Agentic AI Manufacturing: KI-Agenten mit Freigabe

Was bedeutet Agentic AI Manufacturing?

Agentic AI bedeutet, dass eine Software einen Auftrag in Teilschritte zerlegt und diese Schritte selbst ausführt. Sie nutzt dafür Werkzeuge wie das ERP, das Postfach oder eine Dateiablage. Der Unterschied zu einem Assistenten liegt in der Handlung. Bitkom beschreibt es in seiner Umfrage von 2026 so: Anders als ein Chatbot, der auf Fragen antwortet, handelt ein Agent selbstständig, indem er zum Beispiel Preisvergleiche durchführt, Angebote einholt und Entscheidungsoptionen ausarbeitet.

In der Fertigung fallen dafür Aufgaben an, die heute von Mitarbeitenden zwischen mehreren Programmen erledigt werden. Eine Lieferantenmail zeigt einen späteren Liefertermin. Jemand sucht die Bestellung, prüft, welche Aufträge betroffen sind, und informiert Arbeitsvorbereitung und Vertrieb. Ein Agent kann diese Kette vorbereiten.

Wie unterscheiden sich Assistent, Agent und Automatisierung?

Ein Assistent antwortet, ein Agent handelt in Schritten, und klassische Automatisierung folgt festen Regeln. Die Abgrenzung hilft bei der Einschätzung von Angeboten, weil viele Produkte alle drei Begriffe mischen.

Gartner warnt vor dem sogenannten Agent Washing. Gemeint ist, dass Anbieter bestehende Produkte wie Assistenten, Chatbots oder RPA (Software-Roboter für feste Abläufe) als agentisch umetikettieren. Gartner schätzt, dass nur rund 130 der vielen tausend Anbieter, die Agentic AI versprechen, echte Agentenlösungen liefern. Wiedergegeben wird das hier nach dem Bericht von w.media, die Gartner-Pressemitteilung selbst war nicht abrufbar. Fragen Sie deshalb im Gespräch mit Anbietern, welche Schritte das Produkt selbst plant und welche nur nach festem Schema ablaufen.

Was können KI-Agenten in der Fertigung schon?

Heute sind Agenten vor allem im Büroumfeld der Fertigung im Einsatz, also im Einkauf, bei Lieferantenkontakten und bei Dokumenten. Zwei veröffentlichte Beispiele zeigen den Stand.

Microsoft beschreibt in der Dokumentation zu Dynamics 365 Supply Chain Management einen Procurement Agent mit Funktionen für Einkäufer. Er erstellt Nachfass-Mails zu unbestätigten oder verspäteten Bestellungen, liest Lieferantenmails, ordnet sie ein (Bestätigung, Änderungswunsch, Absage) und stellt die erkannten Änderungen zur Übernahme in die Bestellung bereit. Außerdem prüft er, welche Folgen eine Terminänderung für Sicherheitsbestand, Produktionsplan und Kundenzusagen hat. Die Funktion ist laut Microsoft eine Vorabversion (production-ready preview).

SAP kündigte für seine Beschaffungslösungen Ariba und Fieldglass Joule-Agenten an, die etwa Anfragen aus Chat, Mail und Teams entgegennehmen, auf Richtlinien prüfen und Ausgaben kategorisieren. Laut dem Fachmedium ERP Today waren mehrere dieser Funktionen für Juni 2026 geplant und stützen sich weitgehend auf SAP-eigene Angaben. Prüfen Sie den tatsächlichen Stand also in der Produktdokumentation.

In der Werkhalle selbst, etwa bei Maschinensteuerung und Prozessregelung, sprechen Hersteller eher von KI-Funktionen als von Agenten. Wie weit KI dort verbreitet ist, behandelt der Ratgeber KI in der Produktion.

Was können KI-Agenten nicht?

KI-Agenten können nicht verlässlich beurteilen, was in Ihrem Auftrag gemeint war, wenn die Information fehlt oder widersprüchlich ist. Sie arbeiten mit dem, was in den Systemen steht. Fehlt die Zeichnungsfreigabe oder ist die Stückliste veraltet, bereitet ein Agent auf falscher Grundlage vor.

Dazu kommt die Reife der Technik. Gartner warnt laut w.media, dass mehr als 40 Prozent der Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden könnten, wegen steigender Kosten, unklarem Nutzen und unzureichender Risikokontrolle. Die Gartner-Analystin Anushree Verma sagt, die meisten Projekte seien derzeit frühe Experimente oder Machbarkeitsnachweise. Das ist eine Prognose, kein Messwert, sie zeigt aber, dass Vorsicht angebracht ist. Dieselbe Quelle gibt Gartners Erwartung wieder, dass bis 2028 mindestens 15 Prozent der alltäglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch Agenten getroffen werden (2024: keine). Für Sie heißt das: Die Technik entwickelt sich schnell, aber Sie müssen nicht bei jedem Etikett mitgehen.

