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    Was ist Agentic AI?

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    Agentic AI wurde entwickelt, um als autonome Agenten zu fungieren, die mit minimalem menschlichem Eingriff Entscheidungen treffen, Aktionen initiieren und Ziele verfolgen können. Diese fortschrittlichen Systeme stellen eine bedeutende Weiterentwicklung gegenüber herkömmlichen KI-Modellen dar, die eine ständige Überwachung durch den Menschen und vordefinierte Einschränkungen erfordern. Agentic AI zeichnet sich durch echte Autonomie aus, indem sie Situationen unabhängig analysiert und zielgerichtete Maßnahmen ergreift, um bestimmte Ziele zu erreichen.

    Diese Systeme simulieren menschenähnliches Handeln durch ausgefeilte Planungs-, Denk- und Anpassungsfähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, sich effektiv in dynamischen Umgebungen zurechtzufinden. Agentic AI nutzt große Sprachmodelle (LLMs), maschinelles Lernen (ML) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Kontexte zu erkennen und komplexe Aufgaben auszuführen. Die Technologie ermöglicht es KI-Agenten, mit externen Tools und APIs zu interagieren und gleichzeitig kontinuierlich aus Rückmeldungen zu lernen, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

    Im Gegensatz zu schmaler künstlicher Intelligenz, die einzelne, vordefinierte Aufgaben ausführt, verwaltet agentische KI mehrstufige Prozesse unabhängig voneinander über verschiedene Systeme und Domänen hinweg. Diese Systeme können komplexe Ziele in kleinere Teilaufgaben zerlegen und mehrere spezialisierte Agenten koordinieren, um umfassende Lösungen zu erzielen. Diese Fähigkeit verändert die Herangehensweise von Unternehmen an die Automatisierung, da sie eine durchgängige Problemlösung ohne ständige menschliche Eingriffe ermöglicht.

    In der Welt der Technik und Fertigung „werden KI-Agenten Markttrends, Kundenfeedback und Leistungsdaten überwachen, um innovative neue Produktkonzepte zu entwickeln“, sagt Josh Epstein, CMO von Aras. „Agentische KI wird die betriebliche Effizienz steigern, die Markteinführungszeit verkürzen und Unternehmen in die Lage versetzen, sich in einem zunehmend wettbewerbsorientierten globalen Markt zu behaupten“, fügt er hinzu.

    Wie agentische KI funktioniert

    Agentische KI funktioniert durch die ausgeklügelte Integration mehrerer fortschrittlicher Technologien, die zusammen autonomes Verhalten erzeugen.

    Das System kombiniert NLP zum Verständnis menschlicher Kommunikation, ML-Algorithmen zur Mustererkennung und Vorhersage, LLMs für Schlussfolgerungen und Entscheidungsfindung sowie robuste Integrationsfunktionen für die Verbindung mit externen Tools und APIs.

    Diese Technologien ermöglichen es KI-Agenten, komplexe Informationen zu verarbeiten, fundierte Entscheidungen zu treffen und Aktionen in verschiedenen digitalen Umgebungen auszuführen. Der Kern-Workflow folgt einem strukturierten vierstufigen Zyklus, der den menschlichen Problemlösungsansätzen entspricht:

    1. Erfassung und Informationssammlung: Agenten sammeln Daten aus ihrer Umgebung über verschiedene Quellen und Schnittstellen.
    2. Argumentation und strategische Planung: Das System analysiert die gesammelten Informationen und formuliert auf der Grundlage der Ziele strategische Pläne.
    3. Ausführung und Koordination: Agenten zerlegen komplexe Ziele in überschaubare Teilaufgaben und koordinieren sich mit spezialisierten Tools und anderen Agenten, um Lösungen umzusetzen.
    4. Lernen und Anpassung: Das System lernt aus den Ergebnissen und passt seine Strategien durch kontinuierliche Feedback-Schleifen an.

    Dieser Workflow wird durch fünf wesentliche Funktionen unterstützt, die einen wirklich autonomen Betrieb ermöglichen. Jede Funktion befasst sich mit einem kritischen Aspekt der unabhängigen Entscheidungsfindung und Aufgabenausführung:

    • Zielformulierung: Interpretiert Anweisungen in natürlicher Sprache und übersetzt die Absicht des Benutzers in konkrete, umsetzbare Ziele.
    • Planung und Entscheidungsfindung: Zerlegt komplexe Aufgaben in logische Abläufe, bewertet mehrere Optionen und wählt die optimalen Vorgehensweisen aus
    • Tool-Nutzung: Bietet eine nahtlose Integration mit Softwareanwendungen, Datenbanken und APIs, um die Fähigkeiten des Agenten über sein Kernwissen hinaus zu erweitern
    • Speicher- und Statusverwaltung: Behält den Kontext aus früheren Interaktionen bei und verfeinert Strategien kontinuierlich auf der Grundlage der bisherigen Leistung
    • Autonome Ausführung: Ermöglicht einen unabhängigen Betrieb unter Einhaltung definierter Sicherheits- und Zuverlässigkeitsvorgaben.

    Im Kundensupport lösen Agenten komplexe technische Probleme selbstständig, indem sie Probleme diagnostizieren, auf relevante Datenbanken zugreifen und Lösungen implementieren, während sie aus jeder Interaktion lernen. Datenanalyse-Pipelines profitieren von Agenten, die Anomalien erkennen, Aufgaben anhand ihrer Auswirkungen auf das Geschäft priorisieren und automatisch Korrekturmaßnahmen generieren, um die Systemleistung aufrechtzuerhalten.

    Vorteile von agentenbasierter KI

    Unternehmen, die agentenbasierte KI-Systeme implementieren, erleben transformative Verbesserungen in mehreren operativen Dimensionen. Diese Vorteile gehen weit über die einfache Automatisierung von Aufgaben hinaus und bieten einen umfassenden Mehrwert, der die Art und Weise, wie Unternehmen auf dem modernen Markt agieren und konkurrieren, neu definiert.

    • End-to-End-Automatisierung: Agentische KI wickelt gesamte Prozesse von der Eingabe bis zur Ausgabe mit minimalem menschlichem Eingriff ab, sodass eine ständige Überwachung und Intervention überflüssig wird.
    • Größere Skalierbarkeit: Bei steigenden operativen Anforderungen behalten diese Systeme ihre Effizienz bei, ohne dass manuelle Eingriffe oder Infrastruktur-Upgrades erforderlich sind.
    • Verbesserte Effizienz: Agentische KI verarbeitet große Datenmengen deutlich schneller als Menschen und ermöglicht so eine schnellere Entscheidungsfindung und reibungslosere Arbeitsabläufe in allen Unternehmensbereichen.
    • Verbesserte Anpassungsfähigkeit: KI-Agenten lernen und passen sich in Echtzeit an veränderte Bedingungen oder Rückmeldungen an und verfeinern kontinuierlich ihre Entscheidungsalgorithmen, ohne dass eine Neuprogrammierung erforderlich ist.
    • Tool-Orchestrierung: Agentische KI integriert nahtlos mehrere Tools, Datenbanken und APIs, um komplexe Arbeitsabläufe über verschiedene Systeme und Plattformen hinweg auszuführen.
    • Verbesserte Entscheidungsfindung: KI-Agenten verarbeiten riesige Datenströme in Echtzeit und liefern umsetzbare Erkenntnisse, die schnellere und fundiertere Geschäftsentscheidungen ermöglichen.

    Was ist der Unterschied zwischen agentenbasierter KI und generativer KI?

    Das Verständnis des Unterschieds zwischen agentenbasierter KI und generativer KI hilft dabei, die beste Wahl unter den für die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens geeigneten Technologien zu treffen. Beide nutzen zwar fortschrittliches maschinelles Lernen und große Sprachmodelle, ihre Zwecke und Funktionsweisen unterscheiden sich jedoch grundlegend.

    Generative KI

    Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung neuer Inhalte wie Texte, Bilder, Audio oder Code auf der Grundlage von Mustern, die aus umfangreichen Trainingsdaten gelernt wurden. Diese Systeme zeichnen sich durch die Generierung von Inhalten aus, indem sie Muster in riesigen Datensätzen identifizieren und kodieren, um in Echtzeit hochwertige Ergebnisse zu liefern. Generative KI arbeitet reaktiv, indem sie als Reaktion auf Benutzeranweisungen Ergebnisse generiert, ohne dabei die Verantwortung für Aufgaben zu übernehmen oder unabhängige Ziele zu verfolgen.

    Die Stärke dieser Technologie liegt in ihrer Fähigkeit, kohärente, kontextbezogene Inhalte wie Essays, Marketingtexte, Softwarecode und visuelle Medien zu erstellen. Beliebte Beispiele sind ChatGPT zum Verfassen von Blogbeiträgen, DALL-E zum Erstellen von Bildern oder Jasper AI zum Generieren von Marketingmaterialien. Diese Systeme passen ihre Ergebnisse auf der Grundlage von Benutzerfeedback an, sind jedoch grundsätzlich auf menschliche Eingaben und Anweisungen angewiesen, um den Kontext und die Ziele zu bestimmen.

    Agentische KI

    Agentische KI geht über die Generierung von Inhalten hinaus und fungiert als autonomer Akteur, der in der Lage ist, zu planen, Entscheidungen zu treffen und Werkzeuge einzusetzen, um definierte Ziele zu erreichen. Diese Systeme zeigen echte Autonomie, indem sie Situationen unabhängig analysieren, Strategien formulieren und Maßnahmen mit minimalem menschlichem Eingriff ausführen. Agentische KI ist proaktiv statt reaktiv und verfügt über die „Handlungsfähigkeit”, kontextbezogene Entscheidungen zu treffen und sich an veränderte Umgebungen anzupassen.

    Die Technologie führt mehrstufige Prozesse unabhängig aus und interagiert dabei häufig mit APIs, Datenbanken und Anwendungen, um umfassende Arbeitsabläufe zu absolvieren. Agentische KI-Systeme folgen strukturierten Prozessen, die die Wahrnehmung von Umgebungen, das Durchdenken von Problemen, das Handeln auf der Grundlage von Entscheidungen, das Lernen aus Ergebnissen und die Zusammenarbeit mit anderen Systemen umfassen. Beispiele hierfür sind KI-Agenten, die Themen aus mehreren Quellen recherchieren, relevante Daten extrahieren, umfassende Berichte erstellen und die Ergebnisse automatisch per E-Mail oder über andere Kanäle verteilen.

    Attribut

    		 Generative KI

    Agentische KI
    Primäre Funktion

    Erstellung von Inhalten (Text, Bilder, Code, Musik)

    Aufgabenerledigung und Entscheidungsfindung
    Autonomiestufe

    Reaktiv (auf Aufforderung)

    Proaktiv (zielorientiert)
    Werkzeuggebrauch

    Selten oder vom Menschen initiiert

    Häufiger und autonomer Zugriff auf externe Tools
    Arbeitsablaufumfang

    Einzelne Interaktion

    Mehrstufige, toolübergreifende Prozesse
    Lernen und Anpassung

    Auf Trainingsdaten beschränkt

    Kontinuierliche Verbesserung durch verstärktes Lernen
    Entscheidungsfindung

    Verwaltung der Komplexität von Inhalten

    Autonome Situationsbewertung und Wegfindung

    Der grundlegende Unterschied liegt in der Ausrichtung und Autonomie. Generative KI erstellt Inhalte, während agentische KI Aktionen ausführt. Generative KI gibt neue Inhalte aus, während agentische KI eine Reihe von Entscheidungen und Aktionen ausgibt, die bestimmte Ziele erreichen. Unternehmen profitieren oft von der Kombination beider Technologien, um umfassende Lösungen zu schaffen, die Kreativität mit autonomer Ausführung verbinden.

    Wann sollte agentische KI eingesetzt werden?

    Unternehmen sollten agentische KI einsetzen, wenn herkömmliche Automatisierung komplexe und dynamische geschäftliche Herausforderungen nicht bewältigen kann. Die Technologie eignet sich besonders für Situationen, die anspruchsvolle Entscheidungen, mehrstufige Koordination und adaptive Reaktionen auf sich ändernde Bedingungen erfordern.

    Die Bandbreite der Einsatzszenarien für agentische KI ist groß und umfasst unter anderem:

    • Komplexe Workflows mit mehreren Tools. Prozesse, die eine Koordination über verschiedene Softwareplattformen, Datenbanken und APIs hinweg erfordern, bei denen aufeinanderfolgende Entscheidungen von sich ändernden Informationen abhängen
    • Dynamische Umgebungen mit hoher Variabilität. Situationen, in denen sich die Bedingungen häufig ändern und sofortige adaptive Reaktionen erfordern, die regelbasierte Systeme nicht vorhersehen können
    • Szenarien mit begrenzter menschlicher Aufsicht. Vorgänge außerhalb der Geschäftszeiten, über mehrere Zeitzonen hinweg oder in kostspieligen Überwachungsumgebungen, in denen eine kontinuierliche Überwachung nicht praktikabel ist
    • Echtzeit-Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen. Cybersicherheitsmaßnahmen, die eine sofortige Analyse des Netzwerkverkehrs, von Anomalien im Benutzerverhalten und eine automatisierte Abwehr von Bedrohungen erfordern
    • Optimierung der Lieferkette. Verwaltung von Lagerbeständen, Umleitung von Sendungen und Anpassung von Produktionsplänen auf der Grundlage von Echtzeit-Störungen und Marktbedingungen
    • Personalisierte Kundenerlebnisse. Bereitstellung maßgeschneiderter Dienstleistungen durch Analyse von Benutzerdaten, Präferenzen und Verhaltensmustern zur Steigerung der Kundenbindung und Zufriedenheit
    • Vorausschauende Wartung und Diagnose. Fertigungsumgebungen, in denen KI-Agenten Probleme bei der Geräteleistung erkennen, Wartungsarbeiten planen und kostspielige Ausfallzeiten verhindern.
    • Betrugserkennung, Portfoliooptimierung und Compliance-Überwachung, die die Analyse großer Datenströme und sofortige Reaktionsfähigkeiten erfordern.
    • Koordination der Patientenversorgung im Gesundheitswesen. Verwaltung von Behandlungsplänen, Verwaltungsabläufen und Ressourcenzuweisung bei gleichzeitiger Gewährleistung der Kontinuität der Versorgung.
    • Hohe Risiken/hohe Gewinne. Branchen mit risikoreichen Umgebungen profitieren besonders von der Implementierung agenter KI.

    Beispiele aus der Praxis belegen den erheblichen Mehrwert, darunter der Automobil-KI-Assistent von Mercedes-Benz, der personalisierte Navigationsantworten liefert. Die KI-gesteuerte Produktentwicklung von Bayer zielt darauf ab, die Herstellung und Lieferung von Produkten an Kunden zu verbessern. Diese Anwendungen zeigen, wie agentenbasierte KI die betriebliche Effizienz transformieren und gleichzeitig die Qualität und Konsistenz komplexer Geschäftsprozesse gewährleisten kann.

    Gängige Tools und Frameworks für agentenbasierte KI

    „KI-Agenten werden die Akzeptanz bei Entwicklern erhöhen, die Bedenken hinsichtlich der Verwendung von KI haben. Diese Agenten sind einfach zu bedienen, ähnlich wie eine Rechtschreibprüfung, und beantworten wichtige Fragen wie: ‚Habe ich eine gute Anforderung geschrieben? Gibt es bereits einen Duplikat?‘“, sagt Jonathan Scott, Chief Architect bei Razorleaf.

    Der Aufbau effektiver agentenbasierter KI-Systeme erfordert einen umfassenden Technologie-Stack, der mehrere spezialisierte Komponenten umfasst. Zu den wichtigsten Kategorien von agentenbasierten KI-Tools und -Frameworks gehören:

    KI-Agentenplattformen

    Autonome Systeme wie Auto-GPT, BabyAGI und AgentGPT fungieren als unabhängige digitale Projektmanager, die mit minimalem menschlichem Eingriff Aufgaben konzipieren, organisieren und ausführen. Diese Plattformen verwenden „GPT on a loop“-Ansätze, bei denen iterative Zyklen durchlaufen werden, um das Verständnis zu verbessern und die Ergebnisse zu optimieren, während sie sich durch Feedback-Mechanismen auf Basis von Versuch und Irrtum anpassen und aus Erfahrungen lernen.

    Große Sprachmodelle (LLMs)

    Grundlegende Modelle wie OpenAI GPT-4, Claude 3 Opus und Gemini 1.0 Ultra dienen als Schlussfolgerungsmaschinen, die die Entscheidungsfähigkeiten der agentenbasierten KI antreiben. Forschungsergebnisse zeigen, dass Claude 3 Opus sich als das modernste LLM für die Lösung komplexer Kontrollprobleme auf Bachelor-Niveau herausgestellt hat und eine überragende Genauigkeit und Schlussfolgerungsfähigkeit in technischen Anwendungen demonstriert.

    Vektordatenbanken und Speichersysteme

    Plattformen wie Pinecone, Weaviate, Chroma, Faiss und Qdrant ermöglichen es agentenbasierten KI-Systemen, hochdimensionale Daten für das Kontextgedächtnis und das Wissensmanagement zu speichern, abzurufen und zu verarbeiten. Diese Datenbanken unterstützen die Echtzeit-Datenaufnahme und Suchfunktionen mit geringer Latenz, die für Agenten unerlässlich sind, die während des autonomen Betriebs auf Informationen aus mehreren Quellen zugreifen und diese miteinander verknüpfen müssen.

    Workflow-Orchestrierungstools

    Frameworks wie LangChain, LangGraph, CrewAI und MetaGPT bieten die Infrastruktur für die Koordination von Multi-Agenten-Systemen und die Verwaltung komplexer Workflows. LangChain zeichnet sich durch die Verwaltung von Kontexten und die Integration externer Tools aus, während CrewAI sich auf das rollenbasierte Agentendesign konzentriert, das eine autonome Aufgabenverteilung und nahtlose Zusammenarbeit zwischen spezialisierten Agenten ermöglicht.

    Tools mit APIs und Plugins

    Integrationsfunktionen wie Browserzugriff, Codeausführung, Dateisuche und Plugins zum Abrufen von Daten ermöglichen es Agenten, mit externen Systemen zu interagieren und ihre operativen Fähigkeiten über ihr Kernwissen hinaus zu erweitern. Das Abruf-Plugin von OpenAI veranschaulicht diese Funktionalität, indem es ChatGPT den Zugriff auf persönliche oder organisatorische Informationsquellen über Vektordatenbank-Suchen ermöglicht.

    Prompt-Engineering und Agent-Frameworks

    Spezialisierte Frameworks wie OpenAI Swarm, ARCADE und FIPA bieten strukturierte Ansätze für die Definition von Agentenverhalten, Kommunikationsprotokollen und Lebenszyklusmanagement. Diese Systeme bieten standardisierte Vorgehensweisen für die Erstellung von Agenten, die natürliche Sprachbefehle interpretieren, dynamisch auf Umweltveränderungen reagieren und in verschiedenen Szenarien eine konsistente Leistung aufrechterhalten können.

    Herausforderungen und Überlegungen

    Obwohl agentenbasierte KI transformative Möglichkeiten bietet, müssen Unternehmen vor der Einführung erhebliche Herausforderungen und Überlegungen berücksichtigen. Diese Komplexität erfordert eine sorgfältige Planung, robuste Governance-Frameworks und eine kontinuierliche Überwachung, um eine verantwortungsvolle Implementierung sicherzustellen, die mit den Geschäftszielen und ethischen Standards im Einklang steht.

    Zu den wichtigsten Herausforderungen und Überlegungen gehören:

    • Risiken hinsichtlich der Abstimmung und Sicherheit: Autonomie führt zu Unvorhersehbarkeit, da Agenten mit menschlichen Werten und Einschränkungen in Einklang gebracht werden müssen, um schädliche Ergebnisse zu vermeiden, die den Interessen der Menschen zuwiderlaufen.
    • Sicherheit und Zugriffskontrolle: Agenten, die mit Tools und APIs interagieren, benötigen sichere Berechtigungsstrukturen, um unbefugten Zugriff auf sensible Daten zu verhindern und angemessene Berechtigungsgrenzen aufrechtzuerhalten.
    • Transparenz und Erklärbarkeit: Aufgrund ihrer „Black-Box“-Natur kann es schwierig sein, zu verstehen, wie und warum Agenten Entscheidungen treffen, was es schwierig macht, die Gründe für bestimmte Handlungen oder Ergebnisse nachzuvollziehen.
    • Fehlerbehandlung und Überwachung: Systeme benötigen Ausweichmechanismen für Ausfälle oder Fehlinterpretationen, wobei die Überwachung durch Menschen so lange unerlässlich bleibt, bis KI-Systeme vollständig zuverlässig sind.
    • Ressourcenmanagement: Der Betrieb komplexer Agenten kann erhebliche Rechenleistung und Umweltressourcen verbrauchen, was eine sorgfältige Abwägung der Betriebskosten und der Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit erfordert.
    • Einhaltung ethischer und regulatorischer Vorschriften: Autonome Agenten müssen Datenschutz-, Bias- und Rechenschaftsstandards einhalten und gleichzeitig Bedenken hinsichtlich der Fairness bei Beschäftigungsentscheidungen und Empfehlungen im Gesundheitswesen ausräumen.
    • Risiken für die Datenintegrität: KI-Agenten können Datensätze oder Datenbanken in einer Weise verändern, die zu Verzerrungen führt und möglicherweise irreversible Auswirkungen hat, die unbemerkt in den Systemen des Unternehmens auftreten.
    • Wirtschaftliche und soziale Auswirkungen: Die Automatisierung durch agentenbasierte KI kann zu Arbeitsplatzverlusten, zunehmender Ungleichheit und Machtkonzentration bei Technologieführern führen, sodass die gesellschaftlichen Auswirkungen sorgfältig abgewogen werden müssen.

    Auswirkungen von agentenbasierter KI auf PLM und Fertigung

    Agentenbasierte KI verändert grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen Produktentwicklungs- und Fertigungsprozesse verwalten. „Wir treten in das Zeitalter der agentenbasierten KI ein – Hintergrundagenten, die autonom arbeiten, um neue Schlussfolgerungen zu ziehen und Optimierungen vorzuschlagen, ohne dass explizite Anweisungen von Menschen erforderlich sind“, sagt Epstein. „Dies hat das Potenzial, PLM von einem Werkzeug zur Unterstützung der Entscheidungsfindung zu einem aktiven Partner in der Produktinnovation und im Lebenszyklusmanagement zu verwandeln.“

    Die Fähigkeit der Technologie, unabhängig zu arbeiten und gleichzeitig die Ausrichtung auf die Geschäftsziele beizubehalten, macht sie besonders wertvoll für moderne, produktorientierte Unternehmen, die durch operative Exzellenz Wettbewerbsvorteile erzielen wollen.

    Beschleunigtes Produktlebenszyklusmanagement (PLM)

    Agentische KI automatisiert und optimiert die Phasen des Produktlebenszyklus vom Konzept über das Design bis hin zum Testen und zur Freigabe, indem sie Aufgaben über CAD-Tools, PLM-Plattformen und Engineering-Datenbanken hinweg koordiniert. Diese Systeme integrieren nahtlos unterschiedliche digitale Systeme aller am Produktlebenszyklus beteiligten Abteilungen und ermöglichen so einen verbesserten Wissensaustausch und Lernprozess zwischen den Funktionen, was die Effizienz über die gesamte Lebensdauer des Produkts steigert.

    „Agentic AI ist darauf ausgelegt, das Produktlebenszyklusmanagement zu verbessern, indem es Unternehmen in die Lage versetzt, schnellere und intelligentere Entscheidungen zu treffen“, sagt Marilyn Guisbond, Content Marketing Manager bei Aras. „Mit agentischer KI analysieren autonome ‚Agenten‘ riesige Datenströme in Echtzeit und geben Designern, Ingenieuren und Managern maßgeschneiderte Vorschläge zur Optimierung von Prozessen hinsichtlich Geschwindigkeit und Kosten.“

    KI-Agenten können Designänderungen verfolgen, Compliance-Probleme melden und Änderungsanforderungen ohne manuelles Eingreifen initiieren, sodass die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Qualitätsstandards während des gesamten Entwicklungszyklus gewährleistet ist.

    Automatisierung vom Design bis zur Produktion

    Agenten helfen dabei, Designspezifikationen in produktionsreife Formate zu übersetzen, indem sie Fertigungsbeschränkungen simulieren und Aktualisierungen in ERP- oder MES-Systemen auslösen, wodurch eine schnellere Designübertragung ermöglicht wird. Diese Funktion verkürzt die Markteinführungszeit, indem sie die Übergaben zwischen den Abteilungen Engineering, Beschaffung und Fertigung autonom verwaltet und gleichzeitig die Designintegrität während des gesamten Übergangsprozesses gewährleistet.

