Intelligent Product Lifecycle Was kann agentenbasierte KI in der Industrie?

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Mit agentenbasierter KI entsteht erstmals die Möglichkeit, komplexe Produkt- und Prozesszusammenhänge nicht nur zu analysieren, sondern aktiv zu verstehen und eigenständig zu handeln. Doch welches Potenzial steckt konkret hinter diesem Ansatz?

Künstliche Intelligenz hat in der industriellen Praxis eine neue Entwicklungsstufe erreicht. Während erste Anwendungen auf punktuelle Automatisierung oder Datenanalyse zielten, geht agentenbasierte KI deutlich darüber hinaus: Sie kann Aufgaben im Kontext komplexer Produkt- und Prozessstrukturen interpretieren, Handlungsschritte ableiten, vorbereiten und eigenständig ausführen.  

Das kann zum Beispiel die Analyse von Änderungen in Stücklisten und Arbeitsplänen sein, die Ableitung fertigungsgerechter Anpassungen oder eine automatisierte Erstellung bzw. Aktualisierung von Arbeitsanweisungen. KI-Agenten können Qualitäts- oder Abweichungsdaten aus der Produktion auswerten und an vorgelagerte Prozesse zurückspielen. So können sie für eine bessere Abstimmung zwischen Entwicklung und Fertigung sorgen und damit für weniger Fehler, mehr Effizienz, kürzere Reaktionszeiten und eine spürbare Entlastung der Teams von manuellen Abstimmungs- und Analyseaufgaben.  

Von der Automatisierung zur Kontextintelligenz

Im Unterschied zu klassischer regelbasierter Automatisierung analysieren KI-Agenten Informationen kontextsensitiv. Dadurch können sie Abhängigkeiten erkennen und in ihre Entscheidungslogik einbeziehen. Zudem sind KI-Agenten interoperabel, sie arbeiten also nicht innerhalb einer Anwendung, sondern können Daten und Prozesse zwischen verschiedenen Systemen verknüpfen. Technisch stützen sie sich dabei auf drei zentrale Bausteine: vektorbasierte Datenmodelle zur Einbindung unstrukturierter Inhalte, semantische Schichten zur Übersetzung natürlichsprachlicher Anfragen in Systemabfragen sowie offene APIs, um systemübergreifend Aktionen auszulösen.

Im Unterschied zu klassischer regelbasierter Automatisierung analysieren KI-Agenten Informationen kontextsensitiv. Dadurch können sie Abhängigkeiten erkennen und in ihre Entscheidungslogik einbeziehen. Zudem sind KI-Agenten interoperabel, sie arbeiten also nicht innerhalb einer Anwendung, sondern können Daten und Prozesse zwischen verschiedenen Systemen verknüpfen. Technisch stützen sie sich dabei auf drei zentrale Bausteine: vektorbasierte Datenmodelle zur Einbindung unstrukturierter Inhalte, semantische Schichten zur Übersetzung natürlichsprachlicher Anfragen in Systemabfragen sowie offene APIs, um systemübergreifend Aktionen auszulösen.

Drei Reifestufen agentenbasierter Unterstützung

In der industriellen Praxis lassen sich KI-Agenten in drei Reifestufen beobachten:

• Stufe 1 – Beraten: Indem KI-Agenten spezifische Informationen liefern, Dokumente zusammenfassen und Empfehlungen geben, ermöglichen sie Effizienzsteigerungen und eine schnellere, datenbasierte Entscheidungsfindung. Derartige KI-Agenten lassen sich schon mit geringen Investitionen umsetzen, Voraussetzung ist die Integration mit den relevanten Datenquellen.  
• Stufe 2 – Unterstützen: Diese KI-Agenten unterstützen nicht nur, sondern führen einzelne Teilaufgaben aktiv aus. So können sie Prozesse optimieren und Fehler reduzieren. Entscheidungen werden datenbasiert vorbereitet, bleiben aber letztlich beim Menschen. Diese Agenten erfordern eine tiefere Integration in Unternehmenssysteme, ein ausgefeilteres Prompt-Engineering und eine KI-gesteuerte Entscheidungsunterstützung.
• Stufe 3 – Automatisieren: In klar definierten Szenarien führen KI-Agenten eigenständig Aufgaben aus, dabei passen sie sich dynamisch an veränderte Daten und Prozesse an. Das kann die betriebliche Effizienz erheblich steigern. Transparenz und Governance sind dabei jedoch essenziell. Zudem braucht es hierfür Agenten-Architekturen, ein hochentwickeltes Prompt-Engineering und ggf. auch spezialisierte Machine-Learning-Modelle.  

