KI-Agenten in der Industrie
KI-Agenten: Proaktive Assistenz für Forschung & Qualitätssicherung
KI-Agenten gewinnen rasant an Bedeutung – und verändern Entscheidungsprozesse in vielen Branchen. Doch was passiert, wenn sie in F&E- und QS-Umgebungen Einzug halten? Mit strukturierten Daten und klaren Zielen analysieren sie proaktiv, treffen Entscheidungen und geben Empfehlungen – für mehr Innovation, bessere Qualität und schnellere Entwicklungszyklen.
Warum KI-Agenten gerade jetzt auf der Agenda stehen?
KI-Agenten gelten als ein zentraler Entwicklungspfad der nächsten Technologiewelle. Das Beratungsunternehmen Gartner rechnet damit, dass bis 2028 etwa 15 % aller geschäftlichen Entscheidungen durch agentenbasierte Systeme beeinflusst werden (Report).
Auch IBM sieht im Konzept der „Agentic AI“ eine neue Phase intelligenter Automatisierung. Die technische Reife, verfügbare Daten und Cloud-Infrastrukturen schaffen heute erstmals die Voraussetzungen für ihren praktischen Einsatz – auch im industriellen Umfeld, so laut einem Trendbericht von IBM.
These technological advances open up entirely new opportunities in lab environments: processes can be optimized based on data, innovation accelerated, and quality assurance made smarter.
Dafür sorgen technologische Entwicklungen wie leistungsfähigere Cloud-Infrastrukturen, größere verfügbare Datenmengen und verbesserte KI-Modelle. Im Laborumfeld eröffnen sich damit völlig neue Möglichkeiten: Prozesse lassen sich datenbasiert optimieren, Innovationen beschleunigen und Qualitätssicherung smarter gestalten.
Was sind KI-Agenten?
Ein KI-Agent ist ein intelligentes Softwareprogramm, das eigenständig Ziele verfolgt, Daten analysiert, Entscheidungen vorbereitet und daraus konkrete Handlungsvorschläge oder Prozessinterventionen ableitet.
Im Gegensatz zu klassischer KI, die meist reaktiv arbeitet und auf konkrete Abfragen wartet, handeln Agenten proaktiv: Sie erkennen, was zu tun ist – und setzen alles daran, das definierte Ziel effizient zu erreichen.
Dazu benötigen sie drei zentrale Elemente:
- Input: Der Agent verarbeitet strukturierte Eingangsdaten – zum Beispiel Labordaten, Projektkontext, frühere Ergebnisse oder klar definierte Anforderungen.
- Logic: Mithilfe von Entscheidungsregeln, Machine Learning oder Heuristiken bewertet der Agent verschiedene Optionen und wählt die geeignetste Strategie aus.
- Output: Das Ergebnis sind Handlungsvorschläge, automatisierte Empfehlungen oder auch direkte Prozessinterventionen – die zur Entscheidung an den Menschen zurückgespielt werden.
Ein wesentliches Merkmal von Agenten ist das kontinuierliche Lernen durch Feedback: Sie analysieren, welche Vorschläge umgesetzt wurden und wie erfolgreich diese waren – und verbessern auf dieser Basis ihre Entscheidungslogik.
Gerade im Laborumfeld bedeutet das eine echte Weiterentwicklung: KI-Agenten helfen, Materialdaten nicht nur zu verwalten, sondern intelligent zu nutzen – für fundiertere Entscheidungen, kürzere Entwicklungszyklen und eine effizientere Qualitätssicherung. Ein Beispiel: Wenn ein Kunde eine neue Beschichtung für extreme Temperaturen benötigt, kann der Agent historische Rezepturen, Anforderungen und Testergebnisse analysieren – und innerhalb kürzester Zeit eine passende Kombination vorschlagen, die den Rahmenbedingungen entspricht.
Wie funktionieren KI-Agenten?
Ein KI-Agent verarbeitet Informationen in drei Schritten:
– Zunächst benötigt er strukturierte, digital verfügbare Daten. Typische Quellen sind LIMS-Systeme, ERP-Datenbanken, Excel-Listen oder spezialisierte Material–Intelligence–Plattformen wie LabV. Relevante Daten können Rezepturen, Materialeigenschaften, Prozessparameter oder Prüfergebnisse sein.
– Im zweiten Schritt erkennt der Agent definierte Ziele, sucht in den verfügbaren Daten nach Mustern, bewertet Zusammenhänge und entwickelt basierend auf seiner Entscheidungslogik konkrete Vorschläge.
– Im dritten Schritt werden die Ergebnisse präsentiert: Der Agent liefert Handlungsempfehlungen, optimierte Rezepturen, Prüfpläne oder Warnungen bei Abweichungen. Der Mensch bleibt dabei immer die letzte Instanz, die die Vorschläge prüft und entscheidet.
