Schnellere, risikobewusste Produktionsentscheidungen.

Agentische KI und Orchestrierung vereinheitlichen Daten und Planung zugunsten intelligenterer Fertigung

Ein elegantes Auto, das sich auf einer digitalen Hochgeschwindigkeitsautobahn bewegt und fortschrittliche Technologie und Bewegung repräsentiert.
Fragmentierte Systeme verlangsamen Produktionsentscheidungen

Mit zunehmender Skalierung der Fertigung und der Expansion digitaler Systeme verlassen sich Unternehmen vermehrt auf Plattformen wie Manufacturing Execution Systems (MES), Enterprise Resource Planning (ERP) und Advanced Planning and Scheduling (APS)-Tools zur Steuerung ihrer Abläufe. Aber was passiert, wenn diese Systeme nicht zusammenarbeiten?

Bei Suzhou Universal führte die zunehmende Komplexität zu erheblichen betrieblichen Herausforderungen. Die Daten waren über mehrere Systeme verstreut, die Quality Analysis beruhte stark auf manuellem Aufwand und die Anpassungen der Terminplanung waren langsam und fehleranfällig. Einfache systemübergreifende Abfragen konnten bis zu 30 Minuten dauern, während Produktionsprobleme in Echtzeit schwer zu identifizieren waren.

Da es keine einheitliche Datenebene gab und die Automatisierung begrenzt war, blieb die Entscheidungsfindung hinter den Produktionsanforderungen zurück. Ohne Veränderungen riskierte das Unternehmen Ineffizienzen, Qualitätslücken und die Unfähigkeit, schnell auf dynamische Produktionsanforderungen zu reagieren.

90 % schnellere systemübergreifende Abfragen 98 % schnellere Datenanalyse 70 % weniger Planungsfehler
Orchestrierung von von KI zur Vereinheitlichung von Produktions-Workflows

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ging Suzhou Universal eine Partnerschaft mit X-POWER ein, um eine auf IBM watsonx Orchestrate basierende agentische KI-Plattform zu implementieren. Das Ziel war nicht nur, KI-Agenten bereitzustellen, sondern auch Daten, Workflows und Systeme zu orchestrieren – was intelligente, koordinierte Entscheidungsfindung über Produktionsprozesse hinweg ermöglicht.

Die Plattform integriert zentrale Unternehmenssysteme – darunter MES, ERP, APS und Qualitätssysteme – in eine einheitliche Datengrundlage. Durch die Interaktion in natürlicher Sprache können Benutzer auf Erkenntnisse zugreifen, die Produktionsqualität analysieren und die Terminplanung nahtlos verwalten, ohne zwischen Systemen wechseln zu müssen.

Im Mittelpunkt der Lösung steht die Orchestrierung. Durch die systemübergreifende Koordinierung von Daten und die Möglichkeit für Agenten, in einem gemeinsamen Kontext zu arbeiten, sorgt die Plattform für genauere, konsistentere und skalierbar Ergebnisse. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, von isolierter Automatisierung zu vernetzter, unternehmensweiter Intelligenz überzugehen.

Zwei wichtige Szenarien wurden implementiert, um den unmittelbaren Nutzen zu steigern:

  • Intelligenter Qualitätsanfrageagent und automatisierte Analyse:
    Die Plattform aggregiert Qualitäts- und Produktionsdaten, um Echtzeitüberwachung, automatisierte Fehleranalyse und Trenderkennung zu ermöglichen. Anwender können sofort die Produktionsqualität abfragen, die häufigsten Fehlertypen identifizieren und die Ursachen aufdecken – ein Wandel von der manuellen Berichterstattung hin zu proaktiven Erkenntnissen.
  • Produktionsplanungsagent:
    Planungsteams können natürliche Sprache verwenden, um Produktionspläne abzufragen, anzupassen und zu optimieren. Ein integrierter Validierungs-Workflow stellt sicher, dass alle Änderungen zunächst in einer sicheren „Entwurfsumgebung“ getestet werden, mit direkten Vergleichen und Risikoprüfungen vor der Ausführung – was Fehler reduziert und das Vertrauen in Terminentscheidungen erhöht.

Durch die Orchestrierung von Daten, Agenten und Workflows verwandelte Suzhou Universal fragmentierte Prozesse in ein einheitliches, intelligentes Produktionssystem.

Schnellere Erkenntnisse und sicherere Produktionsabläufe

Mit der agentische KI-Plattform konnte Suzhou Universal die betriebliche Effizienz sowie die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung deutlich verbessern. Systemübergreifende Abfragen, die früher bis zu 30 Minuten dauerten, werden jetzt in Sekundenschnelle abgeschlossen, während die automatisierte Analyse die Verarbeitungszeit von 30 Minuten auf unter eine Minute reduziert.

Der Agent für intelligente Qualitätsanfragen ermöglicht eine schnellere Identifizierung von Produktionsproblemen, verbessert die Genauigkeit der Ursachenanalyse um 60 % und ermöglicht es den Teams, proaktiv zu reagieren. Gleichzeitig verbessert der Produktionsplanungsagent die Agilität, indem er die Planungseffizienz um mehr als 30 % steigert und gleichzeitig durch integrierte Validierungs-Workflows manuelle Fehler um 70 % reduziert.

Durch das Aufbrechen von Silos und die Ermöglichung von orchestrierten Erkenntnissen in Echtzeit kann Suzhou Universal jetzt mit größerer Geschwindigkeit, Genauigkeit und Zuversicht arbeiten. Die Plattform bietet eine skalierbare Grundlage für zukünftige Innovationen und unterstützt den fortlaufenden Fortschritt in intelligenter, datengetriebener Fertigung.

Über Suzhou Universal

Suzhou Universal ist ein in China ansässiges Produktionsunternehmen, das sich auf die Herstellung von Industrieketten und Präzisionskomponenten spezialisiert hat. Das Unternehmen mit Hauptsitz in Suzhou betreut globale Kunden aus dem Automobil- und Industriesektor und liefert hochwertige, skalierbare Fertigungslösungen, die von fortschrittlichen Produktions- und Qualitätssystemen unterstützt werden.

Über X-POWER (Suzhou) Information Technology Co., Ltd.

X-POWER (Suzhou) Information Technology Co., Ltd., gegründet 2018 und ansässig in Suzhou, China, entwickelt intelligente Fertigungssoftware und integrierte digitale Lösungen. Mit Unterstützung von Suzhou Global Technology betreut das Unternehmen kleine und mittelständische Fertigungsunternehmen und hilft ihnen, Effizienz, Qualität und Flexibilität zu verbessern.

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Rechtshinweise

© Copyright IBM Corporation Mai 2026.

IBM®, das IBM Logo und IBM watsonx Orchestrate sind Marken der IBM Corporation in den USA und/oder anderen Ländern.

Die Beispiele dienen nur zur Veranschaulichung. Die tatsächlichen Ergebnisse variieren je nach Clientkonfiguration und -bedingungen. Daher können keine allgemein erwarteten Ergebnisse bereitgestellt werden.