KI-System Agentic Factory soll Fabriken effizienter und kostensparender machen
Paul Wagner
KI-System Agentic Factory soll Fabriken effizienter und kostensparender machen
"Agentic Factory": KI-gestütztes System soll die Fertigung revolutionieren
Ein neues, KI-basiertes System mit dem Namen Agentic Factory könnte die Produktionsabläufe in Fabriken grundlegend verändern. Entwickelt von Accenture, Avanade und Microsoft, setzt es intelligente Agenten ein, um Mitarbeitenden bei der schnelleren Diagnose von Problemen zu helfen und teure Stillstandszeiten zu reduzieren. Zwei große Unternehmen – Kruger Inc. und Nissha Metallizing Solutions – testen die Technologie bereits in ihren Werken.
Die Agentic Factory läuft auf Microsofts Cloud- und KI-Tools, darunter Azure, Fabric, Foundry und Copilot. Das System analysiert Echtzeit-Daten von Maschinen, historische Leistungsdaten und betriebliche Zusammenhänge, um Störungen präzise zu identifizieren. Tritt ein Problem auf, führt die Software Operatoren durch erste Prüfschritte, schlägt wahrscheinliche Ursachen vor und empfiehlt Lösungswege.
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Kruger Inc. erwartet durch die Technologie eine Verkürzung der Reparaturzeiten um 10 bis 15 Prozent, was jährlich Millionen einsparen könnte. Nissha Metallizing Solutions nutzt das System, um Ausschuss und un geplante Produktionsstopps zu verringern – mit dem Ziel, die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Beide Unternehmen evaluieren derzeit die Auswirkungen in ihren Fabriken.
Die Plattform ist darauf ausgelegt, die Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitenden, Maschinen und KI zu verbessern. Statt menschliches Fachwissen zu ersetzen, bietet sie sofortige Unterstützung und ermöglicht es dem Personal, sich auf entscheidende Entscheidungen zu konzentrieren. Eine vollständige Markteinführung ist für Ende 2026 geplant.
Erste Tests zeigen, dass die Agentic Factory die Fertigungsprozesse nachhaltig verändern könnte. Durch schnellere Reparaturen und weniger Verschwendung könnten Unternehmen wie Kruger und Nissha Metallizing Solutions erhebliche Kosteneinsparungen erzielen. Die flächendeckende Einführung hängt jedoch von den Ergebnissen der aktuellen Pilotanwender ab.
