KI-Agent für die Produktion

Ihr Data Scientist steht schon in der Halle.

Werksagent ist der KI-Agent, mit dem Ihre Ingenieure eigene Analysen fahren und Modelle trainieren – auf ihren eigenen Anlagendaten. Ohne jahrelanges Standardisierungsprojekt. Ohne Data-Science-Flaschenhals.

Pilotwerk werden So funktioniert's

30 Minuten · an Ihren echten Anlagendaten · kein IT-Projekt vorab

Werksagent · Linie 3 – Instandhaltung
Die Maschine fällt immer ca. 20 Minuten nach dem Schichtwechsel aus und muss neu gestartet werden. Woran könnte das liegen?
Analyse · 142 Schichtwechsel korreliert Während der Übergabe steht die Anlage still – das Hydrauliköl kühlt um ⌀ 9 °C ab. Die Viskosität steigt, der Druckaufbau verzögert sich. Nach ca. 20 Minuten unterschreitet der Systemdruck den Grenzwert und der Drucksensor löst die Störabschaltung aus.
→Empfehlung: Standby-Umwälzung während der Schichtübergabe aktivieren. Erwartete Reduktion: −96 % dieser Ausfälle.

Öltemperatur vs. Störabschaltungen

r = 0,87

Sensordaten Linie 3 · ±60 min um Schichtwechsel · letzte 90 Tage

Schichtwechsel Druck-Grenzwert Ausfall +20 min 52° 43° −30 min +60 min
Hydrauliköl-Temperatur Störabschaltung
−9 °CÖlabkühlung während der Schichtübergabe
87 %der Ausfälle im Fenster +15 bis +25 min
WärmebehandlungNitrierenStahlproduktionCNC & LaserRobotikAntriebstechnikWindkraftLuft- & RaumfahrtMaterialflussPräzisionsfertigung WärmebehandlungNitrierenStahlproduktionCNC & LaserRobotikAntriebstechnikWindkraftLuft- & RaumfahrtMaterialflussPräzisionsfertigung
Das Problem

Alle reden von KI im Werk. Skaliert ist bei den wenigsten etwas.

Predictive Maintenance, Predictive Quality – die POCs waren vielversprechend. Und dann? Stillstand. Der Grund ist fast immer derselbe.

01 — POC-FRIEDHOF

Pilotprojekte, die nie in Produktion gehen

Der Use Case funktioniert an einer Anlage, mit handverlesenen Daten, betreut von externen Data Scientists. Auf die zweite Anlage übertragen? Scheitert. Auf das zweite Werk? Undenkbar.

02 — DATENCHAOS

Jede Anlage spricht ihre eigene Sprache

Historisch gewachsene Sensorik, unterschiedliche Steuerungen, Excel-Inseln, fehlende Semantik. Niemand außer Ihren Ingenieuren weiß, was die Daten wirklich bedeuten.

03 — STANDARDISIERUNGS-FALLE

„Erst müssen wir die Daten vereinheitlichen"

Der Standardreflex – und ein Fass ohne Boden. Nachträglich Semantik in gewachsenes Datenchaos zu bringen dauert Jahre, kostet Millionen und liefert bis dahin: nichts.

Der Perspektivwechsel

Die Daten zum Data Scientist bringen.
Den Data Scientist zum Ingenieur bringen.

Werksagent gibt jedem Ingenieur einen KI-Agenten an die Seite, der Data-Science-Arbeit übernimmt – direkt auf den Daten, die der Ingenieur kennt und verantwortet. Kein zentrales Datenprojekt. Keine Warteschlange beim Analytics-Team.

Der Ansatz

Nicht die Daten zum Experten. Den Experten zu den Daten.

Dezentralisierung statt Zentralisierung: Der Agent geht dorthin, wo Datenverständnis bereits existiert – zu Ihren Ingenieuren, Technologen und Fachexperten.

