KI-Agenten auf dem Shopfloor: Agentische KI in der Fertigung
Agentische KI verspricht mehr als Dashboards und Vorhersagemodelle: Systeme, die MES-Vorgänge eigenständig bearbeiten, Werkzeuge aufrufen und Entscheidungen vorbereiten. Auf der Hannover Messe 2026 rückt das Thema in den Mittelpunkt, erste Anbieter wie SAP und Bosch Rexroth zeigen bereits produktive Bausteine.
Was einen KI-Agenten von klassischer Automatisierung unterscheidet
Ein KI-Agent nimmt eine Aufgabe entgegen, wählt selbstständig passende Werkzeuge und Datenquellen aus, bereitet eine Entscheidung vor und meldet sich erst bei Bedarf bei einem Menschen. Klassische MES-Automatisierung arbeitet dagegen feste, vorprogrammierte Regeln ab.
Konkret beschreibt es IT&Production so: Agentische KI ermöglicht einen digitalen Kollegen, der eingehende Vorgänge im MES eigenständig bearbeitet, passende Werkzeuge nutzt, Entscheidungen vorbereitet und die richtigen Personen benachrichtigt, also KI, die nicht nur antwortet, sondern handelt. Das erste breit dokumentierte Beispiel ist der SAP Production Master Data Agent, der Produktionsstammdaten automatisiert erstellt und pflegt sowie Arbeitspläne auf Basis von Stüklisten generiert, um eine schnellere Produktionskonfiguration mit präziseren Daten zu ermöglichen.
Auf der Hannover Messe 2026 zeigen mehrere große Anbieter agentische Konzepte: Bosch präsentiert, wie agentische KI zu einem echten Partner für Menschen in der Shopfloor-Zusammenarbeit werden kann, während SAP unter dem Motto einer resilienten, durchgängigen Fertigung eigene Agentic-AI-Bausteine vorstellt. Das Themenfeld steht damit 2026 sichtbar im Zentrum der Industrie-4.0-Agenda, ohne bereits branchenweiter Standard zu sein.
Wie ein KI-Agent im MES konkret arbeitet
Hinter dem Begriff "Agent" steckt kein einzelnes Bauteil, sondern eine Kette aus vier Schritten. Erst im Zusammenspiel wird aus einem Sprachmodell ein Agent, der tatsächlich im MES handelt.
Datenerfassung aus MES, ERP und Shopfloor
Der Agent liest laufend Ereignisse, Stammdaten und Sensorwerte aus angebundenen Systemen, statt wie ein klassisches Dashboard nur auf Anfrage eine Momentaufnahme zu zeigen.
- Auftragsstatus, Stammdaten, Maschinensignale
- Kontinuierlich statt auf Knopfdruck
Situation einordnen, nicht nur Regel prüfen
Statt einer festen Wenn-Dann-Regel bewertet der Agent mehrere Datenquellen gemeinsam und leitet daraus ab, welches Problem gerade vorliegt und welche Optionen sinnvoll sind.
- Kombination mehrerer Datenquellen
- Situatives statt starres Regelwerk
Werkzeuge aufrufen und Vorgänge bearbeiten
Der Agent ruft definierte Werkzeuge auf, etwa das Anlegen eines Arbeitsauftrags, das Aktualisieren von Stammdaten oder das Auslösen einer Bestellung, statt nur eine Empfehlung anzuzeigen.
- Schreibender Zugriff auf definierte Funktionen
- Begrenzt auf freigegebene Werkzeuge
Freigabe, Protokoll und Eskalation
Je nach Reifegrad und Risiko meldet sich der Agent vor der Ausführung bei einer zuständigen Person, protokolliert seine Entscheidung oder eskaliert automatisch bei geringer Konfidenz.
- Human-in-the-loop je nach Risikoklasse
- Nachvollziehbares Entscheidungsprotokoll
Diese vier Schritte laufen bei jedem dokumentierten Praxisbeispiel unterschiedlich ausgeprägt ab. Je nach Reifegrad und Anwendungsfall verschiebt sich das Gewicht zwischen Vorschlag und eigenständiger Aktion, siehe Reifegradmodell weiter unten.
