KI-Agenten verbinden ERP und Fertigung

Das ERP-System wird erweitert – und nicht ersetzt

Auf den Einwand, warum Unternehmen KI-Agenten einsetzen sollten, wenn das bestehende ERP-System seine Kernaufgaben bereits zuverlässig erfüllt, hat Schlingermann eine klare Antwort: Das ERP bleibe das Rückgrat und die Single Source of Truth. Es zeigt zuverlässig den aktuellen und vergangenen Stand, meldet sich aber nicht von selbst, wenn etwas aus dem Ruder läuft. „Ein Agent dreht das um: Statt dass der Anwender das System fragen muss, meldet sich das System proaktiv“, so Schlingermann.

Konkret gehe es dabei um drei Anwendungsfälle: proaktive Warnungen, etwa wenn ein Auftrag durch eine Lieferverzögerung gefährdet ist, bevor dies im Liefertermin sichtbar wird; die Übernahme wiederkehrender Routineaufgaben wie Datenabgleiche oder Standardrückfragen; sowie Fragen in natürlicher Sprache über Systemgrenzen hinweg, etwa zum Status eines Auftrags auf Basis von ERP- und MES-Daten. „Die KI ersetzt das ERP-System nicht und konkurriert auch nicht damit, sie ist ein Verstärker“, erläutert Schlingermann. „Es geht darum, vorhandene Lücken zu schließen und zusätzliche Potenziale zu nutzen, ohne das ERP-Fundament zu verändern.“

Der KI-Agent hat nur die Rollenrechte des Nutzers

Sollen KI-Agenten auf sensible Informationen zugreifen, ist bei Fertigungsunternehmen die Datensicherheit ein wichtiges Thema. „Der KI-Agent bekommt keine übergeordnete Allmacht-Berechtigung, sondern handelt unter der Identität und mit den Rollenrechten des jeweiligen Nutzers“, erläutert Theel. Die über Jahre gewachsene Berechtigungslogik im ERP wird damit nicht ausgehebelt, sondern definiert den Rahmen, in dem sich die KI bewegen kann.

Hinzu kommt die vollständige Nachvollziehbarkeit: Jeder Zugriff ist definiert, protokolliert und auditierbar. Wer wann auf welche Daten zugegriffen hat – ob Mensch oder Agent -, lässt sich jederzeit nachvollziehen. Bei kritischen Schritten wie Bestellungen oder Freigaben bleibt zudem der Mensch die finale Entscheidungsinstanz. „Das ist keine technische Einschränkung, sondern ein bewusstes Sicherheitsprinzip“, erläutert Theel.

Auch bei dem im deutschsprachigen Raum häufig diskutierten Thema Datenhoheit gibt es klare Leitplanken. Mit einer Enterprise-KI-Plattform bleiben die Kundendaten in der kontrollierten Umgebung des Unternehmens. „Ein KI-Agent wird bei uns sicherheitstechnisch wie ein neuer Mitarbeiter behandelt“, fasst Theel zusammen. „Er erhält eine eigene Identität, klar definierte Rechte und alle seine Aktivitäten werden protokolliert.“

Im Qualitätsmanagement ist der Hebel am größten

Wo sich der Einsatz von KI in der Fertigung am schnellsten auszahlt, hängt laut Schlingermann vor allem davon ab, wo bereits Daten im System vorhanden sind, aber bislang nicht aktiv genutzt werden. Besonders schnell zeige sich der Nutzen im Qualitätsmanagement: Statt eine Abweichung erst im Stichprobenreport zu erkennen, identifiziert ein eingebetteter Agent sie in dem Moment, in dem sie entsteht. „Das ist der Unterschied zwischen Ausschusserkennung erst nach Stunden oder schon nach Sekunden“, so Schlingermann.

Auch die Prüfmittelverwaltung profitiert davon, wenn die KI proaktiv auf anstehende Kalibrierungen hinweist, statt erst dann auf ein Problem aufmerksam zu machen, wenn das Prüfmittel benötigt wird und bereits Fertigungsunterbrechungen drohen. Ein weiterer großer Hebel liegt in der Beschaffung: Weil Aptean Intelligence externe Signale wie Materialpreise oder Zolländerungen mit internen Bestelldaten verknüpft, wird frühzeitig sichtbar, welche laufenden Aufträge dadurch wirtschaftlich unter Druck geraten.

