Mit dem Bilddatenabgleich begann vor einigen Jahren der Einzug Künstlicher Intelligenz in die Produktion, vor allem in der Qualitätskontrolle. Inzwischen unterstützt generative KI bei der schrittweisen Lösung eng eingegrenzter Fragestellungen, während der Mensch über Prompts iterativ Vorgaben macht. Agentic AI arbeitet grundlegend anders: Sie wählt für hochkomplexe Aufgaben die erforderlichen KI-Werkzeuge selbstständig aus und erarbeitet Lösungen ohne kontinuierliche menschliche Zwischenschritte.
Chatbots wie ChatGPT markieren im Alltag bereits den Übergang zur agentischen KI, indem sie Anfragen in mehrere Schritte zerlegen. In der Softwareentwicklung analysieren Coding-Agenten Anforderungen, schreiben Codes und beheben iterativ Fehler. Im Kundenservice bearbeiten Systeme komplette Serviceprozesse und treffen Entscheidungen innerhalb definierter Regeln, während im Einzelhandel Agenten Bestandsmanagement, Nachfrageprognosen und Logistik unterstützen.
Transfer in die industrielle Produktion
Die am Fraunhofer IWU entwickelte Plattform Orcha-3 überträgt diesen Ansatz auf die Produktionstechnik. Sie ist für offene Fragen entlang einer Prozesskette konzipiert, deren Beantwortung nicht aus einer Messung, sondern aus vielen aufeinander aufbauenden Schritten folgt und bei denen der nächste sinnvolle Schritt erst nach Auswertung des vorherigen feststeht.
Ein Beispiel verdeutlicht die Arbeitsweise: In einer Prozesskette aus Umform- und Fügeoperationen treten am Ende Maßabweichungen auf, deren Ursache offen ist. Orcha-3 zerlegt diese Frage selbstständig in einzelne Arbeitsschritte, ruft Prozessdaten ab, führt Zeitreihen mehrerer Stationen zusammen, berechnet Korrelationen, simuliert Parametervariationen und bewertet Zwischenergebnisse. Jeder Schritt wird von einem spezialisierten Agenten mit klar definierter Aufgabe ausgeführt.
Aufgabenteilung zwischen Sprachmodell und Ausführung
Entscheidend für den Einsatz in der Fertigung ist die klare Trennung zwischen Planung und Ausführung. Das Sprachmodell plant, greift jedoch selbst auf kein Produktionssystem zu. Datenbankabfragen, Berechnungen und Simulationen laufen ausschließlich lokal in den Agenten. Rohdaten verlassen das Unternehmensnetz nicht; an das Modell geht nur eine kuratierte, vollständig protokollierte Sicht auf die Planungslage. Diese Sicht wird für jeden Planungsschritt deterministisch erzeugt und gespeichert.
Die gesamte Ausführung ist deterministisch orchestriert und lückenlos protokolliert. Jeder Schritt, jedes Zwischenergebnis und jede Entscheidung bleibt gespeichert und auch nach Monaten nachvollziehbar. Für Empfehlungen, die in die Serienfertigung eingehen, ist diese Rekonstruierbarkeit Voraussetzung. Ergänzend kann Orcha-3 fehlende Auswertungsschritte in Form kleiner Programme selbst dann ausführen, wenn der vorhandene Werkzeugkasten nicht ausreicht.
Erprobung mit synthetisierten Daten
Eine komplexe Produktion zu planen oder zu optimieren, erfordert eine solide Datenbasis. Das Henne-Ei-Dilemma zum Start lässt sich mittels eigens erzeugter synthetisierter Daten lösen, die auf virtuellen Prozessketten beruhen und reale Prozesse wie einzelne Umformschritte nachbilden. Auf dieser virtuellen Prozesskette kann die KI ansetzen und Verbesserungspotenziale aufzeigen, wodurch Problem- und Aufgabenstellung nahezu beliebig variierbar werden.
Die Plattform ist derzeit als Forschungs- und Erprobungsumgebung angelegt und an virtuellen Prozessketten erprobt. Mittelfristiges Ziel ist die Ausweitung von der einzelnen Prozesskette auf das gesamte Produktionssystem, bis hin zu Fragen des Maschinen- und Personaleinsatzes, des Flächenbedarfs und des Logistikkonzepts. Der nächste Schritt ist die Anwendung auf reale Fertigungsfragen im Dialog mit interessierten Unternehmen.
Quelle: Fraunhofer IWU
