Beispiel für ein KI-Agentensystem
Qualitätskontrolle, Verpackung und kundenspzezifische Auslieferung
Das System soll Produkte aus einem Lager automatisiert entnehmen, auf Qualität prüfen, gemäß Kundenaufträgen verpacken und individuell versenden.
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Qualitätsprüfungs-Agent |
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Ein kombiniertes System aus Kamera-Sensoren, 3D-Scanner und Gewichtssensoren untersucht jedes Produkt.
Ein weiterer Ki-Assistent analysiert die Bild- und Gewichtsdaten anhand gespeicherter Produktbilder, erkennt das Objekt, prüft visuelle Abweichungen,versucht eine Anomalieerkennung bei unbekannten Fehlern.
Aktionen: Aussortierung von Ausschuss, Rückführung in die Produktion bei erkannter Möglichkeit für Nachbearbeitung.
Freigabe zur Einlagerung bei bestandener Fehlerprüfung. |
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Kommissionierungs-Agent |
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Zugriff auf die Bestelldaten aus dem ERP- oder Warenwirtschaftssystem,
Ansteuern der Pick-Roboter im automatisierten Lagersystem mit
Optimierung der Laufwege und Reihenfolgeplanung bei mehreren Artikeln pro Kunde,
Abgleich von Ist- und Sollmengen durch Sensorfeedback (Aussehen, Gewicht). |
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Verpackungs-Agent |
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Verpackungsauswahl in Abhängigkeit von den Dimensionen des Produkts, seiner Empfindlichkeit und unter Berücksichtigung von Kundenpräferenzen
Materialoptimierung durch Berechnung des optimalen Verpackungsmaterials.
Automatisierte Steuerung der Verpackungsmaschinen
Etikettieren und Qualitätskontrolle der Verpackung (Vollständigkeit, Dichtigkeit) |
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Versand-Agent |
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Koordination der Auslieferung mit den Logistik-Partnern des Unternehmens
Adressprüfung mit Zoll-/Exportkontrolle
Berücksichtigung der Kundenwünsche für die Auslieferung (Express, Sonstiges)
Routing-Optimierung mit externen Verkehrs- und Wetterdaten
Sendungsverfolgung mit Feedback für die Kunden.
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Koordinierungs-Agent |
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übernimmt die Gesamtsteuerung, das Monitoring und die Optimierung aller Teilprozesse, koordiniert die Ergebnisse (Entscheidungen) der Teilagenten
dokumentiert den gesamten Prozess
prüft die vorgegebenen Kennzahlen, bedient ggf. eine Einheit für Reinforcement Learning und übermittelt ggf. Vorschläge für die weitere Optinierung
bedient in Echtzeit Dashboards für die Überwachung aller Vorgänge und mit Alarmen und Möglichkeiten des menschlichen Eingriffs in die Abläufe. |
Der Systemverbund kann mit einem oder mehreren Neuronalen Netzen bzw. Sprachmodellen arbeiten. Man sieht bereits an der Beschreibung, dass es für das Funktionieren eines solchen komplexen Systems einer ausgeklügelten Planung und verlässlichen qualitativ hochwertigen fehlerfreien Datenqualität bedarf.
Stolpersteine
Viele Anbieter v‚ersprechen solche und ähnliche Lösungen als Sammlung von use cases oder best practices und erwecken den Eindruck problemloser und einfacher Implementierung. Die üblichen Fallstricke:
- Noch nicht ausgereifte Technik,
- schwer übrschaubares und bewertbares Angebot der Hersteller,
- Mängel in der Projektplanung,
- Mängel in den verfügbaren Daten (Vollständigkeit, Fehlerfreiheit),
- Unrealistische wirtschaftliche Erwartungen,
- vernachlässigte Schulungen mit der Folge
- mangelnder KI-Kompetenz, oft auf allen Ebenen (Management einschließlich Top-Management, Projektleitung und Projektmitarbeitende, Beschäftigte, die mit den Systemen arbeiten sollen, Verständnis in der Belegschaft).‚
Fazit: Erfolgversprechende KI-Projekte erfordern eine sorgfältige Vorbereitung.