DATENQUELLEN ZENTRALES DATA-TEAM ENGPASS NUTZEN
Der übliche Weg

Daten zum Data Scientist

Alle Daten sammeln, vereinheitlichen, zentral analysieren. Jedes Werk wartet auf dasselbe Team – der Durchsatz ist strukturell begrenzt.

INGENIEURE + AGENT NUTZENNUTZEN NUTZENNUTZEN NUTZEN
Der Werksagent-Weg

Data Scientist zum Ingenieur

Jeder Fachexperte analysiert seine Daten selbst – geführt vom Agenten. Jede zusätzliche Person erhöht den Durchsatz. Das ist die Skalierungsachse.

So funktioniert's

Von der Rohdatenquelle zum eigenen Modell – in drei Schritten.

Daten anbinden – so wie sie sind

Steuerungen, Sensorik, Messgeräte, CSV-Exporte, Historian. Werksagent arbeitet mit dem Datenchaos, das real existiert – Standardisierung ist keine Voraussetzung.

Fragen stellen, Analysen fahren

Ihr Ingenieur fragt in seiner Sprache: „Warum streut die Härte in Ofen 3 seit KW 14?" Der Agent exploriert, korreliert, visualisiert – und erklärt, was er getan hat.

Modelle trainieren und betreiben

Vom Befund zum Predictive-Modell – trainiert vom Ingenieur mit dem Agenten, nicht von einem externen Team, das die Anlage nie gesehen hat. Das skaliert: pro Person, pro Anlage, pro Werk.

Der Nutzen

Gebaut für die, die an der Anlage stehen. Gerechnet für die, die das Werk verantworten.

Für Ingenieure & Technologen

Endlich selbst analysieren

  • Keine Warteschlange mehr: Analysen und Modelle ohne Ticket an IT oder Data-Team – Antworten in Minuten statt Monaten.
  • Ihr Prozesswissen zählt: Der Agent bringt die Methodik, Sie bringen die Anlagen- und Prozesskenntnis. Diese Kombination schlägt jedes externe Team.
  • Nachvollziehbar statt Blackbox: Jeder Analyseschritt wird erklärt und ist reproduzierbar.
  • Datenprobleme werden sichtbar: Der Agent zeigt konkret, wo Ihre Daten haken – und Sie entscheiden, was es wert ist, behoben zu werden.
Für Werksleitung & COO

KI, die endlich skaliert

  • Skalierung durch Dezentralisierung: Jeder Ingenieur wird zur Analyse-Einheit. Kein zentraler Flaschenhals, der mit jedem Werk teurer wird.
  • Kein Vorprojekt: Wertschöpfung ab Woche eins – nicht nach dem dritten Jahr Datenstandardisierung.
  • Datenqualität mit eingebautem Anreiz: Wer mit seinen Daten selbst arbeitet, kümmert sich um sie. Qualität entsteht dort, wo Verantwortung liegt.
  • Priorisieren statt raten: Sie erfahren, welche Datenprobleme wirklich Geld kosten – und investieren nur dort in Bereinigung, wo es sich rechnet.
Einsatzgebiete

Wo Prozessdaten anfallen, arbeitet Werksagent.

Entwickelt mit und für Fertigungsbetriebe – von der Wärmebehandlung bis zur Linienproduktion.

Wärmeöfen & Wärmebehandlung Nitrieranlagen Stahlproduktion Plasmaschneiden CNC-Fräsen & Präzisionsfertigung Laserbearbeitung Holzbearbeitung Robotik (z. B. KUKA) Automatisierter Materialfluss Linienproduktion Antriebstechnik & Getriebe Windkraftanlagen-Produktion Luft- & Raumfahrt Bluetooth- & WLAN-Messgeräte Komponentenmontage

Ihre Branche ist nicht dabei? Wenn Ihre Anlagen Daten erzeugen, sprechen Sie mit uns.