Wer heute schon agentische Konzepte zeigt
Vier dokumentierte Anbieterbeispiele und drei branchenweit beobachtete Einsatzmuster, neutral beschrieben, Quelle jeweils Herstellerangabe oder Marktbeobachtung, Stand 2026.
SAP Production Master Data Agent
SAP dokumentiert einen Agenten, der Produktionsstammdaten automatisiert erstellt und pflegt sowie Arbeitspläne auf Basis von Stücklisten generiert.
Ziel laut Hersteller: schnellere Produktionskonfiguration mit präziseren Daten, vorgestellt im Rahmen der Agentic-AI-Strategie zur Hannover Messe 2026.
- Automatisierte Stammdatenpflege
- Arbeitsplangenerierung aus Stücklisten
- Teil der SAP-Agentic-AI-Roadmap 2026
Siemens Industrial Copilot / Siemens-Microsoft-NVIDIA-Allianz
Siemens hat KI-Agenten für die industrielle Automatisierung vorgestellt, die den Industrial Copilot von einem reagierenden Assistenten zu einem Agenten weiterentwickeln, der komplexe Aufgaben eigenständig in Teilaufgaben zerlegt und Entscheidungen auf dem Shopfloor automatisiert.
Gemeinsam mit Microsoft und NVIDIA will Siemens ab 2026 die erste vollständig KI-gesteuerte, adaptive Fabrik aufbauen, Startpunkt ist das Siemens-Elektronikwerk in Erlangen als Blaupause.
- Agentenbasierte Aufgabenzerlegung am Shopfloor
- Pilotfabrik Erlangen als Blaupause ab 2026
- On-Premises-Option ohne Internetanbindung verfügbar
Bosch
Bosch zeigt auf der Hannover Messe 2026, wie agentische KI zu einem echten Partner für Menschen in der Zusammenarbeit auf dem Shopfloor werden kann.
Der Fokus liegt auf kollaborativen Szenarien, in denen KI-Agenten Aufgaben mit Mitarbeitenden gemeinsam bearbeiten statt vollautonom zu agieren.
- Mensch-KI-Kollaboration im Fokus
- Präsentiert zur Hannover Messe 2026
Bosch Rexroth any.site / Rios
Bosch Rexroth verbindet mit dem any.site-Netzwerk Maschinenhersteller, Dienstleister und Fertigungsteams über KI-gestützte Wissensassistenten für Inbetriebnahme, Wartung und Störungssuche.
Ergänzend positioniert sich Rios als Agent für adaptive Roboteraufgaben, der KI-Agenten direkt in die Robotik einbettet, um Aufgaben flexibel am Shopfloor auszuführen.
- KI-gestützte Wissensassistenten
- Adaptive Roboter-Aufgabenausführung
Predictive-Maintenance-Agent
Branchenbeobachtungen beschreiben Agenten, die Wartungsfälle nicht nur vorhersagen, sondern eigenständig Arbeitsaufträge anlegen, Ersatzteile bestellen und Parameter anpassen.
Marktbeobachtungen nennen 15 bis 30 Prozent weniger ungeplante Stillstände gegenüber klassischer vorausschauender Wartung ohne Agenten-Schicht.
- Automatisierte Auftrags- und Bestellanlage
- 15-30% weniger Stillstand laut Marktbeobachtung
Qualitäts-Triage-Agent
Computer-Vision-Modelle kombiniert mit einer Agenten-Schicht übernehmen die Vorprüfung von Bildbefunden und leiten nur unklare Fälle an Menschen weiter, statt jede Aufnahme manuell zu sichten.
Marktbeobachtungen nennen 40 bis 60 Prozent weniger manuellen Prüfaufwand bei gleichbleibender oder höherer Erkennungsgenauigkeit.
