Ein führender Betreiber im europäischen Energiesektor zeigt aktuell, wie agentenbasierte KI auf Basis kontextualisierter Echtzeitdaten aus OT-, IT- und Engineering-Systemen messbare Verbesserungen in Produktivität und Sicherheit liefert. Zum Einsatz kommen Daten aus Prozess-Historian, Steuerungen, Condition-Monitoring, ERP und DMS – vereinheitlicht in einer semantischen Datenschicht. Die KI-Agenten interagieren mit diesen Quellen, verstehen den betrieblichen Kontext und unterstützen kritische Workflows von der Lieferkette über die Instandhaltung bis zur Ursachenanalyse. Das Ergebnis: schnellere Durchlaufzeiten, deutlich geringerer Ingenieursaufwand, verbesserte Anlagenverfügbarkeit – bei gleichzeitig erhöhter Nachvollziehbarkeit und Governance.

Was agentenbasierte KI in der Industrie auszeichnet

Im industriellen Umfeld sind isolierte KI-Modelle selten ausreichend. Agentenbasierte KI orchestriert mehrere Fähigkeiten: verstehen, planen, nachfragen, handeln – und das mit Zugriff auf domänenspezifische Werkzeuge und Systeme. Anstelle eines einzelnen Modells, das „alles“ lösen soll, arbeiten spezialisierte Agenten zusammen:

• Domänenagenten für Engineering-Aufgaben (z. B. P&ID-Interpretation, Geräteklassifizierung)
• Workflow-Agenten für Geschäftsprozesse (z. B. Dokumentenflüsse, Genehmigungen)
• Analyseagenten für Betriebsdaten (z. B. Anomaliedetektion, Ursachenhypothesen, Optimierungsvorschläge)

Wesentlich ist, dass diese Agenten nicht isoliert agieren, sondern auf eine gemeinsame, kontextualisierte Datengrundlage zugreifen. Dadurch werden Antworten konsistent, überprüfbar und für den Betrieb verwendbar.

Architektur und technische Bausteine

Ein tragfähiger technischer Ansatz kombiniert vier Elemente, die sich in der Praxis bewährt haben:

• Bibliothek vorkonfigurierter Agenten: Vorgefertigte Bausteine für häufige Industrieanwendungen – von der Dokumentenklassifizierung über die Geräte- und Asset-Erkennung bis zur RCA (Root Cause Analysis). Diese Bibliothek beschleunigt den Start und stellt Best Practices bereit.
• Low-Code-Agenten-Builder: Ein visueller, regel- und promptbasierter Baukasten, mit dem Fachbereiche eigenständig Minimum-viable-Agenten entwerfen, testen und iterativ verbessern können – ohne lange Entwicklungszyklen.
• Industrienahe Werkzeuge und kuratierte Sprachmodelle: Die Agenten binden Tools wie Historian-Query, CMMS/EAM-Schnittstellen, ERP/APIs, DMS/ECM, Suchindizes, Chemie- und Thermodynamikbibliotheken, Simulationsmodelle oder Steuerungsdaten ein. Verwendete Sprachmodelle sind kuratiert (z. B. domänenspezifisch feinjustiert), abgesichert und für Audits konfiguriert.
• Vereinheitlichte, kontextualisierte Industriedaten: Ein semantisches Modell verknüpft Tags, Assets, Arbeitsaufträge, P&IDs, Betriebsanleitungen, Schichtprotokolle und Alarme. Zeitliche Ausrichtung, Herkunft (Provenance) und Berechtigungen sind integraler Bestandteil. So entstehen nachvollziehbare Ergebnisse für kritische Workflows.

Architekturseitig wird Grounding und Retrieval-Augmented Generation (RAG) streng kontrolliert: Agenten zitieren Quellen, verweisen auf relevante Dokumentstellen, speichern Entscheidungswege und halten sich an Rollen- und Rechtekonzepte. Telemetrie und Agenten-Monitoring sorgen für Transparenz, Performanceoptimierung und Compliance.

