Die Top 30+ der wichtigsten KI-Agenten für die Industrie – eine Landschaft, die man im Auge behalten sollte
Industrielle KI-Agenten überwinden die Einschränkungen isolierter Daten, indem sie IoT-Daten, Steuerungssysteme (z. B. SCADA) und vernetzte Anlagen autonom integrieren und daraus verwertbare Erkenntnisse gewinnen.
- Einige (z. B. Nexus) weisen ein zielorientiertes Verhalten auf, indem sie wichtige Variablen wie Durchsatz-/Qualitätsmetriken aktiv anpassen.
- Andere sind für halbautonome Aufgaben wie Fehlererkennung oder automatisierte Terminplanung konzipiert, wo sie die menschliche Entscheidungsfindung durch die Bereitstellung von betrieblichen Erkenntnissen unterstützen.
Nachfolgend finden Sie eine kategorisierte Übersicht von über 30 wichtigen Anbietern von KI-Agentenplattformen und -tools:
Um die einzelnen Abschnitte zu erkunden und die relevanten Anbieter, Tools, Plattformen, Funktionen und Schwerpunkte zu entdecken, klicken Sie auf die folgenden Links:
Produktionsmitarbeiter
- Produktionsplanungs- und -steuerungsagenten
- Adaptive Prozesssteuerungsagenten
- Gerätediagnose- und vorausschauende Steuerungstechniker
Lieferketten- und Fulfillment-Agenten
- Beschaffungsnachrichtendienst
- Agenten zur Optimierung der Lieferkette
- Logistikoptimierungsagenten
Automatisierungsstack
- Autonome Ausführungsagenten
- Orchestrierungsagenten für Steuerungssysteme
Qualitäts- und Inspektionsintelligenz
- Qualitätskontrolle für maschinelles Sehen
- Fehlererkennung
Einblick in die industrielle KI-Agentenlandschaft
Industrielle KI-Systeme wurden in den letzten Jahren viel diskutiert, oft mit ambitionierten Zielen. Der Einsatz und die Auswirkungen dieser Systeme befinden sich jedoch noch in der Entwicklung. Im Folgenden wird ihr aktueller Stand anhand von sechs beobachtbaren Trends und repräsentativen Beispielen aus der Industrie analysiert.
Es entstehen universelle Agentensteuerungsebenen; industrielle Stacks können diese mit zusätzlichen OT-Sicherheitsebenen übernehmen. 1
1. Von Allzweck- zu vertikalisierten Systemen
Im industriellen Betrieb liegt der Fokus auf KI-Agenten, die eng umrissene und domänenspezifische Systeme sind.
Diese Agenten arbeiten innerhalb klar definierter Grenzen und nutzen strukturierte Industriedaten, um gezielte Probleme zu lösen, bei denen Kontext und Feedback eindeutig sind.
Die Einführung beginnt typischerweise mit einer vertikalen Einbettung in Bereichen wie Fertigung, Logistik und Beschaffung, bevor sie auf angrenzende Funktionen ausgeweitet wird.
Beispiele aus Ihrer Liste sind:
• Praxie für die Produktionsplanung
• Mandel AI zur Logistikoptimierung
• Arkestro für die Beschaffungsautomatisierung
• Phaidra zur Energiekontrolle
• Juna AI für die kontinuierliche Prozessoptimierung
Beispiel aus der Praxis:
Das KI-basierte Produktionsplanungssystem von Praxie konzentriert sich speziell auf die Anpassung von Produktionsplänen. Es steuert keine Maschinen direkt und versucht auch nicht, den gesamten Produktionslebenszyklus zu verwalten.
2. Wo KI-Agenten und -Tools Mehrwert schaffen
Einer der größten Vorteile bietet die Anwendung von KI-Agenten und -Tools in Umgebungen mit reichlich Feedback und klaren Belohnungssignalen, wie z. B. Durchsatz oder Fehlerreduzierung.
Beispiel aus der Praxis:
Fehlererkennung mittels Deep Learning in der Luft- und Raumfahrt:
Bei der Fertigung von Luft- und Raumfahrtkomponenten wurde ein Fehlererkennungssystem frühzeitig im Montageprozess eingesetzt, um fehlerhafte Teile vor der Integration zu erkennen. Dadurch konnten Nachbearbeitungsverzögerungen um etwa 50 % reduziert werden.