Predictive Maintenance sei laut den KI-Experten ebenfalls ein wertvoller Anwendungsfall, erfordere aber häufig einen längeren Vorlauf, etwa weil Maschinen zunächst mit zusätzlicher Sensorik ausgestattet werden müssen. Für Variantenfertiger wiederum bietet die Konfigurationslogik großes Potenzial: Anwender können Regeln und Formeln in natürlicher Sprache beschreiben, statt mit komplexen Formelsyntaxen zu hantieren. Das reduziert die Abhängigkeit von einzelnen Spezialisten und erleichtert die Pflege komplexer Regelwerke. Gleichzeitig wird vorhandenes Wissen breiter verfügbar, weil Änderungen nicht mehr ausschließlich über wenige Experten erfolgen müssen. „Unternehmen sollten mit den Anwendungsfällen starten, bei denen sie innerhalb von 90 Tagen einen konkreten Effekt sehen können“, rät Schlingermann.

Der Shopfloor wird zum Steuerpult

Am deutlichsten zeigt sich der Nutzen von AppCentral für Theel, wenn man die Auswirkungen auf einzelne Rollen betrachtet und nicht nur auf Systeme. Der Werker an der Maschine sieht künftig an einem zentralen Punkt, welcher Auftrag als Nächstes ansteht, ob das benötigte Material verfügbar ist und welche Zeichnung aktuell gültig ist. Seine Rückmeldung bleibt dabei nicht mehr isoliert, sondern steht unmittelbar für Plantafel, Arbeitsvorbereitung und bei Bedarf auch dem Einkauf zur Verfügung.

Der Schichtleiter hat die aktuelle Maschinenbelegung in Echtzeit im Blick, statt sich aus mehreren Quellen ein möglicherweise veraltetes Bild zusammenstellen zu müssen, und wird frühzeitig auf Engpässe hingewiesen. „Das ist der eigentliche psychologische Unterschied auf dem Shopfloor: vom Getriebenen zum Steuernden“, so MES-Experte Theel.

Am stärksten profitiert nach seiner Erfahrung die Arbeitsvorbereitung: Die Planung kann schneller auf Veränderungen reagieren, weil aktuelle Rückmeldungen direkt einfließen. Der Agent zeigt zudem, welche Folgeaufträge von einer Verzögerung betroffen sein könnten. „Der größte Effekt ist nicht eine neue Funktion, sondern das Schließen der Lücken zwischen den Systemen.“

Datenpflege schafft die nötige Grundlage

Den häufigen Einwand fehlender Datenqualität nimmt Schlingermann ernst. Schließlich kann keine KI verlässliche Ergebnisse liefern, wenn die Datengrundlage nicht stimmt. Gleichzeitig warnt er davor, daraus eine Ausrede zu stricken: „Niemand hat aktuell perfekte Daten. ‚Wir sind noch nicht bereit‘ ist häufig ein Zustand, der sich immer weiter in die Zukunft verschiebt.“

Statt das gesamte Unternehmen zunächst KI-fähig machen zu wollen, empfiehlt er, einen abgegrenzten Bereich mit einer ausreichend guten Datengrundlage zu identifizieren und dort mit einem klar definierten Anwendungsfall zu starten. Das schafft intern Vertrauen und gibt zugleich den Impuls, auch weitere Bereiche schrittweise weiterzuentwickeln.

Über einen serviceorientierten Einstieg können Unternehmen klein und kontrolliert starten, ohne eine eigene KI-Mannschaft aufbauen oder große Vorabinvestitionen tätigen zu müssen. Die Fachbereiche können erste Erfahrungen sammeln und anschließend entscheiden, welche weiteren Anwendungsfälle sinnvoll angebunden werden. „Die Datenqualität ist ein guter Grund, klein und gezielt anzufangen“, so Schlingermann. „Sie ist aber kein Grund, gar nicht loszulegen.“

Der Vorsprung entsteht durch die Lernkurve

Mit Blick auf die kommenden zwei bis drei Jahre erwartet Theel keinen großen Knall, sondern eine schrittweise Veränderung: KI werde vom eigenständigen Projekt zu einem festen Bestandteil von ERP-Systemen und Shopfloor-Prozessen. Ähnlich selbstverständlich, wie heute der Einsatz von Datenbanken kaum noch hinterfragt wird.

Der eigentliche Vorsprung entstehe dabei nicht allein durch die Technologie, die zunehmend verfügbar werde, sondern durch die Erfahrung im praktischen Umgang damit. Sein Rat an Unternehmen, die noch zögern, bleibt bewusst pragmatisch: klein anfangen, einen Bereich mit geeigneter Datengrundlage auswählen und innerhalb einer überschaubaren Zeit ein sichtbares Ergebnis erzielen. „Die eigentliche Hürde sitzt im Kopf, nicht im Budget“, so Theel. „Ein Fertigungsunternehmen muss 2026 nicht der KI-Vorreiter seiner Branche sein. Entscheidend ist, den Einstieg gefunden zu haben.“