Praxisbeispiele aus dem Energiebereich

• Automatisierte Dokumentenverarbeitung in der Lieferkette: Spezifikationen, Zertifikate, Prüfnachweise, Wartungsprotokolle und Handbücher werden automatisch klassifiziert, inhaltlich geprüft, mit ERP-/DMS-Metadaten verknüpft und an Freigabeprozesse übergeben. Ergebnis: kürzere Durchlaufzeiten bei Beschaffung und Inbetriebnahme, weniger Medienbrüche – und mit Blick auf HSE ein proaktives Barrieremanagement, weil Sicherheitsanforderungen frühzeitig gegen dokumentierte Nachweise geprüft werden.
• Automatische Geräte- und Asset-Registrierung: Agenten extrahieren Tag-Listen, erkennen Gerätetypen, vervollständigen Stammdaten, gleichen Seriennummern und Kalibrierdaten ab und befüllen CMMS/EAM. Netzwerk- und Feldbus-Scans werden semantisch angereichert. Das reduziert den manuellen Erfassungs- und Validierungsaufwand signifikant – mit deutlicher Einsparung von Ingenieursstunden und schnellerem Ramp-up neuer Anlagen.
• KI-fähige Datengrundlage für Predictive Maintenance: Agenten kuratieren Features (z. B. abgeleitete Kennzahlen, Zustandsindikatoren), erzeugen Labels aus Historie und Instandhaltungsakten, prüfen Datenqualität und orchestrieren Trainings-/Validierungszyklen. So entstehen robuste Vorhersagemodelle, die in die Betriebsführung integriert werden können (Work-Order-Empfehlungen, Ersatzteilplanung, Servicefenster).
• Optimierung von Prozesschemie und Gesamtleistung: In kontinuierlichen Prozessen analysieren Agenten Echtzeitdaten, Laborwerte, Rezepturparameter und Anlagenzustände. Sie schlagen Stellgrößenanpassungen innerhalb definierter Sicherheits- und Qualitätsgrenzen vor, quantifizieren Wirkungen (z. B. Ausbeute, Energieeinsatz, Chemikalienverbrauch) und übergeben Empfehlungen an Leitstand und Advanced Process Control.

Gemeinsam ist allen Beispielen: Ergebnisse sind belegbar, mit Quellen hinterlegt und in bestehende Systeme eingebettet – statt „nebenher“ zu laufen.

Besonders eindrucksvoll: Ursachenanalyse-Agenten (RCA)

Ursachenanalyse-Agenten kombinieren Datenverständnis, domänenspezifische Heuristiken und strukturierte Visualisierung. In der Praxis bedeutet das:

• Identifikation relevanter Signale und Ereignisse: Historian-Daten, Alarme, Wartungslogs, Schichtberichte und Trendbrüche werden korreliert und zeitlich ausgerichtet.
• Erstellung von Ursachen-Karten: Die Agenten bauen kausale Hypothesenketten auf (Fault-Tree, Ishikawa-ähnliche Strukturen) und bewerten sie anhand von Evidenzen und Wahrscheinlichkeiten.
• Vorschlag von Maßnahmen: Für priorisierte Ursachen werden Handlungsempfehlungen generiert – vom Inspektionsschritt über Prozessanpassungen bis zu Ersatzteil- und Arbeitsauftragsentwürfen im CMMS/EAM.
• Nachvollziehbarkeit: Jede Hypothese ist mit Datenquellen verknüpft, Parameter und Annahmen sind dokumentiert, sodass Ingenieurinnen und Ingenieure gezielt validieren können.

In der genannten Energieanwendung reduzierten diese Agenten den Ingenieursaufwand für wiederkehrende RCA-Aufgaben um über 70 %, beschleunigten die MTTR (Mean Time to Repair) und erhöhten die Anlagenverfügbarkeit – bei gleichzeitiger Verbesserung der Lerneffekte, weil jede RCA strukturiert archiviert und durchsuchbar ist.

Warum das funktioniert: Kontext schlägt Datenmenge

Im industriellen Betrieb geht es nicht um „mehr Daten“, sondern um die richtigen Daten im richtigen Kontext zur richtigen Zeit:

• Semantischer Kontext: Tags sind mit Assets, Funktionen, P&IDs, Dokumenten und Arbeitsaufträgen verknüpft. Dadurch „versteht“ ein Agent, dass ein Druckabfall an einem bestimmten Sensor mit einer Wartung an einer upstream-Pumpe und einem parallel laufenden Alarm zusammenhängen kann.
• Zeitlicher Kontext: Ereignisse werden präzise synchronisiert (OT-Zeitstempel, Logzeiten, Schichtwechsel), sodass Korrelationen und Kausalitäten getrennt werden können.
• Prozess- und Sicherheitskontext: Grenzwerte, SOPs, Betriebszustände, Barrieren und Permit-to-Work-Regeln sind als maschinenlesbare Regeln hinterlegt. Empfehlungen bleiben so innerhalb sicherer, auditierbarer Leitplanken.
• Interaktionskontext: Mensch-Maschine-Schnittstellen sind so gestaltet, dass Fachpersonal schnell validieren, korrigieren und freigeben kann. Feedback fließt zurück in die Agenten, die dadurch kontinuierlich robuster werden.

Dieses Zusammenspiel erlaubt es, KI nicht nur als Analysewerkzeug, sondern als verlässlichen Co-Piloten im Betrieb einzusetzen.

