Wie agentische KI in der Fertigung die Transformation vorantreibt

Agentische KI in der Fertigung bezieht sich auf autonome, zielorientierte Systeme der künstlichen Intelligenz, die in Produktionsumgebungen mit minimalem menschlichem Eingreifen planen, Entscheidungen treffen und handeln können. Agentische Systeme fungieren oft als koordinierte KI-Agenten, die ein Multi-Agenten-System bilden, das über Workflows hinweg arbeitet anstatt innerhalb isolierter Aufgaben.

Intelligente Agenten gleichen kontinuierlich Einschränkungen wie Kapazität, Arbeitskraft und Materialverfügbarkeit aus und können die Produktion dynamisch anpassen, wenn Störungen auftreten. Durch diese Koordination können Fabriken auf sich ändernde Bedingungen reagieren und gleichzeitig ihre Leistung kontinuierlich optimieren.

In der Praxis bedeutet das, dass Agentensysteme Ineffizienzen erkennen und in Echtzeit darauf reagieren können, oft ohne auf menschliche Eingaben zu warten. Sie können außerdem Workflows über Produktionsprozesse hinweg automatisieren, wodurch manuelle Koordination und Verzögerungen reduziert werden. Die Betriebsabläufe werden anpassungsfähiger und besser auf sich ändernden Anforderungen in der Produktion abgestimmt.

In einer Fabrikhalle stärkt die agentische KI auch die Entscheidungsfindung, indem sie Echtzeitdaten mit Kontext und definierten Zielen kombiniert. Anstatt einen Fehler nur zu melden, kann ein System Maschineneinstellungen anpassen, Qualitätsprüfungen auslösen und die Ursachen in vorgelagerten Prozessen zurückverfolgen. Fortschrittliche Algorithmen, maschinelles Lernen und KI-Reasoning treiben diese Handlungen an. Diese Technologien schaffen einen kontinuierlichen Entscheidungsprozess, der Kosten, Qualität und Lieferung gemeinsam berücksichtigt und Feedback nutzt, um die Ergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern.

Wartung und Asset-Management entwickeln sich in ähnlicher Weise weiter, wie sich die agentische KI von der Vorhersage hin zur Ausführung verlagert. Diese Systeme können nicht nur potenzielle Fehler identifizieren, sondern auch Reaktionen einleiten und koordinieren. Sie können Wartungsmaßnahmen planen und den Service an den Produktionsprioritäten ausrichten. Diese Fähigkeiten ermöglichen einen proaktiven Ansatz, bei dem Ausfallzeiten vorausgesehen und geregelt werden.

Über den Produktionsbereich hinaus hilft agentische KI bei der Synchronisierung von Lieferketten- und Produktionsentscheidungen. Tatsächlich erkennen 62 % der Führungskräfte in der Lieferkette, dass in operative Workflows eingebettete KI-Agenten die Reaktionsgeschwindigkeit erhöhen und so die Entscheidungsfindung, Empfehlungen und die Kommunikation beschleunigen.¹ 

KI-gestützte Systeme können Nachfrage, Lieferantenbeschränkungen und Logistikbedingungen gleichzeitig interpretieren. KI in der Logistik spielt ebenfalls eine wachsende Rolle, da sie schnellere und fundiertere Reaktionen auf Störungen ermöglicht. Die Hersteller können den Service auf hohem Niveau halten und gleichzeitig die Kosten kontrollieren.

Laut Prognosen von Gartner werden bis 2028 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen über agentische KI verfügen, im Vergleich zu weniger als 1 % im Jahr 2024.² Dennoch muss bei der Einführung sorgfältig auf Datenqualität, Systemintegration und Governance geachtet werden.

Unternehmen benötigen eine starke digitale Infrastruktur, einschließlich IoT (Internet der Dinge) Sensoren und MES (Manufacturing Execution Systems), um Echtzeitdaten zu unterstützen und intelligente Fertigung zu ermöglichen. Diese Systeme helfen sicherzustellen, dass autonome Maßnahmen mit den Geschäftszielen übereinstimmen.