Hinzu kommen Fragen, die jeder Betrieb selbst klären muss: Welche Mails darf ein Agent lesen? Wer haftet für eine falsche Terminzusage? Wo liegen die Daten?

Wo müssen Menschen freigeben?

Menschen sollten überall freigeben, wo eine Entscheidung Geld, Termine oder Verträge bindet. Das steht auch in den Hinweisen der Hersteller. Die Microsoft-Dokumentation sagt zum Procurement Agent, erzeugte Inhalte sollten nie ohne manuelle Prüfung oder Aufsicht verwendet werden. Mails werden standardmäßig als Entwurf angelegt. Ein automatischer Versand muss ein Administrator eigens einschalten, und Microsoft rät, ihn erst nach langer Erprobung und Prüfung der Entwürfe zu nutzen.

Eine einfache Aufteilung für das Auftragsgeschäft:

• Agent allein: Daten sammeln, Dokumente zusammenstellen, Entwürfe schreiben, Abweichungen markieren.
• Mensch gibt frei: Terminzusagen an Kunden, Änderungen an Bestellungen, Freigabe von Stückliste und Zeichnung, Fertigungsfreigabe.
• Immer dokumentiert: wer was vorgeschlagen, freigegeben, geändert oder gestoppt hat.

Wie verbreitet sind KI-Agenten?

Noch wenig, aber das Interesse ist groß. In der Bitkom-Umfrage von 2026 mit 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten geben 11 Prozent der Unternehmen, die KI einsetzen, planen oder diskutieren, an, bereits KI-Agenten zu nutzen. 29 Prozent planen den Einsatz, 31 Prozent diskutieren ihn, und für 24 Prozent ist das Thema derzeit keines. Die Prozentwerte beziehen sich auf Unternehmen, die KI nutzen oder deren Einsatz planen beziehungsweise diskutieren, nicht auf alle 603. Die Zahl sagt nichts darüber, wie selbstständig diese Agenten arbeiten.

Wie sieht das an einem Beispiel aus?

Ein Beispiel, bewusst einfach gehalten und nicht aus einem Kundenprojekt: Ein Lieferant schreibt, dass die bestellten Linearführungen für eine Sondermaschine zwei Wochen später kommen. Der Agent liest die Mail, ordnet sie der Bestellung zu und legt die neue Information neben den bisherigen Termin. Er prüft, welche Montageschritte und welcher Kundentermin am Teil hängen, und stellt das Ergebnis mit Mail und Bestellung für die Einkaufsleitung zusammen. Die Einkaufsleitung entscheidet, ob sie den Termin akzeptiert, beim Lieferanten nachfasst oder die Arbeitsvorbereitung zum Umplanen holt.

Genau diese Reihenfolge beschreibt Microsoft für seinen Procurement Agent: lesen, einordnen, Folgen abschätzen, zur Prüfung vorlegen. Die Prüfung bleibt Teil des Ablaufs. Laut Dokumentation sollen Einkaufende jede Mail, die erkannte Absicht und die Daten prüfen, bevor sie Änderungen übernehmen. Wie die Terminverfolgung im Einkauf ohne Agenten aufgebaut wird, steht im Ratgeber Bestellüberwachung.

Wie fangen Sie an?

Wählen Sie einen Vorgang, der oft vorkommt, bei dem mehrere Systeme beteiligt sind und bei dem es eine klare Verantwortliche oder einen klaren Verantwortlichen gibt. Typische Kandidaten sind die Rückfrage bei Lieferanten, die Prüfung von Auftragsunterlagen auf Vollständigkeit oder die Weitergabe einer Änderung an die betroffenen Abteilungen. Halten Sie vorab fest, welche Schritte der Agent vorschlägt und welche Person freigibt.

Keralo arbeitet nach diesem Prinzip, mehr dazu auf der Seite zu KI-Agenten für die Auftragsabwicklung. Die Software hält den Stand eines Kundenauftrags über ERP, PLM, Postfach und Dateiablage hinweg, schlägt an jeder Übergabe den nächsten Schritt vor, und die Zuständigen stimmen zu, ändern oder stoppen. Das ERP bleibt bestehen. Keralo ist kein Ersatz für Planungs- oder Fertigungssteuerungssoftware und sucht derzeit fünf Entwicklungspartner. Wie ERP-Hersteller selbst Agenten einbauen, steht im Ratgeber KI im ERP.