Leitfaden für den Einstieg

1) Wertstiftende Anwendungsfälle priorisieren
Starten Sie dort, wo Nutzen schnell sichtbar wird und Datenreife vorhanden ist:

• Ursachenanalyse bei häufigen Störungen (RCA)
• Vorausschauende Instandhaltung (kritische Assets, Engpassaggregate)
• Dokumentenprozesse in Beschaffung, Qualität, HSE
  Nutzenhypothesen klar formulieren (z. B. MTTR -20 %, Ingenieursstunden -40 %, Durchlaufzeit -30 %) und Stakeholder benennen.

2) Datenquellen inventarisieren und semantisch kontextualisieren
Identifizieren Sie Historian, Steuerungen, Condition-Monitoring, ERP, DMS/ECM, CMMS/EAM, LIMS, Schichtlogs. Richten Sie eine semantische Schicht ein, die Assets, Tags, Dokumente, Workflows und Berechtigungen verbindet. Definieren Sie Datenqualität, Provenance und Aktualisierungszyklen.

3) Minimum-viable-Agenten mit Low-Code aufsetzen, Tools und Systeme anbinden
Bauen Sie mit einem Low-Code-Agenten-Builder erste Agenten aus der Bibliothek zusammen und binden Sie notwendige Tools an (Abfragen, Suche, Extraktion, Simulation). Iterieren Sie kurzzyklisch mit dem Fachbereich: Pilot, Feedback, Verbesserung, Ausrollen.

4) Sicheres Grounding/RAG, Rechte- und Sicherheitskonzepte, Auditierbarkeit und Agenten-Monitoring etablieren

• Grounding: Antworten nur auf verifizierte, kontextualisierte Quellen stützen; Quellenzitate erzwingen.
• Sicherheit: Rollen-/Rechtemodelle (RBAC/ABAC), Mandantentrennung, Datenmaskierung, Edge/On-Prem-Optionen.
• Audit: Entscheidungs- und Zugriffspfade protokollieren; Model Cards, Prompt- und Tool-Logs vorhalten.
• Monitoring: Qualität (Halluzinationsraten), Latenz, Kosten, Drift, KPI-Impact laufend überwachen.

5) KPIs definieren und messen
Legen Sie Kennzahlen fest und verankern Sie Messpunkte im Workflow:

• MTTR, MTTD, Erstlösungsquote
• Ingenieursstunden pro RCA, pro Asset-Anlage, pro Dokumentenfall
• Durchlaufzeiten in Beschaffung und Freigaben
• OPEX, Energieeinsatz, Chemikalienverbrauch
• Verfügbarkeit, OEE, Sicherheitsbarrieren-Compliance
  Visualisieren Sie Ergebnisse und verknüpfen Sie sie mit Freigabe- und Budgetprozessen.

6) Skalierungsplan, Schulungen und Change-Management
Definieren Sie Domänen-Roadmaps (z. B. „RCA → PdM → Prozessoptimierung → Wissensmanagement“), schulen Sie OT/IT/Engineering-Teams und etablieren Sie ein Operating Model (Verantwortlichkeiten, MLOps/AIOps, Support). Change-Management adressiert Rollenbilder, Governance und Kommunikationswege – entscheidend für nachhaltige Akzeptanz.

Übertragbarkeit und nächste Schritte

Das beschriebene Muster ist über den Energiesektor hinaus gültig. Fertigung, Prozessindustrie und Versorger können mit denselben Bausteinen starten: Bibliothek vorkonfigurierter Agenten, Low-Code-Orchestrierung, kuratierte Sprachmodelle und eine kontextualisierte Datengrundlage. Die Integration erfolgt nahtlos in bestehende Systeme – vom Historian bis zum ERP –, ohne die Leit- und Sicherungssysteme zu kompromittieren. Entscheidend ist die anfängliche Fokussierung auf wenige, wertstiftende Anwendungsfälle und eine Architektur, die Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Skalierbarkeit von Beginn an berücksichtigt.

Unternehmen wie ConnectAIze unterstützen dabei, reibungslose Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine zu schaffen und KI-Fähigkeiten direkt in industrielle Maschinen und Workflows zu integrieren. Das ermöglicht nicht nur Effizienzgewinne, sondern auch messbare Verbesserungen in Qualität und Sicherheit – mit Ergebnissen, die belegbar sind und den regulatorischen Anforderungen standhalten.

Wer heute mit kontextualisierten Daten und agentenbasierter KI beginnt, setzt den Grundstein für einen Betrieb, der schneller lernt, sicherer agiert und Ressourcen gezielter einsetzt. Der Weg dorthin ist pragmatisch: priorisieren, kontextualisieren, pilotieren, absichern, messen, skalieren. So entsteht aus Daten im richtigen Kontext – zur richtigen Zeit – nachhaltiger, messbarer Nutzen.