Menschliche Aufsicht bleibt wichtig, besonders in komplexen Situationen, in denen Urteilsvermögen und Verantwortlichkeit erforderlich sind. Mit zunehmender Verbreitung dieser Systeme müssen die Hersteller ein Gleichgewicht zwischen Autonomie und Kontrolle finden und gleichzeitig Vertrauen in sie aufbauen.

Agentische KI in der Fertigungsindustrie verändert die Art und Weise, wie Entscheidungen betriebsübergreifend getroffen und ausgeführt werden, nicht nur innerhalb isolierter Aufgaben oder Systeme. Traditionelle Umgebungen basieren auf mehrschichtigen Entscheidungsstrukturen, bei denen Daten zur Analyse nach oben verschieben und Anweisungen zur Ausführung wieder nach unten fließen.

Agentische Systeme komprimieren diesen Zyklus, indem sie die Entscheidungsfindung direkt in den Workflow einbetten, sodass die Fabriken in Echtzeit auf veränderte Bedingungen reagieren können. Die Rollen von Software und Mensch verlagern sich von der Aufgabenausführung hin zur Überwachung autonomer Systeme.

Produktionsumgebungen zeichnen sich durch hohe Variabilität, kürzere Produktlebenszyklen und manchmal volatile Lieferketten aus. Agentische KI ermöglicht es Herstellern, diese Komplexität kontinuierlich und koordiniert zu verwalten. Diese Synchronisation verbessert ihre Fähigkeit, Veränderungen vorherzusehen und operative Prognosemodelle in Echtzeit zu verfeinern.

Da agentische Systeme über traditionell getrennte Funktionen wie Produktion, Wartung und Lieferkette hinweg arbeiten, reduzieren sie Silos. Dieses einheitliche Betriebsmodell ermöglicht es, dass Aktionen in einem Bereich von den Bedingungen in einem anderen Bereich beeinflusst werden.

In der Fabrikhalle verändert agentische KI die Arbeitsweise der Menschen. Die Mitarbeiter verlagern ihren Fokus von der Ausführung vordefinierter Aufgaben hin zur Überwachung von Systemen und dem Treffen übergeordneter Entscheidungen. Schlüsselrollen verändern sich und neue Fähigkeiten werden benötigt, was sich auf Schulungen, Personalplanung und Führungsprioritäten auswirkt.

Allgemeiner gesagt spiegelt agentische KI eine Veränderung der Fertigung wider, da Unternehmen sich generell zu autonomen, sich selbst optimierenden Umgebungen verlagern. Vorreiterunternehmen starten bereits strategische Initiativen, um agentische KI in ihre Kernprozesse zu integrieren. Fabriken werden zu dynamischen Systemen, die sich innerhalb definierter Ziele anpassen können, anstatt sich auf ständige menschliche Vorgaben zu verlassen. Dieses neue Maß an Autonomie hilft den Herstellern, einen stärkeren Wettbewerbsvorteil zu erzielen und gleichzeitig die Erwartungen an Effizienz, Reaktionsfähigkeit und Skalierbarkeit zu erhöhen.

Agentische KI wird bereits in einer Reihe von Fertigungsszenarien eingesetzt, in denen Koordination, Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit entscheidend sind. Diese Anwendungsfälle veranschaulichen, wie agentische KI die Fertigung von reaktiven und segmentierten Prozessen hin zu proaktiven und vernetzten Systemen verlagert.