- Automatisierte Vorsortierung von Bildbefunden
- 40-60% weniger Prüfaufwand laut Marktbeobachtung
Scheduling-Agent
Agenten werten Auftragslage, Kapazitäten und Lieferkettendaten laufend aus und passen die Feinplanung dynamisch an, statt nur einmal täglich einen starren Plan zu erzeugen.
Marktbeobachtungen nennen 15 bis 40 Prozent kürzere Durchlaufzeiten durch optimierte Rüstfolgen und Losgrößen.
- Laufende Neuplanung statt Tagesplan
- 15-40% kürzere Durchlaufzeit laut Marktbeobachtung
Alle Angaben beruhen auf öffentlich zugänglichen Herstellerinformationen beziehungsweise Fachpresse- und Marktbeobachtungen, Stand 2026, und sind keine geprüften Einzelfallzahlen. Sectorlens erhält keine Provision von MES- oder Automatisierungsanbietern.
Wo Agenten im MES-Alltag konkret ansetzen
Über die drei dokumentierten Anbieterbeispiele hinaus zeichnen sich sechs Einsatzfelder ab, in denen agentische Konzepte auf bestehende MES-Funktionen aufsetzen.
Von der Vorhersage zur Aktion
Statt nur eine Ausfallwahrscheinlichkeit anzuzeigen, legt der Agent Arbeitsaufträge an, prüft Ersatzteilverfügbarkeit und schlägt ein Wartungsfenster im laufenden Produktionsplan vor.
Automatisierte Befundvorsortierung
Bildbasierte Prüfergebnisse werden vom Agenten vorsortiert, eindeutige Gutteile freigegeben und nur Grenzfälle an die Qualitätssicherung eskaliert.
Dynamische Feinplanung
Der Agent reagiert auf kurzfristige Störungen, Eilaufträge oder Materialengpässe und schlägt eine angepasste Reihenfolge vor, statt auf den nächsten manuellen Planungslauf zu warten.
Lastspitzen aktiv vermeiden
Agenten werten Energieverbrauchsdaten in Echtzeit aus und schlagen vor, energieintensive Prozessschritte zeitlich zu verschieben, um Lastspitzen und CO2-Intensität zu senken.
Bedarfsgesteuerte Nachbestellung
Basierend auf Verbrauchsmustern und Auftragslage löst der Agent Nachbestellungen für Material aus oder schlägt Losgrößenanpassungen vor, um Bestände und Rüstaufwand zu balancieren.
Laufende Kostentransparenz
Statt einer nachträglichen Auswertung am Monatsende gleicht der Agent Ist-Kosten laufend mit der Vorkalkulation ab und meldet Abweichungen, sobald sie auftreten.
Diese Einsatzfelder beschreiben mögliche Zielbilder auf Basis heute verfügbarer MES-Funktionen und öffentlich dokumentierter Agenten-Konzepte. Wie weit ein Anbieter bei einem konkreten Einsatzfeld tatsächlich ist, unterscheidet sich stark und sollte im Einzelfall geprüft werden.
Vier Stufen vom Dashboard zum autonomen Agenten
Agentische KI ist kein Alles-oder-nichts-Schritt. Die meisten Fertigungsunternehmen bewegen sich 2026 zwischen Stufe 0 und Stufe 2, Stufe 3 bleibt die Ausnahme.
| Stufe | Bezeichnung | Typisches Verhalten | Governance-Bedarf |
|---|---|---|---|
| Stufe 0 | Reaktiv | Dashboards und Reports zeigen Daten, Mensch entscheidet und handelt vollständig manuell. | Gering |
| Stufe 1 | Assistierend (Copilot) | System schlägt eine Handlung vor, Mensch entscheidet und führt selbst aus. | Mittel |
| Stufe 2 | Vorschlagend mit Freigabe | Agent bereitet eine konkrete Aktion vor, etwa einen Arbeitsauftrag oder eine Bestellung, Mensch gibt frei. | Hoch |
| Stufe 3 | Autonom mit Eskalation | Agent führt Standardfälle eigenständig aus und eskaliert nur bei geringer Konfidenz oder Abweichung. | Sehr hoch |
Nach einer vielzitierten Deloitte-Prognose soll sich der Anteil produzierender Unternehmen mit agentischer KI im Einsatz bis 2026 vervierfachen, von rund 6 auf rund 24 Prozent. Das betrifft überwiegend Stufe 1 und 2, nicht vollautonome Stufe-3-Systeme.
