KI-Revolution in Fabriken: Wie zwei Großkonzerne die Produktion mit digitalen Assistenten optimieren
Amelie Seidel
KI-Revolution in Fabriken: Wie zwei Großkonzerne die Produktion mit digitalen Assistenten optimieren
Zwei Großhersteller testen neues KI-gestütztes Fabriksystem
Die Unternehmen Kruger Inc. und Nissha Metallizing Solutions gehören zu den ersten Nutzern der sogenannten "Agentic Factory" – einer Technologie, die Produktionsabläufe optimieren und Kosten senken soll. Das System verspricht, Stillstandszeiten zu verkürzen, Reparaturen zu beschleunigen und durch Echtzeit-KI-Unterstützung die Effizienz zu steigern.
Die Agentic Factory ist ein Gemeinschaftsprojekt der Unternehmen Accenture, Avanade und Microsoft. Sie basiert auf den Plattformen Microsoft Azure, Fabric, Foundry und Copilot und verknüpft KI-Agenten mit Fabriken in Echtzeit, um Mitarbeiter zu unterstützen. Die digitalen Assistenten helfen bei Statusabfragen, Diagnosen und bieten Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Fehlerbehebung.
Bei Kruger soll die Technologie die Reparaturzeiten um 10 bis 15 Prozent reduzieren – eine Verbesserung, die dem Unternehmen jährlich Millionen einsparen könnte. Nissha Metallizing Solutions erhofft sich hingegen weniger Produktionsausfälle und weniger Materialverschwendung, um so die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.
Die KI-Agenten analysieren dabei Echtzeit-Daten aus dem Betrieb, historische Maschinenleistungen und Produktionstrends. Auf dieser Grundlage identifizieren sie die wahrscheinlichsten Ursachen für Störungen und schlagen Lösungen vor. Beide Unternehmen testen derzeit die Leistung des Systems und messen dessen Auswirkungen auf ihre Abläufe.
Die breite Markteinführung der Agentic Factory ist für Ende 2026 geplant. Bis dahin werden Accenture und Avanade die Technologie in Zusammenarbeit mit Microsoft weiter verfeinern. Kruger und Nissha Metallizing Solutions überwachen derweil, wie sich das System auf ihren Arbeitsalltag auswirkt.
Sollte sich die Agentic Factory bewähren, könnte sie die Fabrikarbeit revolutionieren – durch die Kombination von menschlichem Know-how, maschineller Präzision und KI-gestützten Erkenntnissen. Die vollständige Einführung ist für 2026 vorgesehen, mit potenziellen Vorteilen für Hersteller weltweit.