Agentische KI kann Fehler erkennen, Korrekturmaßnahmen ergreifen und Qualitätsprobleme im gesamten Produktionsprozess zurückverfolgen. Sie verknüpft Daten von Sensoren, Inspektionssystemen und historischer Leistung. Computer Vision wird häufig zur automatisierten Qualitätskontrolle eingesetzt, indem das Problem identifiziert, die Lösung ermittelt und ein erneutes Auftreten verhindert wird. Diese Maßnahmen können die Anpassung von Maschineneinstellungen oder die Auslösung zusätzlicher Inspektionen umfassen. Durch die kontinuierliche Verbesserung der Prozesse tragen diese Systeme auch zur Verbesserung der Produktqualität bei.

Wenn ein System zum Beispiel in der Fertigung einen wiederkehrenden Lötfehler erkennt, kann es automatisch die Temperatur- oder Zeitparameter des Equipments ändern. Gleichzeitig kann es gezielte Qualitätskontrollen an kürzlich hergestellten Lötstellen durchführen und Ursachen identifizieren, die in vorgelagerten Prozessschritten aufgetreten sind, wie zum Beispiel uneinheitliche Materialien.

Agentische KI kann Produktionspläne auf der Grundlage von Echtzeit-Eingaben wie eingehenden Aufträgen und der Verfügbarkeit von Maschinen und Arbeitskräften kontinuierlich anpassen. Sie koordiniert außerdem Roboter und ermöglicht eine fortschrittliche Aufgabenautomatisierung, um sicherzustellen, dass Produktionsschritte bei sich ändernden Prioritäten effizient ausgeführt werden. Diese Systeme berechnen die Sequenzierung neu, wenn sich die Bedingungen ändern, und helfen Herstellern so, auch bei einem Problem wie einer Störung der Lieferkette die Produktion aufrechtzuerhalten.

Ein gängiges Beispiel hierfür ist die Automobilmontage, wo eine Verzögerung der Lieferung einer Schlüsselkomponente normalerweise zum Stillstand einer Produktionslinie führen kann. Ein agentenbasiertes System kann die Produktion am Laufen halten, indem es Aufträge automatisch neu sequenziert, Fahrzeuge priorisiert, die das fehlende Teil nicht benötigen, und die Workload auf die Montagelinien verteilt.

Anstatt einzelne Schritte zu optimieren, ermöglicht agentische KI eine kontinuierliche Verbesserung des gesamten Fertigungsablaufs. Sie bewertet Abwägungen zwischen Kosten, Geschwindigkeit und Qualität und nimmt Anpassungen vor, die dem Gesamtsystem zugutekommen.

In einer Konsumgüterfabrik könnte das agentische System erkennen, dass etwas langsamere Produktionsgeschwindigkeiten die Anzahl der Fehler reduzieren. Zudem können dadurch der Zeit- und Kostenaufwand für die Behebung von Produktfehlern reduziert und die Gesamteffizienz gesteigert werden. Das System kann diese Anpassung dann automatisch vornehmen und überwachen und das Gleichgewicht im Laufe der Zeit auf Basis der Ergebnisse verfeinern.

Fertigungsbetriebe stehen oft vor schwankenden Energiekosten und Nachhaltigkeitszielen. Agentische KI kann den Energieverbrauch dynamisch steuern, indem sie Produktionsaktivitäten mit Preisgestaltung, Nachfrage und Umweltzielen in Einklang bringt. Bei ihren Entscheidungen berücksichtigt sie externe Faktoren und die betriebliche Effizienz.

Ein Beispiel hierfür sind energieintensive Branchen wie die Stahl- oder Chemieindustrie, wo das System bestimmte Produktionsprozesse in die Nebenzeiten verlagern könnte, wenn die Energiekosten niedriger sind. Außerdem kann dadurch der Einsatz von Maschinen ausgeglichen werden, um den Gesamtverbrauch zu reduzieren und gleichzeitig die Ausgabe aufrechtzuerhalten.

Agentische KI schafft einen stärker integrierten Ansatz für das Asset-Management. Das agentische System erweitert die vorausschauende Wartung, indem es die vollständige Reaktion auf potenzielle Geräteprobleme koordiniert. Es bewertet, wann die Wartung stattfinden sollte, stimmt sie mit den Produktionsplänen ab und trägt dazu bei, sicherzustellen, dass die notwendigen Ressourcen verfügbar sind.

