zur Heiden, PhilippKaltenpoth, Sascha2024-10-162024-10-1620242198-2775http://dx.doi.org/10.1365/s40702-024-01074-3https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/44987Verteilnetzbetreiber 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. Distribution grid operators in Germany are facing major challenges in managing organization-specific knowledge: staff shortages due to demographic change, knowledge is only implicitly available and not digitalized in knowledge management systems, in some cases there are no knowledge management systems or concepts at all, and the distribution grid is becoming increasingly complex. In conjunction with the increasing stress on central components in the distribution grid due to the energy transition, new solutions are needed, especially for knowledge-intensive maintenance and repair processes. Generative artificial intelligence as an emerging technology, in particular through large language models, is showing initial success for guidance, decision support, and knowledge transfer. Building on the design science research paradigm, this article develops a holistic approach to knowledge management based on an assistance system as a central component. A large language model is used to assist technicians on the distribution grid during maintenance and repair activities based on manuals. In addition to a conceptual design, this article shows the strategy developed for demonstrating and evaluating the results. The article provides a novel concept for distribution grid operators through assistance systems for knowledge management based on large language models and shows downstream steps that are necessary before a market launch.Assistance SystemAssistenzsystemEnergy Distribution GridGenerative AIKnowledge ManagementLarge Language ModelsVerteilnetzWissensmanagementText/Journal Article10.1365/s40702-024-01074-3