Potenzial 2: Die Wissensbasis

Eine weitere Herausforderung, vor der vor allem viele kleine und mittlere Unternehmen in Deutschland stehen, ist das zur Verfügung stehende Wissen. „Viele Firmen haben derzeit noch keine zentrale Wissensbasis, die für eine Verarbeitung durch KI-Agenten geeignet ist“, sagt J. Urban. Denn in der industriellen Realität sind Daten oft an verschiedenen Stellen im Unternehmen verteilt – teils in einem Format, das der KI nicht zugänglich ist. „Möchte man KI-Agenten zielführend einsetzen, dann müssen die Daten so aufbereitet werden, dass Verbindungen zwischen den verschiedenen Datenpunkten gefunden werden können“, heißt es vom Sabo-Spezialisten. J. Urban blickt positiv auf den aktuellen Transformationsprozess in der Industrie. Durch das Aufkommen von Chatbots würden viele Unternehmen ihre Daten aktuell KI-tauglich aufbereiten. Sabo Mobile IT berät in diesem Prozess und unterstützt in der Vorbereitung des Agenten-Einsatzes.

Potenzial 3: Rechenleistung

Als dritte Herausforderung identifiziert J. Urban die zur Verfügung stehende Hardware. Die Nutzung von KI benötigt derzeit noch viel Rechenleistung. „Natürlich kann man hier auch Cloudlösungen nutzen. Das ist aber nicht für alle Unternehmen eine Option“, erklärt er. Hinzu kommen die angestrebten Ausmaße vieler Agentensysteme. Während die für die KI zur Verfügung stehende Rechenleistung auf einer Maschine oder Fertigungslinie noch ausreicht, geht es bei Agentensystemen oft um fabrikumfassende Lösungen und damit um eine der Komplexität der Lösung entsprechende Rechenkapazität. Die Antwort auf diese Herausforderung liegt in KI-Agenten selbst sowie der Verteilung der Rechenkapazität – statt in Richtung Cloud auf Recheneinheiten in Richtung Sensor „on the edge“, die dann wieder durch Agenten orchestriert werden.

Was möglich ist, wenn die Voraussetzungen für ein KI-Agentensystem passen, zeigt Sabo Mobile IT auf der Hannover Messe: In der Flaschenabfüllung gelingt es, die Effizienz der Anlage deutlich zu steigern und dadurch die Kosten zu senken. Das Sabo-System setzt auf sogenannte „Brains“ als einzelne Agenten, die unterschiedliche Aufgaben in der Fabrik wahrnehmen. Ein Agent überwacht dann die Flaschenabfüllung, ein anderer analysiert kontinuierlich Diagnosedaten. Das System nutzt die Log-Daten der Maschine, hat Zugriff auf das fabrikinterne TicketingSystem. So konnte ein tragfähiges Agentensystem entworfen werden.

Zum Systementwurf in vier Wochen

Sabo Mobile IT unterstützt seine Kunden im gesamten Prozess. „Wir haben Erfahrung in der Implementierung und greifen dabei auf unsere Expertise im Umgang mit KI-Projekten für verschiedene Kunden zurück“, sagt J. Urban. Ein Fokus liegt für ihn und sein Team auf der Datenaufbereitung, sodass ein KI-Agent damit arbeiten kann. Nach der Implementierung stattet Sabo Mobile IT die Lösung mit einem benutzerfreundlichen Interface aus, sodass die Aktionen des Systems jederzeit gut nachvollziehbar sind. Wer die ersten Schritte in Richtung eines Agentensystems gehen möchte, der sollte einige Wochen Zeit einplanen. J.­ ­Urban schätzt, dass die Datengenerierung, der Systementwurf und der Test rund vier Wochen Zeit in Anspruch nehmen, danach kann es in die Integration gehen. Fragt man J. Urban nach dem Potenzial für KI-Agenten, dann ist er zuversichtlich: „Wir erleben eine rasante Entwicklung und gestalten sie bei Sabo Mobile IT mit unseren kundenspezifischen Agentic-AI-Lösungen auch maßgeblich mit“, erklärt er abschließend.

Hannover Messe: Halle 27, Stand J73