In einer Großfabrik kann das System, wenn eine entscheidende Maschine Anzeichen von Verschleiß zeigt, Wartungsmaßnahmen während einer geplanten Produktionspause planen. Es kann Ersatzteile bestellen und Techniker mit der Durchführung der notwendigen Arbeiten beauftragen. Zudem kann es Unterbrechungen verhindern, indem es Workloads vorübergehend auf andere Maschinen verlagert.

Agentische KI verändert zunehmend die Art und Weise, wie Hersteller neue Produkte entwerfen und entwickeln, indem sie die Workflows in Forschung und Entwicklung beschleunigt. Diese Systeme können komplexe technische Probleme in kleinere Aufgaben zerlegen. Sie können Designalternativen generieren und Simulationen koordinieren, oft mithilfe eines digitalen Zwillings, um die Leistung in einer virtuellen Umgebung zu testen und zu validieren. Dieser Prozess verkürzt die Zeit, die für das Verschieben vom Konzept zum validierten Design benötigt wird, und verbessert die Qualität der Ergebnisse.

Zum Beispiel kann ein Automobilhersteller, der eine neue Komponente entwickelt, agentische KI nutzen, um automatisch Designvariationen basierend auf Leistungsanforderungen zu generieren. Durch die Integration von GenAI und LLM-Funktionen kann das System bei komplexen Problemlösungen helfen. Es kann virtuelle Tests durchführen und Spezifikationen auf der Grundlage der Ergebnisse verfeinern, sodass sich die Ingenieure auf übergeordnete Entscheidungen konzentrieren können.

Die Vertriebsabteilung ist zwar nicht direkt in der Produktion angesiedelt, hat aber unmittelbaren Einfluss auf die Produktionsplanung und die Abstimmung auf die Nachfrage. Agentische KI beeinflusst die Art und Weise, wie Hersteller Vertrieb und Kundenbindung managen. Diese Systeme können Kundendaten, Markttrends und Produktverfügbarkeit analysieren, um Preisgestaltung, Konfiguration und Strategie in Echtzeit zu steuern. Dieser Prozess schafft eine engere Verbindung zwischen Nachfrage und Fertigung.

Ein Hersteller von Industrieanlagen könnte beispielsweise agentische KI einsetzen, um auf Basis der Nutzungsmuster und des bisherigen Kaufverhaltens eines Kunden maßgeschneiderte Maschinenkonfigurationen zu empfehlen. Gleichzeitig kann das System diese Empfehlungen mit der aktuellen Produktionskapazität und der Verfügbarkeit von Komponenten abstimmen, um sicherzustellen, dass die verkauften Produkte effizient hergestellt werden können.

Agentische KI kann Produktionsentscheidungen mit den Bedingungen der Lieferkette synchronisieren. Das System überwacht die Leistung der Lieferanten, die Bestand und die Nachfrage. Es nutzt Modelle für Nachfrageprognosen, um seine Prognose kontinuierlich zu aktualisieren, und passt anschließend seine Beschaffung- und Produktionsstrategie entsprechend an.

Dieser Prozess reduziert die Verzögerung zwischen externen Änderungen und internen Reaktionen und trägt dazu bei, Engpässe oder überschüssigen Bestand zu vermeiden. Laut einer IBM-Studie geben 76 % der CSCOs an, dass KI-Agenten, die wirkungsorientierte, sich wiederholende Aufgaben schneller als Menschen erledigen, ihre Gesamtprozesseffizienz verbessern werden.¹

Wenn beispielsweise ein Lieferant eine Verzögerung signalisiert, kann das System die Bestellmengen automatisch anpassen und alternative Lieferanten identifizieren. Oder es kann Produktionspläne ändern, um die verfügbaren Materialien effizienter zu nutzen. In schnelllebigen Branchen trägt diese Reaktionsfähigkeit dazu bei, Engpässe und den Aufbau von überschüssigem Bestand zu vermeiden.