Klassische Automatisierung, ML und agentische KI im Vergleich
Nicht jede Aufgabe braucht einen Agenten. Die Wahl zwischen den drei Ansätzen hängt davon ab, wie variabel die Situation ist und wie viel Governance-Aufwand vertretbar ist.
| Kriterium | Klassische Automatisierung | Klassisches ML / Analytics | Agentische KI |
|---|---|---|---|
| Entscheidungslogik | Feste Regeln, deterministisch | Statistisches Modell, eine Vorhersage | Situative Bewertung mehrerer Quellen und Werkzeuge |
| Reaktion auf Neues | Nur innerhalb programmierter Fälle | Nur innerhalb trainierter Muster | Kann neue Kombinationen situativ einordnen |
| Governance-Aufwand | Gering, Regeln sind auditierbar | Mittel, Modellgüte muss überwacht werden | Hoch, Entscheidungen müssen protokolliert und eskalierbar sein |
| Implementierungsaufwand | Gering bis mittel | Mittel, benötigt Trainingsdaten | Mittel bis hoch, benötigt Werkzeug-Anbindung und Freigabeprozesse |
| Auditierbarkeit | Sehr hoch | Mittel, abhängig vom Modelltyp | Abhängig von Protokollierung, ohne diese gering |
| Typischer Reifegrad 2026 | Breiter Standard | Etabliert in Analytics-Use-Cases | Frühe Produktivphase, wenige Stufe-3-Fälle |
In der Praxis schließen sich die drei Ansätze nicht aus. Viele Agenten-Konzepte bauen auf bestehenden ML-Modellen auf und nutzen klassische Automatisierung für die eigentliche Ausführung einer freigegebenen Aktion.
Wo KI-Agenten 2026 noch an Grenzen stoßen
Agentische KI ist kein Freifahrtschein für Vollautomatisierung ohne menschliche Kontrolle. Sechs Punkte sollten vor der Einführung geklärt sein.
Nachvollziehbarkeit einzelner Entscheidungen
Ohne Protokollierung und klare Freigabeprozesse wird ein Agent schnell zur Blackbox, besonders in regulierten Branchen mit Audit-Anforderungen.
Abhängigkeit von sauberer Datenbasis
Ein Agent entscheidet nur so gut wie die MES- und Stammdaten, auf die er zugreift. Fehlerhafte Stammdaten führen zu fehlerhaften Agenten-Entscheidungen.
Haftungsfrage bei Fehlentscheidungen
Wer verantwortlich ist, wenn ein Agent eine falsche Empfehlung gibt oder eine Aktion auslöst, ist arbeitsrechtlich und vertraglich oft noch ungeklärt.
Kein branchenweiter Standard
Jeder Anbieter implementiert agentische Funktionen aktuell proprietär. Ein einheitlicher Standard für Agent-zu-Agent- oder Agent-zu-MES-Kommunikation existiert 2026 noch nicht.
Integrationsaufwand in bestehende Systemlandschaft
Agenten benötigen Schnittstellen zu MES, ERP und Robotik. Bei gewachsenen, heterogenen Landschaften ist diese Anbindung oft aufwändiger als das eigentliche Agenten-Modell.
Qualifizierung der Belegschaft
Mitarbeitende müssen lernen, Agenten-Vorschläge fachlich zu prüfen statt sie blind zu übernehmen oder pauschal zu ignorieren. Das erfordert Schulung und neue Rollenbilder auf dem Shopfloor.
Implementierungs-Roadmap in sechs Schritten
Kein Unternehmen startet auf Stufe 3. Der realistische Weg führt über kleine, überprüfbare Schritte mit klarer Freigabe an jeder Stelle.
