermöglichen: