Auf einen Blick
KI-Agenten sind autonome, zielgerichtete Softwaresysteme, die im Gegensatz zu Chatbots nicht nur passiv Fragen beantworten, sondern auch aktiv und eigenständig Aufgaben ausführen können. Im privaten Alltag werden diese immer populärer, bspw. durch das Open-Source Framework Openclaw, aber auch in der Produktion und Fabrik gewinnen sie an Bedeutung. Mögliche Anwendungen bestehen darin, Daten aus Maschinen, Sensoren, ERP-, MES- oder Qualitätsdaten auszuwerten und daraus nächste Schritte abzuleiten. Anders als klassische KI-Modelle liefern sie nicht nur eine Prognose, sondern planen Aufgaben, nutzen Werkzeuge, koordinieren sich mit anderen Agenten untereinander und schlagen konkrete Handlungen vor oder führen diese direkt aus. Eine häufig genutzte Architektur sieht dabei folgendermaßen aus: Ein übergeordneter KI-Agent übernimmt Planung und Orchestrierung, während spezialisierte kleinere Agenten Daten erfassen, vorverarbeiten, analysieren und Wartungsempfehlungen ableiten.
Potenziale für KMU
Für KMU liegt der Nutzen vor allem darin, vorhandene Maschinendaten besser in Entscheidungen zu übersetzen. KI-Agenten sind prädestiniert dafür, auch in unstrukturierten Daten Muster erkennen und interpretieren zu können. Am Beispiel der Instandhaltung können bspw. Stillstände früher erkannt, Wartungsmaßnahmen priorisieren und Techniker gezielter eingesetzt werden. Dadurch sinken ungeplante Ausfälle, Ersatzteilkosten und unnötige Routineinspektionen. Ein weiterer Vorteil ist die Entlastung kleiner Teams. Agenten können Datenqualität prüfen, passende Analysemodelle wählen und Berichte für die Schichtleitung vorbereiten. Besonders interessant ist der hybride Ansatz mit lokalen, kompakten Sprachmodellen (Small Language Models) direkt auf lokalen Endgeräten wie IoT-Devices, Mini-PCs oder Smartphones in KMU, weil sensible Produktionsdaten im Betrieb bleiben können und Latenzen sinken. Zudem sind für einfache, niederschwellige Aufgaben meist keine umfangreichen, extrem leistungsfähigen Sprachmodelle nötig. Somit können nahe des Nutzungsortes die agentischen Funktionen bereitgestellt werden, wodurch Schnittstellen, Komplexität und Latenzen reduziert werden. Für KMU entsteht so ein pragmatischer Einstieg in datengetriebene Fabrikoptimierung, ohne sofort eine vollständig autonome Fabrik aufbauen zu müssen. Ebenfalls können erste Prototypen direkt an der Anlage getestet und später ausgerollt werden.
Anwendungsbereiche in KMU
Ein Maschinenbau-KMU kann KI-Agenten nutzen, um Vibration, Temperatur, Druck und Laufzeiten zu analysieren und daraus Wartungsprioritäten für CNC-Maschinen abzuleiten. In der Kunststoffverarbeitung könnten Agenten Prozessparameter mit Ausschussraten verbinden und Bedienenden Hinweise zur Stabilisierung geben. In der Lebensmittelproduktion helfen sie, Kühlketten-, Reinigungs- und Anlagenzustandsdaten zu überwachen und Abweichungen schneller zu erkennen. In einer Metallfertigung kann ein Agent Fertigungsaufträge, Werkzeugverschleiß und Maschinenbelegung kombinieren, um Wartungsfenster mit geringer Produktionsbelastung vorzuschlagen. Die Beispiele zeigen, dass ein Agent nicht das Fachwissen der Bedienenden ersetzt, sondern es gezielter einsetzbar macht.
Herausforderungen
Die Einführung ist kein reines Softwareprojekt. Sie setzt voraus, dass Maschinendaten sauber erfasst werden, Schnittstellen stabil sind und IT, Hardware, Instandhaltung und Produktion klar zusammenarbeiten.
In der Praxis fehlen häufig historische Daten, einheitliche Sensorik oder interne KI-Kompetenz. Zudem müssen Empfehlungen nachvollziehbar bleiben, weil fehlerhafte Wartungs- oder Produktionsentscheidungen Kosten, Qualität und Sicherheit beeinträchtigen können. Menschen müssen sie weiterhin prüfen, ändern oder Maßnahmen genehmigen können, bevor etwas umgesetzt wird. Weitere Hürden sind Kosten für Integration, Modellbetrieb und Cybersicherheit. Besonders kritisch sind Datenabfluss, Cloud-Abhängigkeit und falsche KI-Ausgaben oder Halluzinationen. Kontrollmechanismen, interne Audits, lokale Modelle und regelbasierte Fallbacks sind deshalb zentrale Erfolgsfaktoren.
Weiterführende Informationen
- Agentic AI. (o. D.). Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS. https://www.iais.fraunhofer.de/de/kuenstliche-intelligenz/agentic-ai.html
- Empowering advanced industries with agentic AI. (2025). McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/industries/automotive-and-assembly/our-insights/empowering-advanced-industries-with-agentic-ai
- KUKA. (2025). Agentic AI in der Industrie. KUKA. https://www.kuka.com/de-de/unternehmen/iimagazine/2025/09/agentic-ai-in-der-industrie
- World Economic Forum & Boston Consulting Group. (2025). Frontier Technologies in Indus-trial Operations: The Rise of Artificial Intelligence Agents. In Transformation Of In-dustries in The Age Of AI. https://reports.weforum.org/docs/WEF_Frontier_Technologies_in_Industrial_Operations_2025.pdf