Datenbasis & Stammdaten prüfen
Bevor ein Agent entscheiden kann, müssen MES- und Stammdaten in ausreichender Qualität und Aktualität vorliegen.
Use Case mit klarem Rahmen wählen
Ein eng begrenzter Anwendungsfall mit klar definierten Entscheidungsoptionen eignet sich besser als ein offenes, breites Ziel.
Pilot mit Human-in-the-loop
Der Agent bereitet Entscheidungen vor, ein Mensch gibt jede Aktion in der Pilotphase frei und bewertet die Vorschlagsqualität.
Governance & Eskalationspfade
Feste Regeln, wann ein Agent eskalieren muss, und eine Protokollierung jeder Entscheidung sind Voraussetzung für den produktiven Betrieb.
Erfolg messen, Vertrauen aufbauen
Erst belegbare Ergebnisse aus dem Piloten rechtfertigen die schrittweise Reduktion der menschlichen Freigabepflicht.
Skalierung auf weitere Anwendungsfälle
Bewährte Governance-Strukturen und Freigabeprozesse lassen sich auf benachbarte Use Cases übertragen, statt jedes Mal neu zu beginnen.
KI-Agenten im MES: 12 Fragen aus der Praxis
Antworten, die auch ohne den Rest dieser Seite verständlich sind.
Ein KI-Agent ist ein Software-System, das MES-Vorgänge nicht nur anzeigt oder auswertet, sondern eigenständig bearbeitet: Er nimmt eingehende Aufgaben entgegen, ruft passende Werkzeuge und Datenquellen auf, bereitet Entscheidungen vor und benachrichtigt bei Bedarf die zuständige Person. Der Unterschied zu klassischer MES-Automatisierung liegt darin, dass ein Agent auf wechselnde Situationen reagiert, statt nur eine feste Regel abzuarbeiten.
Beides. SAP hat einen Production Master Data Agent angekündigt beziehungsweise ausgerollt, der Produktionsstammdaten automatisiert erstellt und pflegt sowie Arbeitspläne auf Basis von Stücklisten generiert. Siemens hat eigene KI-Agenten für die industrielle Automatisierung vorgestellt und baut gemeinsam mit Microsoft und NVIDIA ab 2026 im Elektronikwerk Erlangen eine erste vollständig KI-gesteuerte Fabrik als Blaupause auf. Bosch zeigt agentische KI als Partner in der Shopfloor-Zusammenarbeit, und Bosch Rexroth verbindet mit dem any.site-Netzwerk Maschinenhersteller, Dienstleister und Fertigungsteams über KI-gestützte Wissensassistenten. Ein branchenweiter Standardeinsatz ist das noch nicht, aber erste produktive Bausteine existieren bereits.
Nach aktuellem Stand nicht. Die dokumentierten Anwendungsfälle positionieren KI-Agenten als digitalen Kollegen, der Routineaufgaben übernimmt und Entscheidungen vorbereitet, während die eigentliche Freigabe und fachliche Beurteilung bei Menschen bleibt. Fraunhofer IEM ordnet agentische KI vor allem als Hebel ein, um Robotik auch für den Mittelstand wirtschaftlicher zu machen, nicht als Ersatz für Personal.
Dokumentierte Beispiele sind die automatisierte Erstellung und Pflege von Produktionsstammdaten und Arbeitsplänen (SAP Production Master Data Agent), agentenbasierte Zerlegung komplexer Shopfloor-Aufgaben in Teilaufgaben (Siemens Industrial Copilot), adaptive Aufgabenausführung durch Roboter-Agenten wie Rios, sowie KI-gestützte Wissensassistenten für Inbetriebnahme, Wartung und Störungssuche im any.site-Netzwerk von Bosch Rexroth. Darüber hinaus beschreiben Marktbeobachtungen Einsatzmuster in Instandhaltung, Qualitätsprüfung und Feinplanung.
