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Industrial Agents zur Steuerung von Maschinen, Prozessen und der Produktion

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Autonome Intelligenz für Ihr Unternehmen

Autonome Industrial Agents revolutionieren die Art und Weise, wie Unternehmen Prozesse steuern, Entscheidungen treffen und Maschinen optimieren. Diese selbstlernenden Systeme lösen komplexe Probleme, welche bisher von der Intuition langjähriger Mitarbeiter abhingen oder von einfachen Technologien suboptimal bearbeitet wurden.

Unsere KI-Agenten nutzen das Wissen Ihrer Mitarbeitenden und vereinen sämtliche Technologien zur Problemlösung

KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie selbstständig fundierte Entscheidungen treffen. Sie verknüpfen sämtliche Technologien zur Entscheidungsfindung und entscheiden selbst welche Sie situationsbezogen nutzen, um maximale Ergebnisse zu erzeugen. Mithilfe unserer Methodik entwickelte KI-Agenten nutzen und speichern das Wissen Ihrer Mitarbeitenden, um verschiedene Strategien und Entscheidungswege zu erlernen, bevor diese das Unternehmen verlassen. Sie übertreffen den Status Quo in der Steuerung von Maschinen und Prozessen in Effizienz und Qualität.

KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie selbstständig fundierte Entscheidungen treffen. Sie verknüpfen sämtliche Technologien zur Entscheidungsfindung und entscheiden selbst welche Sie situationsbezogen nutzen, um maximale Ergebnisse zu erzeugen. Mithilfe unserer Methodik entwickelte KI-Agenten nutzen und speichern das Wissen Ihrer Mitarbeitenden, um verschiedene Strategien und Entscheidungswege zu erlernen. Sie übertreffen den Status Quo in der Steuerung von Maschinen und Prozessen in Effizienz und Qualität.

Was macht unsere KI-Agenten so wertvoll?

Technologieoffenheit und Anpassungsfähigkeit

Technologie-offenheit und Anpassungs-fähigkeit

Autonome KI-Agenten können auf sämtliche, modernste Technologien zurückgreifen, bieten eine beispiellose Anpassungsfähigkeit und lernen aus Interaktionen, um ihre Effizienz zu steigern.

Speicherung von Wissen und Nutzung von Strategien

Wir sorgen dafür, dass KI-Agenten das hart erkämpfte Wissen über Ihre Maschinen und Prozesse sowie deren Steuerung aufnehmen und in der Anwendung konkreter Handlungsstrategien nutzen.

Optimierung am Kern Ihrer Wertschöpfung

Um Ihre Rendite zu maximieren, entwickeln wir KI-Agenten, die ihre Fähigkeiten mit größtmöglichem Hebel nutzen und die Wertschöpfung Ihres Unternehmens maximal steigern können.

„Der Einsatz von KI-Agenten innerhalb unserer Fertigungsprozesse hat es ermöglicht, Maschinen und Produktionsabläufe autonom zu optimieren, was zu erheblichen Einsparungen und bessere Qualität geführt hat.“

Alexandra Hager

Chief Technology Officer, Siemens

Transformieren Sie Ihr Unternehmen mit
autonomen KI-Agenten

Die Implementierung von autonomen KI-Agenten kann die operativen Abläufe in mittelständischen Unternehmen revolutionieren. Profitieren Sie von höherer Effizienz, geringeren Kosten und verbesserter Entscheidungsfähigkeit.

Bessere Ergebnisse als der Status Quo

KI-Agenten outperformen die Leistung herkömmlicher Automatisierungs- und Steuerungslösungen und lernen kontinuierlich weiter

Lokale, skalierbare Problemlösung

Unsere KI-Agenten liefern skalierbaren, messbaren Mehrwert, ohne die Implementierung umfangreicher, teuer IT-Systeme

Sichert das Know-How Ihres Unternehmens

Speichern Sie das wertvollste Gut Ihres Unternehmens in einem KI-Agenten, bevor dieses Ihr Unternehmen verlässt

Unser Prozess zur Entwicklung autonomer KI-Agenten.

Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten analysieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
Schritt 1
Schritt 2
Schritt 3
Schritt 4
Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten analysieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
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Schritt 2
Schritt 3
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Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
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Schritt 3
Schritt 4
Schritt 3: Simulation aufbauen & trainieren
Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
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Schritt 3
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Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
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Schritt 1: Prozessverständnis aufbauen
Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten analysieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
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Schritt 2: Agenten-Architektur definieren
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Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
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Schritt 4: Anwendung sicherstellen & optimieren
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Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten analysieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
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Um dem KI-Agenten seine Aufgabe lernen lassen zu können, ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich. Gemeinsam mit Ihren Fachexperten, Business-Process-Ownern und Datenanalysten sizieren wir den Prozess im Detail, um ein vollständiges Bild über dessen Systeme, Ziele, aktuelle Entscheidungs- und Steuerungsmethoden und deren Limitationen zu erhalten.
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Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
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Um dem Agenten die definierten Fähigkeiten beizubringen, muss dieser mit Daten versorgt und trainiert werden. Dazu wählen wir eine geeignete Simulationsmethode sowie -szenarien aus und trainieren den Agenten in einer virtuellen Umgebung, bis dieser die besten Ergebnisse liefert.
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Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.
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Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
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Nachdem der Agent erfolgreich trainiert wurde und in der Simulationsumgebung hervorragende Leistungen gezeigt hat, wird dieser in die operativen Systeme eingebunden und live-geschaltet. Entsprechend Ihrer Präferenzen zur Überwachung des Prozesses, zum Geben von Empfehlung für Ihre Mitarbeitenden oder zur vollautonomen Steuerung Ihrer Prozesse und Maschinen.

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Auf Basis des tiefen Prozessverständnisses wird die Architektur des Agenten spezifisch für diesen entwickelt. Zunächst bestimmen wir welche Fähigkeiten der Agent erlernen soll, wonach diese orchestriert und deren Zusammenwirken definiert werden. Anhand der Art und der Anforderungen an die einzelnen Fähigkeiten entscheiden wir anschließend über die Auswahl der jeweils zu nutzenden Technologie.
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