KI-Agenten in der Fertigung: Woran Sie eine gute Antwort erkennen

Ofen 2 steht bis morgen früh um 6:00 Uhr still. Ich habe einem KI-Assistenten eine einfache Frage gestellt: Welche Aufträge sind gefährdet? Die Antwort kam nach zwei Sekunden, gut formuliert und selbstsicher. Sie war auch falsch.

KI-Agenten in der Fertigung sind Software-Assistenten, meist auf Basis eines großen Sprachmodells (Large Language Model, LLM), die Fragen beantworten und Schritte ausführen, indem sie andere Systeme aufrufen: Aufträge lesen, Bestände abfragen, eine Planungsrechnung starten. Das entscheidende Wort ist aufrufen. Eine KI, die aus Allgemeinwissen antwortet, klingt klug. Eine KI, die Ihre MRP und Ihre Feinplanung abfragt, kann tatsächlich richtigliegen.

Die Ausgangslage

Es ist Dienstag, 6:00 Uhr. Ofen 2 muss repariert werden und ist am Mittwoch um 6:00 Uhr wieder verfügbar. Drei Fertigungsaufträge waren heute darauf eingeplant:

• MO-4471, Kunde Alpha: 10 Stunden im Ofen, danach 6 Stunden Endbearbeitung. Versand Mittwoch 18:00 Uhr.
• MO-4475, Kunde Beta: 8 Stunden im Ofen. Versand Freitag.
• MO-4480, Kunde Gamma: 6 Stunden im Ofen. Versand Donnerstag 12:00 Uhr.

Ofen 1 hat heute ein freies Fenster von 14:00 bis 21:00 Uhr, also 7 Stunden. Er ist für die Produkte von MO-4480 und MO-4471 freigegeben, nicht aber für MO-4475.

Die schlechte Antwort: flüssig und erfunden

„Der Ausfall des Ofens kann Aufträge betreffen, die diese Woche fällig sind. MO-4471 und MO-4475 scheinen gefährdet zu sein. Ich empfehle, beide auf Ofen 1 zu verlegen und die Kunden über mögliche Verzögerungen zu informieren.“

Das liest sich gut. Jetzt prüfen Sie es. MO-4471 braucht 10 Stunden, Ofen 1 hat 7. MO-4475 ist für Ofen 1 überhaupt nicht freigegeben. Und die Antwort hat MO-4480 übersehen – den einen Auftrag, der sich durch eine Verlagerung tatsächlich retten lässt. Das Modell hat etwas produziert, das wie ein Planer klingt. In die Feinplanung, den Arbeitsplan oder den Kalender hat es nicht geschaut.

Die gute Antwort: belegt und berechnet

„Abgeglichen mit dem aktuellen Plan und dem Kalender von Ofen 1: - MO-4480 (Gamma): auf Ofen 1 verlegen, heute 14:00–20:00 Uhr. Versand wie geplant am Donnerstag um 12:00 Uhr. - MO-4471 (Alpha): zu lang für das 7-Stunden-Fenster. Erster freier Termin auf Ofen 2 ist Mittwoch 06:00–16:00 Uhr, Endbearbeitung 16:00–22:00 Uhr. Das sind 4 Stunden nach dem Versandtermin um 18:00 Uhr. Gefährdet. Optionen: Überstunden in der Endbearbeitung oder Alpha bitten, Donnerstagmorgen zu akzeptieren. - MO-4475 (Beta): nur auf Ofen 2 möglich. Mittwoch 16:00–24:00 Uhr. Versand Freitag, kein Risiko.“

Jede Zeile nennt einen Auftrag, eine Ressource und eine Uhrzeit. Die Rechnung lässt sich prüfen: 06:00 Uhr + 10 Stunden = 16:00 Uhr, plus 6 Stunden Endbearbeitung = 22:00 Uhr, also 4 Stunden nach 18:00 Uhr. Und die Antwort gibt dem Planer eine Entscheidung an die Hand statt eines Vortrags.

Die gute Antwort ist nicht einfach besser formuliert. Sie existiert, weil die KI echte Planungsdaten abgefragt hat: die Feinplanung, die Freigaben im Arbeitsplan, den Ressourcenkalender und die Versandtermine. Dann hat sie die Feinplanungsrechnung die Mathematik erledigen lassen, statt zu raten.

