KI senkt in der Fertigung Durchlaufzeit und Fehlerquote
Qualitätssicherung, Instandhaltung und technische Dokumentation sind die Funktionen, in denen KI-Agenten in produzierenden Unternehmen den größten Effekt haben.
KI-Hebel in der Fertigung
Fertigungsunternehmen arbeiten mit gewachsenen ERP- und MES-Landschaften, viel implizitem Wissen bei erfahrenen Mitarbeitern und Prozessen, die über Jahrzehnte optimiert wurden, aber selten digital dokumentiert sind. Qualitätsprobleme werden oft erst spät erkannt, Instandhaltung reagiert statt vorherzusagen, und technische Dokumentation für Kunden und eigene Teams entsteht manuell. Jede dieser Lücken kostet Durchlaufzeit oder erhöht die Fehlerquote.
Wir setzen KI dort an, wo Daten bereits erfasst werden, aber nicht genutzt: Maschinen- und Sensordaten, Prüfprotokolle, Servicehistorien. Agenten werten diese Daten aus, markieren Auffälligkeiten für Menschen und beantworten wiederkehrende technische Anfragen aus bestehender Dokumentation. Das Ziel ist nicht, Produktionsprozesse zu automatisieren, die bereits gut laufen, sondern die Informationsflüsse drumherum zu beschleunigen, die heute Zeit kosten.
Die Funktionen mit dem größten Hebel
- 1
Qualitätssicherung
Agenten werten Prüfdaten aus und markieren Abweichungen früher, als es manuelle Stichproben leisten
- 2
Kundenservice
Ein Agent mit Zugriff auf Produkt- und Servicehistorie beantwortet technische Kundenanfragen direkt
- 3
Marketing & Content
Technische Dokumentation und Produktdatenblätter entstehen aus vorhandenen Konstruktions- und Prüfdaten
- 4
Finanzen & Reporting
Automatisierte Auswertung von Produktions- und Ausschusskosten je Linie und Charge
- 5
Software-Entwicklung
Agentic Engineering beschleunigt Integrationen zwischen ERP, MES und neuen digitalen Services
→ Durchlaufzeit
Typische Use Cases
Qualitätsauswertung aus Prüfdaten
Ein Agent liest Prüfprotokolle und Sensordaten und meldet Abweichungen, bevor sie zu Ausschuss oder Reklamation werden.
Technischer Service-Agent
Beantwortet Kundenfragen zu Ersatzteilen, Wartungsintervallen und Fehlercodes aus bestehender Servicedokumentation.
Automatisierte technische Dokumentation
Erzeugt Datenblätter und Betriebsanleitungen aus Konstruktions- und Prüfdaten, redaktionell geprüft vor Freigabe.
Vorausschauende Instandhaltung
Auswertung von Maschinendaten zur Priorisierung von Wartungseinsätzen statt starrer Wartungsintervalle.
ERP-MES-Integration mit Agentic Engineering
Schnellere Anbindung neuer Anlagen und digitaler Services an bestehende Systeme durch KI-gestützte Entwicklung.
Voraussetzungen
| Bereich | Benötigt | Typischer Zustand |
|---|---|---|
| Daten | Maschinen-, Sensor- und Prüfdaten in auswertbarer Form, nicht nur auf Papier oder in Einzelsystemen | Unterschiedlich; neuere Anlagen liefern Daten, ältere brauchen Nachrüstung oder manuelle Erfassung |
| Systeme | ERP und MES mit Schnittstellen, über die ein Agent lesen und im begrenzten Rahmen schreiben kann | Meist vorhanden, oft historisch gewachsen mit eingeschränkter Dokumentation der Schnittstellen |
| Organisation | Qualitäts- und Produktionsverantwortliche legen gemeinsam fest, welche Abweichungen ein Agent melden soll | Häufig nicht formalisiert; Wissen liegt bei einzelnen erfahrenen Mitarbeitern |
Benötigt: Maschinen-, Sensor- und Prüfdaten in auswertbarer Form, nicht nur auf Papier oder in Einzelsystemen
Typischer Zustand: Unterschiedlich; neuere Anlagen liefern Daten, ältere brauchen Nachrüstung oder manuelle Erfassung
Benötigt: ERP und MES mit Schnittstellen, über die ein Agent lesen und im begrenzten Rahmen schreiben kann
Typischer Zustand: Meist vorhanden, oft historisch gewachsen mit eingeschränkter Dokumentation der Schnittstellen
Benötigt: Qualitäts- und Produktionsverantwortliche legen gemeinsam fest, welche Abweichungen ein Agent melden soll
Typischer Zustand: Häufig nicht formalisiert; Wissen liegt bei einzelnen erfahrenen Mitarbeitern
Unser Vorgehen in der Fertigung
Wir beginnen mit einer Bestandsaufnahme, welche Daten in ERP, MES und auf Maschinenebene bereits erfasst werden und wo sie ungenutzt liegen bleiben. Daraus entsteht ein priorisierter Fahrplan, der mit dem Anwendungsfall mit dem klarsten Effekt auf Fehlerquote oder Durchlaufzeit beginnt. Wir bauen den ersten Agenten gemeinsam mit Qualitäts- oder Servicetechnikern, weil deren Erfahrung die Regeln liefert, die ein Agent zunächst nicht selbst herleiten kann.
| Ausgangslage | Umsetzung | Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| D2C-Food-Marke, Bremen | D2C-Food-Marke ohne permanente technische Führung, offene Shop- und ERP-Entscheidungen. | Shop-Evaluierung, neue Architektur und eine geführte ERP-Migration als Interim CTO. | Entscheidungen wurden getroffen und umgesetzt, nicht länger aufgeschoben. |
| EdTech-Unternehmen, Entwicklungsorganisation | Entwicklungsteam nutzte KI-Coding-Werkzeuge einzeln, ohne gemeinsamen Workflow. | Toolchain, angepasster Workflow und Qualitäts-Gates für KI-gestützte Entwicklung. | Das Team arbeitet agentisch als Standard, mit Kontrollen, die zur neuen Arbeitsweise passen. |
Ausgangslage
D2C-Food-Marke ohne permanente technische Führung, offene Shop- und ERP-Entscheidungen.
Umsetzung
Shop-Evaluierung, neue Architektur und eine geführte ERP-Migration als Interim CTO.
Ergebnis
Entscheidungen wurden getroffen und umgesetzt, nicht länger aufgeschoben.
EdTech-Unternehmen, Entwicklungsorganisation
Ausgangslage
Entwicklungsteam nutzte KI-Coding-Werkzeuge einzeln, ohne gemeinsamen Workflow.
Umsetzung
Toolchain, angepasster Workflow und Qualitäts-Gates für KI-gestützte Entwicklung.
Ergebnis
Das Team arbeitet agentisch als Standard, mit Kontrollen, die zur neuen Arbeitsweise passen.
Häufige Fragen
Erstgespräch: 30 Minuten, konkret.
Wir sehen uns Ihre Qualitäts- und Servicedaten an und sagen, wo ein Agent Durchlaufzeit spart.