Die Fähigkeit von agentischer KI, autonom zu handeln, sich über Workflows hinweg zu koordinieren und kontinuierlich zu lernen, hat messbare Auswirkungen auf Betrieb, Innovation und Unternehmensleistung. Zu den Vorteilen zählen:

• Kostensenkung: Agentische KI kann die Betriebskosten senken, indem sie Prozesse optimiert, Verschwendung reduziert und die Energienutzung verbessert. Unternehmen können einen messbaren KI-ROI (Return on Investment) erzielen, da agentische Systeme kontinuierlich Kompromisse evaluieren und Maßnahmen anpassen, um die Effizienz in der Produktion und in den Lieferketten aufrechtzuerhalten.
  
  
• Schnellere Produktentwicklung: Agentische KI beschleunigt die Forschung und Entwicklung, indem sie komplexe Aufgaben wie Testdesign, Simulation und Analyse automatisiert. Sie kann wochenlangen technischen Aufwand auf Stunden reduzieren, sodass Teams schneller iterieren und Produkte schneller auf den Markt bringen können.
  
  
• Höhere betriebliche Effizienz: Agentische KI reduziert den Bedarf an manuellem Eingreifen, indem sie die Entscheidungsfindung und Ausführung in allen Workflow automatisiert. Sie trägt dazu bei, die Abläufe in der gesamten Produktion und in den Lieferketten zu rationalisieren, sodass die Prozesse auch bei sich ändernden Bedingungen reibungslos fortfahren können. Dies führt somit zu deutlichen Produktivitätssteigerungen und kürzeren Zykluszeiten.
  
  
• Verbessertes Produkt: Agentische Systeme bieten eine permanente Überwachung und können Anomalien früher erkennen als periodische menschliche Kontrollen. Sie setzen diese Erkenntnisse auch in die Praxis um und tragen so dazu bei, dass sich Fehler nicht über mehrere Produktionschargen ausbreiten. So kann dies zu erheblichen Verbesserungen bei der Fehlererkennung und Qualitätskonsistenz führen.
  
  
• Erhöhte Agilität: Agentische KI ermöglicht es Herstellern, schnell auf Störungen wie Lieferverzögerungen, Nachfrageverschiebungen oder Geräteprobleme zu reagieren. Die Fähigkeit, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, trägt zur Aufrechterhaltung der Stabilität in unvorhersehbaren Umgebungen bei.

Agentische KI bietet erhebliches Potenzial, ist aber keine Plug-and-Play-Lösung. Die Implementierung und der Betrieb dieser Systeme bringt neue technische, organisatorische und strategische Herausforderungen mit sich. Sie sind nicht auf die Bereitstellung beschränkt, sondern beziehen sich auch darauf, wie Systeme im Laufe der Zeit gesteuert, integriert und vertrauenswürdig werden.

• Beschränkungen in Bezug auf Datenintegration und Infrastruktur: Agentische KI ist auf große Mengen qualitativ hochwertiger Echtzeitdaten angewiesen, doch viele Hersteller arbeiten immer noch mit veralteten Systemen und fragmentierten Datenumgebungen. Die Integration dieser Systeme kann komplex und zeitaufwendig sein, und Silos oder inkonsistente Standards können ihre Wirksamkeit einschränken.
  
  Um diese Herausforderung zu bewältigen, können Hersteller in moderne Datenarchitekturen wie einheitliche Datenplattformen oder Data Lake investieren, gemeinsame Datenstandards übernehmen und die Integration über APIs und Middleware priorisieren. Beginnen Sie mit hochwirksamen Datenquellen, anstatt eine vollständige Integration auf einmal zu versuchen.
  