Klassische MES-Automatisierung arbeitet feste Regeln und Workflows ab: wenn Bedingung X eintritt, folgt immer Aktion Y. Ein KI-Agent bewertet die jeweilige Situation, kombiniert mehrere Datenquellen und Werkzeuge und entscheidet situativ, welcher nächste Schritt sinnvoll ist, statt nur eine vordefinierte Regel auszuführen. Das ermöglicht Flexibilität bei wechselnden Aufträgen und Produktvarianten, erschwert aber auch die Nachvollziehbarkeit einzelner Entscheidungen.
Laut Fraunhofer IEM ist einer der größten Kostentreiber bei Robotereinsatz im Mittelstand die aufwändige Umprogrammierung bei neuen Produkten oder kleinen Losgrößen. Agentische Systeme sollen Roboter befähigen, neue Aufgaben zu verstehen und sich weitgehend selbst zu konfigurieren, wodurch Automatisierung auch bei häufig wechselnden Produkten und kleinen Stückzahlen wirtschaftlich wird.
Zentrale Risiken sind mangelnde Nachvollziehbarkeit einzelner Agenten-Entscheidungen, Abhängigkeit von der Datenqualität der zugrunde liegenden MES- und Stammdaten, die Frage der Haftung bei fehlerhaften Aktionen sowie der Integrationsaufwand in gewachsene, heterogene Systemlandschaften.
Dokumentierte Beispiele sind SAP mit dem Production Master Data Agent für Stammdaten und Arbeitspläne, Siemens mit eigenen KI-Agenten für die industrielle Automatisierung und einer geplanten KI-gesteuerten Modellfabrik in Erlangen zusammen mit Microsoft und NVIDIA, Bosch mit agentischer KI als Shopfloor-Kollaborationspartner sowie Bosch Rexroth mit dem any.site-Wissensassistenten-Netzwerk und Rios als spezialisiertem Agenten für adaptive Roboteraufgaben. Die Liste wächst laufend, ein Marktstandard hat sich 2026 noch nicht herausgebildet.
Die meisten produzierenden Unternehmen bewegen sich zwischen Stufe 0 (reine Dashboards) und Stufe 2 (Agent bereitet eine Aktion vor, Mensch gibt frei). Vollautonome Stufe-3-Systeme, die ohne Freigabe eigenständig handeln und nur bei Abweichungen eskalieren, bleiben laut Marktbeobachtungen 2026 die Ausnahme.
Belastbare, anbieterübergreifende Preisangaben existieren 2026 noch nicht, da die meisten Angebote projektspezifisch bepreist werden. Realistisch ist ein gestaffelter Einstieg: ein eng begrenzter Pilot mit einem Anwendungsfall verursacht deutlich geringere Kosten als eine unternehmensweite Ausrollung, die zusätzlich Governance- und Integrationsaufwand einschließt.
Grundvoraussetzung sind saubere, aktuelle Stammdaten sowie Schnittstellen, über die ein Agent lesend und im Freigabefall auch schreibend auf MES-Funktionen zugreifen kann. Ohne definierte APIs oder vergleichbare Integrationswege bleibt ein Agent auf reine Beobachtung beschränkt und kann keine Aktionen auslösen.
Ein Chatbot oder Copilot beantwortet Fragen und schlägt Formulierungen oder Analysen vor, greift aber nicht eigenständig in Systeme ein. Ein Agent geht einen Schritt weiter: Er ruft definierte Werkzeuge auf und führt Aktionen aus, etwa das Anlegen eines Arbeitsauftrags, statt nur eine Textantwort zu liefern. Siemens beschreibt diesen Übergang selbst als Entwicklung vom reagierenden Industrial Copilot zum eigenständig handelnden Agenten.
Empfehlenswert ist ein eng begrenzter Pilot in einem Bereich mit bereits guter Datenqualität, etwa Instandhaltung oder Qualitätsprüfung, mit verpflichtender menschlicher Freigabe in der Anfangsphase. Erst nach belegbaren Ergebnissen und etablierter Governance lohnt sich die Ausweitung auf weitere Anwendungsfälle.
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