Beispiele aus der Praxis
F&E Lackentwicklung: Vom historischen Wissen zur neuen Rezeptur
Ein Kunde aus der Lackindustrie forderte eine Beschichtungslösung für extreme Einsatzbedingungen. Statt sich auf traditionelle Versuch-und-Irrtum-Methoden zu verlassen, wurde ein KI-Agent eingesetzt.
Der Ablauf:
- I. Historische Daten analysieren: Der Agent untersucht frühere Rezepturen und Testergebnisse unter ähnlichen Bedingungen.
- II. Rahmenbedingungen integrieren: Anforderungen wie Temperaturbeständigkeit, Haftung und regulatorische Vorgaben werden berücksichtigt.
- III. Handlungsvorschläge erstellen: Der Agent entwickelt optimierte Rezepturen und liefert Begründungen für seine Empfehlungen.
- IV. Auswahl und Feintuning: Der Mensch trifft die finale Auswahl und steuert weiteres Feintuning, basierend auf Rückmeldungen.
Das Ergebnis: Die Entwicklungszeit verkürzte sich deutlich, Ressourcen wurden effizienter genutzt und die Erfolgswahrscheinlichkeit stieg erheblich. Detaillierte Einblicke in diesen Anwendungsfall und weitere Beispiele finden Sie im Whitepape (mehr erfahren).
Qualitätssicherung bei Rezyklaten: Frühzeitiges Erkennen von Abweichungen
Auch bei der Qualitätssicherung von Rezyklaten unterstützte ein KI-Agent erfolgreich die Prozesse. Materialschwankungen konnten frühzeitig erkannt und gezielt ausgeglichen werden.
Der Ablauf:
- I. Eingangsdaten prüfen: Der Agent analysiert neue Materialchargen und vergleicht sie mit historischen Qualitätsdaten.
- II. Anomalien identifizieren: Abweichungen von definierten Standards werden automatisch erkannt.
- III. Handlungsempfehlungen ableiten: Der Agent gibt Vorschläge zur Mischung mit Neuware oder zur Anpassung von Prozessparametern.
- IV. Feedback integrieren: Prüfingenieure bewerten die Vorschläge, sodass der Agent aus dem Ergebnis weiter lernen kann.
Das Resultat: Die Materialqualität konnte stabilisiert, die Ausschussrate reduziert und der Prüfaufwand gesenkt werden. Eine ausführlichere Beschreibung dieses Anwendungsszenarios finden Sie in unserer Case Study – inklusive konkreter Datenstruktur, Herausforderungen im Alltag und Lessons Learned aus der Einführung (mehr erfahren).
Voraussetzungen und Grenzen
Damit KI-Agenten ihre volle Wirkung entfalten können, müssen einige Voraussetzungen erfüllt sein. Insbesondere ist eine strukturierte, digital verfügbare Datenbasis für die erfolgreiche Nutzung unverzichtbar. Ohne qualitativ hochwertige Eingangsdaten kann ein Agent keine zuverlässigen Analysen oder Empfehlungen liefern.
Genauso wichtig sind klare Zieldefinitionen. Der Agent muss wissen, worauf er hinarbeitet – etwa die Entwicklung einer optimierten Rezeptur oder die Erkennung von Qualitätsabweichungen.
Feedbackmechanismen sind ein weiterer Erfolgsfaktor. Nur wenn Agentenvorschläge bewertet und Rückmeldungen systematisch integriert werden, kann der Agent lernen und sich verbessern. Nicht zuletzt bleibt der Mensch stets die letzte Entscheidungsinstanz. Der Agent macht Vorschläge – die Verantwortung bleibt beim Menschen. Agenten sind also Werkzeuge und keine Ersatzinstanzen. Ihre Stärke entfaltet sich im Zusammenspiel mit menschlichem Fachwissen.
Fazit: Warum es jetzt auf vernetzte Daten ankommt
KI-Agenten verändern nicht von heute auf morgen die Praxis – aber sie eröffnen neue Perspektiven für datenbasierte Entscheidungen. Voraussetzung dafür ist, dass heute die richtigen Grundlagen gelegt werden: saubere Datenstrukturen, vernetzte Systeme und ein durchdachter Umgang mit digitalem Wissen.
Wer heute beginnt, seine Materialdaten konsistent zu erfassen, sinnvoll zu verknüpfen und digital nutzbar zu machen, schafft die Voraussetzung für den nächsten Schritt: den gezielten Einsatz intelligenter Agenten. Sie können dann Prozesse automatisieren, Vorschläge liefern oder Entscheidungen vorbereiten – eingebettet in ein System, das verstanden und getragen wird. Welche Chancen, Herausforderungen und konkreten Anwendungsfälle damit verbunden sind, beleuchten wir ausführlich im Webinar „KI-Agenten im Labor – Assistenzsysteme für F&E und QS“.
Nicht die Agententechnologie ist der erste Schritt – sondern die Entscheidung, Daten strategisch zu nutzen. Daran sollten Unternehmen heute arbeiten, um in Zukunft wirklich von den Entwicklungen der künstlichen Intelligenz profitieren zu können.
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