KI-Agent zur Steuerung von Produktionssystemen
Beschreibung
Der Demonstrator „KI-Agent zur Steuerung von Produktionssystemen“ zeigt, wie Mitarbeitende über eine natürlichsprachliche LLM-Schnittstelle mit einer vernetzten Produktionsumgebung interagieren können. Anstatt verschiedene Bedienoberflächen, Datenquellen und Dokumentenablagen einzeln aufzurufen, formuliert der Werker seine Frage oder seinen Auftrag in normaler Sprache. Der KI-Agent nimmt diese Anfrage auf, greift auf die jeweils benötigten Informationen zu und stellt die Ergebnisse verständlich zusammen. Dazu ist der Agent mit unterschiedlichen digitalen und physischen Komponenten der Produktionsumgebung verbunden. Er kann aktuelle Maschinendaten abrufen, beispielsweise den Betriebs- oder Maschinenzustand, und diese mit Informationen aus Handbüchern, Berichten und weiteren produktionsrelevanten Dokumenten verknüpfen. So kann der Werker etwa nach dem Zustand einer Maschine, möglichen Ursachen einer Störung oder passenden Informationen aus der technischen Dokumentation fragen, ohne die benötigten Inhalte selbst in mehreren Systemen suchen zu müssen. Neben der Bereitstellung und Aufbereitung von Informationen kann der KI-Agent auch definierte Aufgaben an einen robotischen Produktionsassistenten übergeben. Der Werker erteilt dazu über dieselbe LLM-Schnittstelle einen Auftrag in natürlicher Sprache. Der Agent übersetzt diesen Auftrag in geeignete Befehle und stößt die entsprechende Aktion des robotischen Systems an.
Nutzen
Der Demonstrator macht sichtbar, wie Mitarbeitende künftig einfacher mit komplexen Produktionssystemen interagieren können. Statt Informationen manuell in unterschiedlichen Systemen und Dokumenten zu suchen, können sie ihre Fragen direkt in natürlicher Sprache stellen. Der KI-Agent führt Maschineninformationen und vorhandenes Wissen an einer zentralen Stelle zusammen und kann zusätzlich einen robotischen Produktionsassistenten koordinieren. Dadurch können Informationssuche, Anlagenbedienung und die Ausführung einzelner Produktionsaufgaben intuitiver und effizienter gestaltet werden. Unternehmen erhalten so einen praxisnahen Einblick in die Möglichkeiten von LLM-basierten Agenten und können geeignete Einsatzfelder in der eigenen Produktion identifizieren.