Wie Sie die beiden unterscheiden

Denken Sie an zwei neue Mitarbeiter. Der eine spricht in jeder Besprechung selbstbewusst und hat das ERP-System noch nie geöffnet. Der andere sagt weniger, kommt aber mit einem Ausdruck zurück. Sie vertrauen dem Zweiten. Wenden Sie denselben Test auf KI an:

• Nennt sie konkrete Aufträge, Ressourcen und Zeiten? Vage Antworten („einige Aufträge könnten betroffen sein“) sind ein Warnsignal.
• Lässt sich jede Aussage auf einen Datensatz zurückführen? Auftragsnummer, Kalendertermin, Freigabe im Arbeitsplan.
• Beachtet sie Restriktionen? Kapazität, freigegebene Ressourcen und Materialverfügbarkeit – nicht nur „irgendwohin verschieben“.
• Sagt sie, was sie nicht weiß? „Die Reparaturdauer ist eine Schätzung“ ist ein gutes Zeichen.

Mythos: „KI wird den Planer ersetzen“

Schauen Sie sich die gute Antwort noch einmal an. Sie endet bei einer Wahl: Überstunden bezahlen oder Alpha anrufen. Diese Wahl hängt von Dingen ab, die in keinem System stehen: wie wichtig Alpha in diesem Quartal ist, ob das Team in der Endbearbeitung schon letztes Wochenende gearbeitet hat, was der Vertriebsmitarbeiter am Telefon versprochen hat. Die KI hat dem Planer 30 Minuten Sucharbeit erspart. Die Entscheidung hat trotzdem der Planer getroffen.

Was KI tatsächlich ersetzt, ist das Suchen: fünf Masken öffnen, nach Excel exportieren, Termine gegenprüfen. Das ist wertvoll. Planung ist es nicht.

Was KI-Agenten in der Fertigung von den Planungsdaten brauchen

Ein KI-Assistent ist nur so gut wie das, was er abfragen kann. Wenn Ihr ERP-System feste Durchlaufzeiten von 10 Tagen und keinen Maschinenkalender enthält, kann die KI Ihnen nicht sagen, was der Ausfall von Ofen 2 für den Mittwoch bedeutet. Das ist die Lücke zwischen ERP-System und echter Planung. Eine KI braucht folgende Daten:

• Einen Plan gegen begrenzte Kapazität mit echten Start- und Endzeiten je Arbeitsgang
• MRP-Ergebnisse, die jede Fehlmenge mit dem Auftrag verknüpfen, den sie trifft
• Ressourcenkalender und freigegebene Alternativen
• Aktuelle Rückmeldungen vom Shopfloor

Stimmen diese Daten, hat die KI etwas Wahres zu lesen. Das macht auch die Lieferleistung messbar, denn die Liefertreue (OTIF) hängt genau von diesen Terminen ab.

So sieht das in factory.online aus

factory.online bietet keinen autonomen KI-Agenten, der das Werk umplant. Was es bereithält, sind die Daten, auf denen eine gute Antwort beruht: Feinplanung gegen begrenzte Kapazität im Gantt-Diagramm, MRP mit Fehlmengen, die mit Aufträgen verknüpft sind, Ressourcenkalender und Rückmeldungen der Produktion. Im Ofenbeispiel sieht der Planer in dem Moment, in dem Ofen 2 gesperrt wird, dass MO-4471 zu spät kommt, und kann die Verlagerung auf Ofen 1 in einem Planungsszenario testen, bevor er den laufenden Plan anfasst. Genau solche Daten müsste jeder KI-Assistent abfragen. Wie sich Planungswerkzeuge insgesamt entwickeln, lesen Sie im Beitrag zu Software für die Produktionsplanung.

Für Optimierungsaufgaben über die Beantwortung einer Frage hinaus konzentriert sich kafaa.ai auf Werkstattpläne, Produktmix und Zuschnittszenarien. Eine sinnvolle Bewertung prüft das vorgeschlagene Ergebnis anhand realer Restriktionen und des Geschäftsziels, bevor das Team handelt.

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