Minuten

von der Frage zur ersten Analyse – statt Wochen im Ticket-System

0 €

Budget für Datenstandardisierung als Voraussetzung

1 : 1

ein Agent pro Ingenieur – Skalierung über Personen, nicht Projekte

„Unsere Prozessingenieure haben in der zweiten Woche eine Streuungsursache an der Härtlinie gefunden, an der wir mit dem zentralen Analytics-Team zwei Jahre lang geraten haben. Der Unterschied: Die Leute, die die Anlage kennen, konnten endlich selbst in die Daten schauen.“
Häufige Einwände

Die Fragen, die Sie zu Recht stellen.

Unsere Daten sind ein einziges Chaos. Funktioniert das trotzdem?
Genau dafür ist Werksagent gebaut. Der Agent arbeitet mit den Daten, wie sie sind – und macht dabei transparent, welche Probleme in den Daten stecken. Sie beheben dann gezielt die Probleme, die nachweislich Analysewert blockieren, statt pauschal alles zu standardisieren.
Unsere Ingenieure sind keine Programmierer. Können die das bedienen?
Ja – das ist der Kern des Produkts. Ihre Ingenieure formulieren Fragen in ihrer Fachsprache. Statistik, Code und ML-Methodik übernimmt der Agent und erklärt jeden Schritt nachvollziehbar. Prozesswissen ist die einzige Voraussetzung, und das haben Ihre Leute mehr als jeder Externe.
Wo laufen unsere Daten? Verlassen sie das Unternehmen?
Datenhoheit bleibt bei Ihnen. Werksagent kann On-Premises in Ihrem Netzwerk, in einer dedizierten Private Cloud oder als gehostete Instanz mit strikter Mandantentrennung betrieben werden. Ihre Anlagendaten verlassen Ihre Infrastruktur nur, wenn Sie es ausdrücklich wollen. Verschlüsselung in Transit (TLS 1.3) und at Rest ist Standard. Details klären wir im Pilotwerk-Gespräch anhand Ihrer konkreten IT- und Compliance-Vorgaben.
Wir haben schon einen POC hinter uns, der nichts gebracht hat. Warum sollte das anders laufen?
Klassische POCs zentralisieren: ein Use Case, ein Data-Science-Team, handpräparierte Daten – deshalb skalieren sie nicht. Werksagent dezentralisiert: Jeder Ingenieur analysiert selbst, an jeder Anlage, ab dem ersten Tag. Der Engpass, an dem Ihr POC gestorben ist, existiert in diesem Modell nicht.
Was kostet das und wie schnell sind wir produktiv?
Preis richtet sich nach Anzahl der Nutzer und Anlagen – konkrete Zahlen nennen wir Ihnen transparent im Pilotwerk-Gespräch. Produktiv sind erste Ingenieure typischerweise in der ersten Woche, weil kein Datenvorprojekt nötig ist.
Was heißt „Pilotwerk werden" konkret?
Ein Pilotwerk begleitet Werksagent über rund 6 Wochen im echten Betrieb – während des Pilotprogramms kostenlos. Von Ihnen brauchen wir einen realen Use Case mit Datensatz, 1–3 Ingenieure und etwa zwei Stunden Feedback pro Woche. Dafür bekommen Sie Vorzugskonditionen beim Übergang in den Produktivbetrieb, direkten Einfluss auf die Roadmap, frühen Zugang zu neuen Funktionen und einen direkten Draht zu den Gründern – auf Wunsch als Referenzkunde mit Branchen-Exklusivität. Der erste Schritt ist unverbindlich: eine 30-minütige Demo an Ihren eigenen Daten.
Nächster Schritt

Werden Sie Pilotwerk – an Ihren eigenen Anlagendaten.

Der Einstieg ist eine 30-minütige Demo mit einem echten Datensatz von Ihnen – ein CSV-Export genügt. Passt es, gestalten wir gemeinsam Ihr Pilotwerk. Unverbindlich, kein Datenvorprojekt.

Pilotwerk werden Unverbindlich · mit einem Gründer, nicht mit einem SDR · Terminvorschlag innerhalb von 24 h
Werksagent an Ihren eigenen Anlagendaten testen Pilotwerk werden