    Die Technologie ermöglicht eine dynamische Planung, indem sie Produktionspläne autonom an Echtzeitdaten anpasst, z. B. durch die Neuzuweisung von Aufgaben an andere Maschinen oder die Umplanung der Produktion, wenn Geräte unerwartet ausfallen.

    Vorausschauende Qualität und Wartung

    Agentische KI überwacht Fertigungstelemetrie und Qualitätsdaten in Echtzeit und ermöglicht so proaktive Anpassungen oder Wartungsplanungen, bevor Fehler auftreten. Studien zeigen, dass KI-gestützte vorausschauende Wartungsprogramme die Maschinenstillstandszeiten um bis zu 50 % reduzieren und die Maschinenlebensdauer um 20 % bis 40 % erhöhen können.

    Diese Systeme lassen sich nahtlos in IoT- und SCADA-Systeme integrieren und bieten durchgängige Transparenz und Handlungsfähigkeit. Sie nutzen Computer Vision und Algorithmen des maschinellen Lernens, um während der Produktion Fehler oder Abweichungen von Qualitätsstandards zu erkennen. Je nach Branche und spezifischer Anwendung berichten Hersteller, die KI-basierte Qualitätskontrollsysteme implementieren, von einer Reduzierung der Fehlerquote um 30 % bis 90 %.

    Koordination der Lieferkette

    KI-Agenten passen Beschaffungspläne dynamisch auf der Grundlage von Vorlaufzeiten, Materialverfügbarkeit und Produktionsbedarf an und interagieren dabei direkt mit APIs von Lieferanten und PLM-integrierten Beschaffungswerkzeugen. Gartner berichtet, dass Hersteller, die KI für das Lieferkettenmanagement einsetzen, eine Verbesserung der Prognosegenauigkeit um 20 % bis 50 % und eine Reduzierung der Lagerbestände um 10 % bis 30 % erzielen, während das Serviceniveau beibehalten oder verbessert wird.

    Diese Systeme verbessern die Reaktionsfähigkeit und reduzieren Ausfallzeiten aufgrund von Teilemangel oder Verzögerungen, indem sie die Lieferkettenabläufe autonom überwachen und Echtzeit-Einblicke in potenzielle Störungen liefern. Sobald eine Störung in Echtzeit erkannt wird, können KI-Agenten automatisch Lieferungen von alternativen Lieferanten umleiten und gleichzeitig die Produktionspläne anpassen, um die Auswirkungen auf die Liefertermine zu minimieren.

    Kontinuierliche Verbesserung und Feedback-Schleifen

    Agentische Systeme sammeln Daten aus der Produktion und Kundenfeedback und geben diese an PLM-Systeme weiter, um Designänderungen oder Produktverbesserungen zu ermöglichen. Der Aufbau effektiver Feedback-Schleifen erfordert die Definition klarer Ziele und KPIs, die mit den Geschäftsergebnissen in Einklang stehen und sowohl quantitative Kennzahlen (z. B. Präzision und Wiederauffindbarkeit) als auch qualitative Messgrößen (z. B. Benutzerzufriedenheit) berücksichtigen.

    Diese Systeme schließen die Lücke zwischen dem digitalen Thread und den realen Ergebnissen und machen so die manuelle Datenabgleichung überflüssig. Durch die Kombination von menschlichen Erkenntnissen mit automatisierter Datenerfassung können Unternehmen umfassende Ergebnisse für eine kontinuierliche Optimierung erzielen.

    Agentische KI mit Aras nutzen

    Aras ist führend in der Integration von agentischer KI in PLM- und digitale Engineering-Umgebungen durch seine „Connected Intelligence”-Strategie, die von grundlegenden Erkennungsfunktionen bis hin zu fortschrittlicher agentischer KI und generativen Lernsystemen reicht. Dank seiner 25-jährigen PLM-Expertise und strategischen Partnerschaften mit Microsoft Azure AI Services ist das Unternehmen in der Lage, autonome Agenten bereitzustellen, die komplexe Workflows über CAD-, PLM-, ERP- und MES-Systeme hinweg koordinieren können.

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