Der Einsatz eines KI-Tools, das Fehler in der Integrationsphase erkennt und es dem Produktionswerk ermöglicht, seine Prozesse frühzeitig zu optimieren, ist entscheidend. 3
Die durch die Anwendung des KI-Fehlererkennungsmodells verursachte Verzögerung betrug 13,01 Tage und verbesserte sich auf 6,13 Tage. 4
3. Architekturen, die eine vollständige Regelung anstreben
Einige industrielle Systeme integrieren mittlerweile Agenten, die in der Lage sind, Daten zu erfassen, zu planen und Aktionen innerhalb derselben Architektur auszuführen. Obwohl solche Agenten häufig auf beratende oder teilautonome Rollen beschränkt sind, signalisieren sie einen Wandel hin zur Integration von KI in den gesamten Regelkreis.
Beispiel aus der Praxis:
Die Azure AI Foundry von Microsoft umfasst Fabrikagenten, die Telemetriedaten aus der Fertigung analysieren, Parameteranpassungen planen und entweder Empfehlungen ausgeben oder Arbeitsabläufe innerhalb der Produktionssysteme auslösen.
Dieses Setup rückt die Erfassung und Planung näher an die Ausführung heran, auch wenn die vollständige Autonomie noch nicht die Norm ist. 5
4. Modulare, aufgabenspezifische Werkzeuge
Die meisten industriellen KI-Systeme bestehen heute aus spezialisierten, modularen Agenten, die in umfassendere IT- oder Steuerungsarchitekturen eingebettet sind. Diese Werkzeuge sind typischerweise für eine bestimmte Funktion wie vorausschauende Wartung, Diagnose oder Terminplanung konzipiert.
Allerdings funktionieren diese nicht als Multiagentensysteme, und diese Modularität schränkt auch ihre Fähigkeit ein, komplexe Arbeitsabläufe zu orchestrieren.
Beispiel aus der Praxis:
MakinaRocks bietet sensorgesteuerte Agenten für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung. Die Lösung integriert sich in bestehende SCADA-Systeme, um Steuerungssysteme zu informieren, führt aber keine vollständig autonome Ausführung durch.
5. Inkrementelle Integration statt Systemaustausch
Anders als frühere Prognosen zeigen, wird die industrielle Autonomie nicht durch eine grundlegende Systemumgestaltung erreicht.
Stattdessen werden Agenten schrittweise in die bestehende Infrastruktur integriert. Die meisten Implementierungen konzentrieren sich auf die Ergänzung, nicht auf den Ersatz traditioneller Steuerungssysteme.
Beispiel aus der Praxis:
Die Mímir-Plattform von Waltero ergänzt bestehende SCADA-Systeme um KI-gestützte Tools, ohne die ursprüngliche Steuerungsinfrastruktur zu ersetzen. 8
6. Erweiterung der Agenten auf übergeordnete operative Ebenen
Für Anwendungsfälle jenseits der Steuerungsebene, wie z. B. Terminplanung, Bestandsverwaltung und Beschaffung, werden KI-Systeme entwickelt. Diese arbeiten nicht in Echtzeit, sondern in Verbindung mit ERP-Software, um Geschäftslogik und operative Daten abzustimmen.
Beispiele aus der Praxis:
- Ameba AI bietet einen in das ERP-System integrierten Planungsagenten, der die Produktionspläne auf Basis des Lagerbestands und aktueller Fabriksignale anpasst.
- Juna AI nutzt Reinforcement Learning, um verschiedene operative Ziele wie Energieverbrauch, Qualität und Durchsatz zu optimieren.
- C3 AI bietet Tools zur Optimierung von Lagerbeständen und Produktionsplänen, die Unternehmensdaten analysieren, um Bestellmengen anzupassen, Lieferrisiken zu modellieren und Produktionsabläufe zu optimieren.
Mehr als 30 industrielle KI-Agenten und Plattformen
Fertigungsbetriebe
1. Produktionsplanung und -steuerung
KI-Agenten/Plattformen, die Produktionspläne auf Basis von Regeln, Einschränkungen und Echtzeitsignalen aus der Fabrik generieren, verfeinern und anpassen.
- Aitomatic (Expertenbasierter Produktionsplanungsagent): Nutzt eingebettete Betriebsregeln und domänenspezifische Einschränkungen, um kontextsensitive Produktionspläne zu generieren, die auf die Fertigungsanforderungen abgestimmt sind.
- Limitless AI (Echtzeit-Umplanungsagent): Überwacht Live-Signale aus der Fabrik und passt Produktionspläne autonom an, um auf Störungen wie Geräteausfälle oder Materialengpässe zu reagieren.
- Ameba (ERP-integrierter Planungs- und Terminierungsagent): Integriert Planung, Terminierung und Bestandsoptimierung in ERP-Systeme, um die Beschaffung mit den laufenden Produktionsanforderungen zu synchronisieren.
- Praxie (KI-basierter Produktionsplanungsagent): Konzentriert sich auf die Verbesserung der Betriebszeit und des Durchsatzes, ohne Maschinen oder vorgelagerte Planungssysteme direkt zu steuern.
2. Adaptive Prozesssteuerung
KI-Agenten oder -Plattformen, die industrielle Systeme aktiv in Echtzeit über ML/RL-basierte Feedbackschleifen steuern und optimieren.
- Nexus (Autonomer Prozessoptimierungsagent): Integriert sich in industrielle Steuerungssysteme zur kontinuierlichen Optimierung von Produktionssystemen hinsichtlich Effizienz, Qualität und Energie.
- Imubit (Agent für die Prozessoptimierung im geschlossenen Regelkreis): Verbindet Echtzeitanalysen mit Sollwertanpassungen, um kontinuierliche Abläufe autonom zu optimieren.
- Nexxa AI (Agent für multivariate Prozessoptimierung): Führt Echtzeit-Anpassungen an mehreren Variablen durch, um die betrieblichen Ziele zu erreichen.
- Phaidra (Energieeffizienter Prozesssteuerungsagent): Nutzt Reinforcement Learning, um den Energieverbrauch zu minimieren und gleichzeitig stabile Prozessergebnisse aufrechtzuerhalten.
- MakinaRocks (sensorgesteuerter Optimierungsagent): Nutzt Sensor- und Zeitreihendaten für stabile, leistungsstarke Regelungsstrategien. Außerdem dient es als Diagnose- und prädiktive Regelungslösung für Anlagen.
- Luffy AI (für eingebettete Steuerungsanwendungen): Controller für die Echtzeitsteuerung mit geringem Daten- und Rechenaufwand am Netzwerkrand.
- Juna AI (für Steuerungsanwendungen): Trainiert Steuerungsstrategien, um mehrere Zielsetzungen (z. B. Energie, Durchsatz und Qualität) in Einklang zu bringen.
3. Gerätediagnose und vorausschauende Steuerung
Agenten konzentrierten sich darauf, Abweichungen, Anomalien oder wahrscheinliche Fehler durch passive Überwachung und Analyse zu identifizieren, oft ohne den Prozess direkt zu steuern.
- MakinaRocks (Agent für vorausschauende Wartung): Bietet vorausschauende Wartung durch Anomalieerkennung und Sensordatenanalyse, um Ausfälle vorherzusehen und ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren.
- Retrocausal (ML-basierter Diagnoseagent): Wendet ML-Modelle zur Anomalieerkennung und Ursachenanalyse in Prozessabläufen an.
- Uptake (Agent für vorausschauende Wartung): Überwacht Maschinensignale, um Verschleiß vorherzusagen und proaktive Wartungsarbeiten zu planen.
- Avathon (Agent zur Ausfallvorhersage): Nutzt Datenanalysen, um Ausfallwahrscheinlichkeiten vorherzusagen und präventive Maßnahmen zu ermöglichen.
- Augury (Agent für die Zustandsüberwachung von Maschinen): Analysiert Vibrations- und Akustikdaten, um potenzielle mechanische Ausfälle zu erkennen.
- C3 AI (Enterprise Asset Monitoring Agent): Zentralisiert die Anlagenüberwachung und prognostiziert den Wartungsbedarf in großem Umfang.
Lieferkette & Auftragsabwicklung
4. Beschaffungsinformationen
Tools und Agenten zur Abwicklung von Lieferantenverhandlungen, Optimierung der Beschaffung und Vertragsautomatisierung.
- Pactum (Autonomer Beschaffungsverhandlungsagent): Führt Lieferantenverhandlungen durch, um die Vertragsbedingungen ohne menschliches Eingreifen zu optimieren.
- Nnamu (Agent für Vertrags- und Beschaffungsautomatisierung): Automatisiert die Erstellung und Verwaltung von Verträgen mittels LLM-basierter Generierung.
- Soff (Sourcing evaluation agent): Automatisiert die Angebotsbewertung und die Lieferantenauswahl.
- Arkestro (Agent für Beschaffungsprognosen): Wendet prädiktive Analysen an, um die Beschaffungsleistung in Echtzeit zu verbessern.
- Rivio (Procurement Workflow Agent): Automatisiert Beschaffungsvorgänge auf Unternehmensebene mithilfe interner Daten.
5. Optimierung der Lieferkette
5.1 Bestandsführung und Nachschub:
- Kavida AI (Inventory & supply‐chain risk agent): Prognostiziert Fehlbestände, verfolgt Lieferantenrisiken und automatisiert die Wiederauffüllung, um Unterbrechungen zu vermeiden.
5.2 Planung & Simulation:
- Oii AI (Supply Chain Planning Agent): Nutzt Bedarfsprognosen, Simulationen und Modellierungen, um das Bestandsrisiko zu minimieren und die Planung zu verbessern.
5.3 End-to-End-Orchestrierung:
- Regrello (Agent für die Orchestrierung der Lieferkette): Koordiniert Beschaffungs-, Bestands- und Logistikprozesse, um die Lieferkettenabläufe zu optimieren.
6. Logistik
KI-Agenten und Plattformen, die Routenplanung, Lagerbetrieb und Lieferlogistik verwalten.
- Mandel AI (Agent für die Optimierung von Logistikrouten): Optimiert Transportrouten und Lieferpläne durch dynamische Anpassung an Verkehr, Verzögerungen und Kapazitätsbeschränkungen.
- Deepvu (Agent für Lager- und Lieferoptimierung): Verbessert den Lagerdurchsatz und die Liefereffizienz durch den Einsatz von Vorhersagemodellen, die Auftragsflüsse, Bestandsbewegungen und Erfüllungszeiten simulieren.
- HappyRobot (Koordinierungsagent für Lagerrobotik): Koordiniert Roboteragenten und die Aufgabenplanung im Lager.
- Pando AI (End-to-End-Logistikautomatisierungsagent): Verwaltet Routing, Ausnahmen und Auftragsabwicklung entlang der gesamten Logistikkette.
Automatisierungsstack
7. Autonome Ausführungsagenten
Agentische Systeme, die in physische Systeme oder digitale Arbeitsabläufe eingebettet sind und Aufgaben selbstständig ausführen.
- Agent Brick (Databrick Mosaic AI Agent): Produktionsfähige Ausführungsagenten für Unternehmensworkflows mit MLflow-basierter Auswertung, Unity Catalog-Governance, Unterstützung für AI Gateway-Modelle und einem integrierten MCP-Katalog für Werkzeug- und Kontextmanagement ab 2026. 10
- Rios (Robotic task execution agent): Integriert KI-Agenten in die Robotik zur adaptiven Ausführung von Aufgaben in der Fertigung.
8. Orchestrierung des Steuerungssystems
Agentische Plattformen, die Steuerungssysteme, Arbeitsabläufe und Unternehmenssysteme koordinieren.
- Amesa (Industrieller Orchestrierungsagent): Verbindet Steuerungssysteme, Arbeitsabläufe und Operationen über verteilte Systeme hinweg.
- Tomorrow Things (Agentic-Orchestrierungsplattform): Verwaltet Interaktionen auf Asset-Ebene und systemweit über API und Logikkoordination.
- Exlens AI (Industrieller Orchestrierungsagent): Integriert Diagnose und Steuerung systemübergreifend durch agentenbasierte Koordination.
- Middleware / Factory OS (agentenbasierte Orchestrierungsschicht): Vereint unterschiedliche Steuerungssysteme in einer zentralen Schicht für Orchestrierung und Automatisierung.
Qualitäts- und Inspektionsintelligenz
9. Visuelle Inspektionsmittel
KI-Agenten/Plattformen, die Computer Vision zur Qualitätsprüfung, Fehlererkennung und Anomalieerkennung nutzen.
9.1 Qualitätskontrolle mittels maschineller Bildverarbeitung:
- Cognex Vision AI (Maschinelles Bildverarbeitungssystem zur Qualitätsprüfung): Nutzt Deep Learning, um komplexe visuelle Defekte in der Produktionslinie in Echtzeit autonom zu erkennen.
9.2 Fehlererkennung und Qualitätssicherung:
- Zoho Creator (Fehlererkennungsagent): Erkennt und kennzeichnet Anomalien in der Produktionsausgabe mittels Mustererkennung.
- Instrumental (Automatisierter QA-Agent): Erkennt nicht nur Fehler, sondern lernt aus Produktionsdaten, um neue Fehlermodi aufzudecken; beinhaltet Analysen und Feedback.
Referenzlinks
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