  
• Governance und menschliche Aufsicht: Da agentische KI-Systeme autonom handeln können, müssen Unternehmen klare Governance-Frameworks schaffen, um die Verantwortlichkeit und Kontrolle zu gewährleisten. Es gibt noch immer Fragen darüber, wann Systeme handeln und wann der Mensch eingreifen sollte.
  
  Hersteller können dieses Problem angehen, indem sie Entscheidungsgrenzen definieren, Human-in-the-Loop-Kontrollen implementieren und Prüfpfade für KI-gestützte Aktionen erstellen. Die Einrichtung funktionsübergreifender Governance-Teams kann ebenfalls dazu beitragen, die Abstimmung zwischen technischen, betrieblichen und geschäftlichen Prioritäten sicherzustellen.
  
  
• Implementierungskosten: Die Bereitstellung von agentischer KI erfordert erhebliche Vorabinvestitionen in Infrastruktur, Tools und Fachkräfte. Dieser Prozess umfasst die Aktualisierung von Systemen, den Aufbau von Datenpipelines und die Unterstützung der KI-Implementierung in allen Workflows. Viele Hersteller setzen auf Plattformen von Anbietern wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft und SAP, um die Bereitstellung mit bewährten, praxisnahen Lösungen zu beschleunigen.
  
  Ein schrittweises Vorgehen, beginnend mit gezielten Anwendungsfällen, die einen messbaren Mehrwert liefern, kann das Risiko reduzieren und Dynamik erzeugen. Durch den Einsatz cloudbasierter Plattformen, vorgefertigter KI-Lösungen und Partnerschaften mit Technologieanbietern lassen sich die Anfangskosten ebenfalls senken und die Bereitstellung beschleunigen.
  
  
• Skalierbarkeit: Die Skalierung von agentischer KI über isolierte Anwendungsfälle hinaus erfordert neue architektonische Ansätze, wie etwa koordinierte „Ökosysteme“, die im gesamten Unternehmen zuverlässig arbeiten können. Diese Anforderung erhöht die technische Komplexität.
  
  Um dieser Herausforderung zu begegnen, sollten Unternehmen von Anfang an modulare und interoperable Systeme mit gemeinsamen Frameworks für die Agentenentwicklung und Orchestrierung entwerfen. Legen Sie klare Standards und Regeln für den Einsatz und die Interaktion von KI-Agenten fest, um Skalierbarkeit zu gewährleisten.
  
  
• Sicherheit und Risikomanagement: Agentische KI bringt neue Herausforderungen in Sachen Cybersicherheit und Compliance mit sich, insbesondere da Systeme mit mehreren Plattformen und Datenquellen interagieren. Dieser Prozess erhöht die Anfälligkeit für Datenschutzrisiken, regulatorische Probleme und potenzielle Schwachstellen.
  
  Hersteller können diese Risiken reduzieren, indem sie strenge Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und kontinuierliche Überwachung implementieren. Sie sollten außerdem Sicherheits- und Compliance-Anforderungen von Anfang an in das Systemdesign integrieren und regelmäßige Audits durchführen, um Vertrauen und Resilienz zu wahren.
  
  
• Qualifikationslücken: Der Übergang zu agentischen Systemen verändert die Arbeitsweise der Menschen und erfordert neue Fähigkeiten in den Bereichen KI-Überwachung, Dateninterpretation und Systemmanagement. Viele Unternehmen fehlen diese Expertise; Mitarbeiter müssen von der Ausführung von Aufgaben hin zur Überwachung und Zusammenarbeit mit KI wechseln.
  
  Um diesem Problem zu begegnen, können Hersteller in gezielte Aus- und Weiterbildungsprogramme investieren, bei Bedarf Fachkräfte einstellen und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens fördern. Die Zusammenführung von Fachexperten (Experten) mit KI-Spezialisten kann ebenfalls dazu beitragen, Wissenslücken zu schließen und die Einführung zu beschleunigen.