PLM als strukturierte Datenbasis für KI

Für KI-Agenten aller drei Stufen gilt: Ihre Wirksamkeit hängt entscheidend von der Verfügbarkeit strukturierter, konsistenter und kontextualisierter Daten ab. Die Realität ist jedoch von heterogenen Systemlandschaften, Medienbrüchen und historisch gewachsenen Dokumentenstrukturen geprägt. Der Schritt von dokumentenzentrierten Arbeitsweisen hin zu teilezentrierten, durchgängig verknüpften Produktdatenmodellen ist daher nicht nur ein Effizienzthema, sondern eine strategische Voraussetzung für den KI-Einsatz.

Genau darin liegt die Stärke von PLM- (Product Lifecycle Management) und ALM- (Application Lifecycle Management) Systemen. Indem hier Produktdaten, Stücklisten, Änderungsprozesse, Anforderungen und Freigaben entlang des gesamten Lebenszyklus verwaltet werden, können KI-Agenten aktuelle und belastbare Daten abrufen und in den Kontext des Gesamtsystems setzen. Das macht sie zum Fundament agentenbasierter KI und bringt Intelligenz in den Produktlebenszyklus. 

Intelligent Product Lifecycle: Daten übers ganze Unternehmen intelligent nutzen

Das beschreibt PTC mit dem Konzept des Intelligent Product Lifecycle. Er beginnt bei den Produktdaten in der Entwicklung und nutzt diese systematisch weiter für die Fertigung und Beschaffung bis hin zum Service. So entsteht eine konsistente Datenbasis, die Silos überwindet und Rückverfolgbarkeit sowie Rückkopplungsschleifen ermöglicht, etwa von der Fertigung oder dem Service zurück in die Konstruktion.

Die Produktdatenbasis ist hier nicht nur als Dokumentationsinstrument zu sehen, sondern als strategische Infrastruktur. Denn je besser diese Daten strukturiert, verknüpft und qualitätsgesichert sind, desto größeren Nutzen entfalten sie für unternehmensweite Prozesse und desto wirkungsvoller kann agentenbasierte KI darauf aufsetzen.

Einführung als Transformationsprojekt

Die Integration agentenbasierter KI ist jedoch nicht nur ein technologisches Vorhaben. Sie ist ein kultureller Wandel, der neue Fähigkeiten sowie veränderte Rollen, Prozesse und organisatorische Strukturen erfordert. Als Einstieg empfehlen sich deshalb klar definierte und abgegrenzte Pilotprojekte mit eingeschränktem Risikoprofil. So können Unternehmen Erfahrungen sammeln und schrittweise skalieren.  
Ein durchdachtes Change-Management hilft Mitarbeitenden dabei, KI als Unterstützung zu betrachten, die ihnen ermöglicht, Routineaufgaben abzugeben, ungehindert (zusammen) zu arbeiten und besser informierte Entscheidungen zu treffen. Zudem müssen Schulungen und Verfahren sicherstellen, dass KI effektiv, aber auch verantwortungsvoll eingesetzt wird. Außerdem ist regulatorische Compliance entscheidend. KI-Systeme müssen erklärbar und transparent sein und den aktuellen Regularien wie DSGVO, dem EU AI Act sowie Cybersecurity-Richtlinien und -Anforderungen entsprechen. 

Ausblick: KI als Verstärker industrieller Kompetenz

Auch KI-Agenten sind kein Allheilmittel. Doch sie können mehr Agilität, Effizienz und Innovationsfähigkeit ermöglichen. Entscheidend hierfür ist es, KI nicht isoliert zu betrachten, sondern als integralen Bestandteil einer durchgängigen Produktdatenstrategie im Sinne eines Intelligent Product Lifecycle. Fertigungsunternehmen, die ihre Produktdaten auf diese Weise nutzbar machen, profitieren nicht nur durch operative Effizienzgewinne, sondern legen auch den Grundstein für eine KI-gestützte Weiterentwicklung der gesamten Organisation.

Dr. Florian Harzenetter ist Global Advisor Industrials bei PTC.