KI-Agenten im Unified Namespace (UNS)

Hersteller stehen unter ständigem Druck, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Qualität zu verbessern, Energiekosten zu senken und die Produktionsplanung zu optimieren. Die digitale Transformation verspricht diese Vorteile seit Jahren, doch oft bleibt der Nutzen unerreichbar. Die Kombination aus KI-Agenten und einem Unified Namespace (UNS) bietet einen praktischen Weg nach vorne. Durch den Betrieb innerhalb eines UNS – einer zentralisierten Echtzeit-Datenarchitektur – können KI-Agenten auf eine einzige Quelle der Wahrheit für den gesamten Produktionsstandort zugreifen. Dies ermöglicht ihnen, Live-Informationen zu analysieren, Optimierungsmöglichkeiten zu erkennen und Folgeaktionen systemübergreifend zu koordinieren. Das Ergebnis ist ein höherer Automatisierungsgrad und eine bessere systemübergreifende Zusammenarbeit.

Was ist ein KI-Agent?

Bis Ende 2024 war der Begriff „LLM” (Large Language Model) allgegenwärtig. Diese „Foundation Models” werden mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert und können menschenähnliche Antworten auf Fragen generieren. Ein LLM ist im Wesentlichen eine leistungsstarke Textvorhersage-Engine: Es nimmt eine Eingabe (eine Eingabeaufforderung) entgegen und gibt eine einzige Antwort aus. Allerdings hat es zwei große Einschränkungen:

1. Es kann nicht direkt auf Echtzeit- oder externe Informationen zugreifen.
2. Um neue Fakten zu lernen, muss es neu trainiert werden – ein langsamer und kostspieliger Prozess.

Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurden KI-Agenten entwickelt. Ein KI-Agent ist nicht nur ein LLM – es ist ein System, das ein LLM als eine seiner Komponenten verwendet.

Der Agent kann die Ausgabe des LLM übernehmen, Entscheidungen treffen, externe Tools (wie Datenbanken, APIs oder Sensoren) aufrufen und mehrstufige Aufgaben ausführen. Er kann sich an veränderte Situationen anpassen, Ziele im Auge behalten und mit minimaler menschlicher Anleitung auf diese hinarbeiten. Kurz gesagt:

• LLM = ein Gehirn, das Fragen beantwortet, aber nur einmal und mit statischem Wissen.
• KI-Agent = dasselbe Gehirn, aber in einem Körper mit Augen, Händen, Gedächtnis und der Fähigkeit, in der Welt zu handeln.

KI-Agenten in der Fabrik

Große Sprachmodelle (LLMs) – und damit auch KI-Agenten – sind probabilistisch. Das bedeutet, dass dieselbe Eingabe unterschiedliche Ergebnisse liefern kann. Während diese Flexibilität für kreative Aufgaben nützlich ist, birgt sie Risiken in der Fabrik, wo Wiederholbarkeit und Determinismus unerlässlich sind. Ausführungskritische Aktionen wie die Umplanung der Produktion, die Bestellung von Teilen oder die Anpassung von Maschinenparametern erfordern strenge Vorhersagbarkeit, Sicherheitsprüfungen und die Durchsetzung von Regeln. Diese Fähigkeiten können durch LLMs allein nicht gewährleistet werden.

Aus diesem Grund arbeiten KI-Agenten in der Praxis selten vollständig ohne menschliche Aufsicht. Stattdessen sind sie oft so konfiguriert, dass sie:

1. Innerhalb strenger Grenzen ausführen
2. Deterministische Logik für kritische Schritte verwenden (z. B. „wenn X > Schwellenwert, dann Y ausführen“)
3. Bestimmte Aktionen zur Genehmigung durch Menschen zurückstellen
4. LLMs eher in der Rolle der Entscheidungsunterstützung oder -koordination einsetzen als als alleinigen Ausführenden

KI-Agenten in der Fabrik kombinieren LLM-gestütztes Denken mit deterministischer Logik für kritische Schritte, leiten Maßnahmen mit weitreichenden Auswirkungen zur Genehmigung durch den Menschen weiter und fungieren in erster Linie als Entscheidungshilfen oder Koordinationssysteme und nicht als autonome freie Agenten. Der eigentliche Vorteil besteht nicht darin, den Menschen aus dem Prozess zu entfernen, sondern den manuellen Koordinationsaufwand zu reduzieren und gleichzeitig Maßnahmen, bei denen die Zuverlässigkeit gewährleistet ist, sicher zu automatisieren. Richtig eingesetzt, eröffnen KI-Agenten in der Fabrik eine Vielzahl von hochwertigen Anwendungsfällen, darunter:

Anwendungsfälle und Vorteile in der Fabrik

KI-Agenten in der Fabrik gehen über die Erkennung von Problemen oder Optimierungsmöglichkeiten hinaus – sie können auch Folgemaßnahmen innerhalb definierter Sicherheits- und Betriebsgrenzen initiieren und koordinieren. Sie unterstützen die Interaktion in natürlicher Sprache, sodass Bediener problemlos den Status abfragen, „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchspielen oder Maßnahmen bestätigen können. Die folgenden Beispiele veranschaulichen, wie sich diese Fähigkeiten in reale Vorteile umsetzen lassen.

1. Vorausschauende Wartung

Vorausschauende KI überwacht Gerätedaten in Echtzeit, um frühe Anzeichen potenzieller Ausfälle zu erkennen, wie z. B. subtile Veränderungen der Vibrations- oder Temperaturmuster. Beispielsweise kann sie Sensordaten von allen rotierenden Anlagen in einer Einrichtung verfolgen. Wenn ein Lagerausfall in 42 Stunden vorhergesagt wird, kann der KI-Agent einen Arbeitsauftrag im CMMS erstellen, die Beschaffung des Ersatzteils veranlassen und den Reparaturplan koordinieren. So wird sichergestellt, dass das Problem behoben wird, bevor es zu Ausfallzeiten kommt, und der Betrieb effizient weiterläuft.

Unterschied zur heutigen KI: Herkömmliche Tools für die vorausschauende Wartung sind weitgehend reaktiv und einstufig. Sie können zwar Anomalien erkennen und Warnmeldungen ausgeben, sind jedoch auf Menschen angewiesen, um die Daten zu interpretieren, über die nächsten Schritte zu entscheiden und Maßnahmen durchzuführen. Ein KI-Agent erweitert dies, indem er die Situation bewertet, die optimale Reaktion auswählt und die Folgemaßnahmen systemübergreifend koordiniert – von der Planung der Wartung bis zur Beschaffung von Ersatzteilen –, und zwar innerhalb vordefinierter Sicherheits- und Betriebsgrenzen. Mit anderen Worten:

• Heutige KI = „Hier ist ein Problem, das Sie vielleicht überprüfen sollten.“
• KI-Agent = „Hier ist ein Problem; bitte bestätigen Sie die geplante Reparatur und die bestellten Teile. Ich habe das Wartungsprotokoll bereits entsprechend aktualisiert.“

2. KI-gestützte Qualitätskontrolle

Die KI-gestützte Qualitätskontrolle überprüft Produkte in Echtzeit während der Fertigung, erkennt Fehler oder Unregelmäßigkeiten sofort und leitet umgehend Korrekturmaßnahmen ein. Beispielsweise können Kameras Rohbilder in den Namensraum streamen, während SPSen Prozessparameter veröffentlichen. Der KI-Agent führt beide Datenquellen zusammen, um das Inspektionsmodell dynamisch zu verfeinern und die Genauigkeit in Echtzeit zu verbessern. Dies reduziert Ausschuss, minimiert Nacharbeit und erhöht die Gesamtproduktionseffizienz.

Unterschied zur heutigen KI: Herkömmliche Bildverarbeitungs-KI kann Fehler erkennen und in einigen Fällen Modelle im Laufe der Zeit neu trainieren, funktioniert jedoch in der Regel als eigenständiges System. Folgeaktionen – wie die Anpassung von Maschinenparametern, die Benachrichtigung von Bedienern oder die Aktualisierung von Qualitätsprotokollen – erfordern oft manuelle Eingriffe oder separate Steuerungssysteme. Ein KI-Agent erweitert dies, indem er nicht nur Fehler in Echtzeit identifiziert und sich daran anpasst, sondern auch die gesamte Reaktion über verbundene Systeme hinweg koordiniert, und zwar innerhalb vordefinierter Sicherheits- und Qualitätsgrenzen. Mit anderen Worten:

• Die KI von heute = „Dieses Produkt hat einen Defekt; jemand sollte den Prozess überprüfen.“
• KI-Agent = „Dieses Produkt hat einen Defekt; ich habe die Prüfparameter angepasst, das Qualitätsprotokoll aktualisiert und den Linienleiter zur Bestätigung benachrichtigt.“

3. Dynamischer Planungsagent

Ein dynamischer Planungsagent aktualisiert Produktionspläne automatisch in kurzen Intervallen – oft alle paar Minuten – auf Grundlage des aktuellen Anlagenstatus, der Materialverfügbarkeit und sich ändernder Produktionsprioritäten. Dadurch bleibt die Planung flexibel und kann auf Echtzeitbedingungen reagieren, was einen optimierten Durchsatz, eine bessere Ressourcennutzung und kürzere Durchlaufzeiten ermöglicht. Durch die kontinuierliche Anpassung des Plans an den tatsächlichen Betrieb können Hersteller schnell auf Störungen reagieren und einen agilen, effizienten Arbeitsablauf aufrechterhalten.

Unterschied zur heutigen KI: Herkömmliche Planungswerkzeuge, selbst wenn sie KI-gestützt sind, basieren in der Regel auf periodischen Batch-Aktualisierungen oder manuellen Eingaben durch den Planer. Sie können zwar optimierte Zeitpläne vorschlagen, aber menschliche Bediener müssen die Änderungen validieren und anwenden. Ein KI-Agent erweitert dies, indem er kontinuierlich Live-Daten überwacht, den Zeitplan automatisch neu berechnet und Aktualisierungen direkt an MES-, ERP- und Fertigungssteuerungssysteme weiterleitet – alles innerhalb vordefinierter Betriebs- und Sicherheitsbeschränkungen. Mit anderen Worten:

1. Die KI von heute = „Hier ist ein besserer Zeitplan; vielleicht möchten Sie ihn anwenden.“
2. KI-Agent = „Hier ist der aktualisierte Zeitplan; ich werde ihn nach Ihrer Bestätigung mit MES, ERP und den Liniensteuerungen synchronisieren.“

Herausforderungen in der Fabrik

Der erfolgreiche Einsatz von KI-Agenten in der Fabrik hängt von der Erfüllung einer Reihe wichtiger Voraussetzungen ab.

1. Verfügbarkeit und Qualität von Daten – KI-Agenten sind auf konsistente, hochwertige Daten aus der gesamten Produktionsumgebung angewiesen. Dies erfordert eine robuste Integration – in der Regel über APIs oder einen Unified Namespace (UNS) –, um Maschinen, Systeme und Sensoren miteinander zu verbinden. Im industriellen IoT kann der Wert sauberer, genauer Daten nicht hoch genug eingeschätzt werden: Schlechte oder unorganisierte Eingaben führen zu unzuverlässigen oder irreführenden Ergebnissen, unabhängig davon, wie fortschrittlich die KI ist. Ob maschinelles Lernen, generative KI oder KI-Agenten – die Regel bleibt dieselbe: Garbage in, garbage out.
2. Klare Ziele und Grenzen – Definieren Sie die Ziele des Agenten und legen Sie operative Grenzen für sicheres, vorhersehbares Verhalten fest.
3. Interaktion in natürlicher Sprache – Stellen Sie sicher, dass der Agent Befehle des Bedieners in einfacher Sprache interpretieren und darauf reagieren kann.
4. Überwachungs- und Kontrollmechanismen – Behalten Sie den Überblick mit Tools, die bei Bedarf Überwachung, Verwaltung und Eingriffe ermöglichen.
5. Ausreichende Rechenressourcen – Stellen Sie ausreichende Rechenleistung und Infrastruktur bereit, um KI-Workloads zuverlässig zu bewältigen.

Ein Unified Namespace (UNS) ist die ideale Grundlage, um diese Voraussetzungen zu erfüllen. Er bietet eine strukturierte, zentralisierte Datenschicht, die es KI-Agenten ermöglicht, effizient, sicher und in voller Übereinstimmung mit den Geschäftszielen zu arbeiten.

Unified Namespace (UNS) und KI-Agenten

Ein Unified Namespace (UNS) ist eine zentralisierte, strukturierte Datenarchitektur, die Echtzeitinformationen aus der gesamten Fabrikumgebung in einer einzigen, zugänglichen Quelle zusammenfasst. Maschinen, SCADA, MES, ERP, AGVs und sogar Gabelstapler veröffentlichen ihren aktuellen Status und Ereignisse im UNS, wo sowohl Live- als auch historische Daten in einem einheitlichen, organisierten Format verfügbar sind. Lesen Sie hier mehr dazu.

Für KI-Agenten ist der UNS die ideale Grundlage. Anstatt fragmentierte Daten aus isolierten Systemen abzurufen, kann der Agent einheitliche Echtzeit-Streams abonnieren und darauf reagieren – was schnellere, genauere Entscheidungen und eine optimierte systemübergreifende Koordination ermöglicht. Was früher komplexe, maßgeschneiderte Integrationen und umfangreiche technische Anstrengungen erforderte, kann nun über eine einzige, standardisierte Schnittstelle erreicht werden.

Schritte zur Implementierung von KI-Agenten im Unified Namespace (UNS)

Die Implementierung von KI-Agenten in der Fabrik erfordert mehr als nur leistungsstarke Modelle – sie hängt von einer soliden, gut strukturierten Datenbasis ab. Der Unified Namespace (UNS) ist diese Grundlage und bietet die einzige Quelle der Wahrheit, auf die sich KI-Agenten für eine sichere, zuverlässige und skalierbare Entscheidungsfindung stützen. Die Befolgung dieser Best Practices trägt dazu bei, dass Ihre KI-Agenten einen konsistenten Mehrwert liefern:

Schritt 1: Einrichten des Unified Namespace (UNS)

Definieren Sie ein Datenmodell: Entwickeln Sie ein gemeinsames Schema oder eine Ontologie, die alle Geräte und Systeme für die Kommunikation verwenden.
Implementieren Sie Datenadapter: Erstellen oder implementieren Sie Konnektoren für ältere Geräte oder unterschiedliche Systeme, um deren Daten in das UNS-Format zu konvertieren.
Richten Sie einen Message Broker ein: Implementieren Sie einen Message Broker, der alle Datenquellen in ein einheitliches Framework integriert.
Hinzufügen von Metadaten und Tags: Bereichern Sie die Daten mit kontextbezogenen Metadaten (z. B. Zeitstempel, Geräte-IDs), um das Abrufen und Verstehen zu erleichtern.

Schritt 2: Konfigurieren und Trainieren von KI-Modellen

Auswählen geeigneter Modelle: Wählen Sie leichtgewichtige, trainierbare KI-Modelle, die für industrielle Daten geeignet sind (z. B. kleine LLMs, Regressionsmodelle oder Klassifikatoren).
Mit UNS-Daten trainieren: Speisen Sie bereinigte und formatierte Daten in die Modelle ein, um sie zu trainieren.
Transferlernen oder Feinabstimmung implementieren: Verwenden Sie vortrainierte Modelle und passen Sie sie schnell an Ihre Daten an, um Zeit und Ressourcen zu sparen.
Validieren und testen: Bewerten Sie die Modellleistung mit einem Validierungsdatensatz und passen Sie die Parameter nach Bedarf an.

Schritt 3: Einsatz der KI-Agenten im Beratungsmodus

Integration der Modelle: Verbinden Sie die trainierten Modelle über APIs oder Messaging-Protokolle mit der Betriebsumgebung.
Aktivierung des Beratungsmodus: Konfigurieren Sie KI-Agenten so, dass sie Empfehlungen oder Vorhersagen generieren, anstatt automatisch Aktionen auszuführen.
Schnittstellen für Stakeholder erstellen: Entwickeln Sie Dashboards oder Benutzeroberflächen für Bediener und Entscheidungsträger, um die Vorschläge der KI zu überprüfen.
Feedback sammeln: Sammeln Sie Benutzerfeedback, um die Empfehlungen der KI zu verfeinern und die Genauigkeit zu verbessern.

Schritt 4: KPIs definieren und überwachen

Klare Kennzahlen festlegen: Wählen Sie Leistungskennzahlen, die für die betrieblichen Ziele relevant sind (z. B. Ertragssteigerung, Reduzierung von Ausfallzeiten).
Automatisieren Sie die Datenerfassung: Verwenden Sie das UNS, um KPI-Daten aus allen relevanten Quellen automatisch zu erfassen.
Analysieren und berichten Sie: Überprüfen Sie regelmäßig die KPI-Leistung, um die Auswirkungen der KI-Empfehlungen zu messen.
Passen Sie an und optimieren Sie: Verwenden Sie KPI-Erkenntnisse, um KI-Modelle und das Verhalten von Agenten zu optimieren.

Schritt 5: Kontinuierliche Bewertung und Verbesserung implementieren

Synthetische Tests planen: Führen Sie regelmäßig simulierte Betriebsszenarien in KI-Agenten ein, um Fehler oder Inkonsistenzen frühzeitig zu erkennen.
KI-Reaktionen überwachen: Beobachten Sie kontinuierlich die Ergebnisse der Agenten hinsichtlich Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Sicherheit.
Modelle neu trainieren und aktualisieren: Integrieren Sie neue Daten und Erkenntnisse in den Trainingsprozess, um KI-Agenten auf dem neuesten Stand zu halten.
Datenintegrität prüfen: Überprüfen Sie regelmäßig den UNS, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig und aktuell bleiben.

Best Practices für UNS-basierte KI-Agenten

Die effektive Implementierung von KI-Agenten in industriellen Umgebungen hängt stark von der Einrichtung einer robusten und standardisierten Datenbasis ab. Die Befolgung bewährter Best Practices gewährleistet einen zuverlässigen, skalierbaren und sicheren Betrieb innerhalb einer Unified Namespace-Umgebung:

Fazit

KI-Agenten im Unified Namespace (UNS) sind ein wichtiger Schritt hin zu einer intelligenteren, anpassungsfähigeren und vernetzten Fabrik. Durch die Kombination von Echtzeit-Anlagendaten mit Entscheidungs- und Koordinationsfunktionen ermöglichen sie einen höheren Automatisierungsgrad, schnellere Reaktionszeiten und eine nahtlose systemübergreifende Koordination – und das alles unter Beibehaltung der menschlichen Kontrolle dort, wo sie am wichtigsten ist. Der Weg zum Erfolg beginnt mit einer soliden Datenbasis, klaren Zielen und sicheren betrieblichen Leitplanken. Hersteller, die KI-Agenten strategisch in einer robusten UNS-Architektur implementieren, können erhebliche Effizienz-, Qualitäts- und Agilitätsgewinne erzielen – weg von isolierten digitalen Tools hin zu einem vollständig integrierten, datengesteuerten Betrieb.