Agentic AI
Agentic AI ist nicht ein Chatbot. Es sind sechs spezialisierte Agenten, die in den Modulen lesen, dort schreiben und Empfehlungen mit Quellen-Anker liefern. Konzerne haben dafür Daten-Teams. KMU bekommen es als Teil von STATECH.
Ein Agent ist ein spezialisiertes KI-Programm mit klar definierter Aufgabe, Zugang zu echten Werks-Daten und der Fähigkeit, Aktionen auszulösen — nicht nur Text zu generieren.
STATECH-Agenten arbeiten in den Modulen, nicht über sie hinweg. Sie lesen aus PostgreSQL und schreiben strukturierte Antworten oder Tickets zurück — auditierbar, mit Quellen-Anker.
Die Sprach-Schicht läuft auf Anthropic Claude (Hosting in der EU). Wo Modelle lokal sinnvoll sind (Vibrations-Analyse, Vision), läuft das ML auf Werks-Hardware — Daten verlassen das Werk nicht.
Jeder Agent hat einen definierten Datenraum und einen klaren Output. Keine Allzweck-Magie.
Rolle: Plant Aufträge automatisch, optimiert die Reihenfolge nach Rüstzeit, Liefertermin, Maschinenauslastung.
Wie er arbeitet: Liest aus Auftragsverwaltung, Maschinen-Stammdaten und OEE-Historie. Schreibt Schichtpläne als Vorschlag zurück — Disponent bestätigt oder korrigiert.
Rolle: Erkennt Qualitätsabweichungen aus Prüfbildern und Messreihen, klassifiziert Fehlerarten.
Wie er arbeitet: CNN-Modell lokal pro Werk trainiert (Transfer-Learning), Bilder verlassen das Werk nicht. Falsch-Positive werden durch Prüfer-Feedback reduziert.
Rolle: Sagt Lagerausfälle, Riemen-Verschleiss, Motor-Probleme 7-21 Tage im Voraus voraus.
Wie er arbeitet: Liest Vibrations- und Strom-Daten aus Retrofit-Sensoren. Anomalie-Erkennung lokal pro Maschine, kein Cloud-Roundtrip.
Rolle: Beantwortet Werker-Fragen ("Warum stoppt die Maschine immer freitags?") mit Kontext aus 8D, Wartung, OEE.
Wie er arbeitet: RAG über Werks-Daten: Anthropic Claude bekommt nur die relevanten Snippets, keine generischen LLM-Halluzinationen.
Rolle: Fasst die letzten 8 Stunden in 90 Sekunden zusammen: Was lief, was hängt, was zu prüfen ist.
Wie er arbeitet: Liest aus allen Modulen der Schicht (BDE-Einträge, Störungen, Qualitäts-Notizen, Auftrags-Status). Erstellt strukturierten Bericht mit Prioritäten für die Nachfolge-Schicht.
Rolle: Identifiziert Energie-Spitzen, schlägt Lastverschiebung vor, korreliert Verbrauch mit Stück-Kosten.
Wie er arbeitet: Liest aus Strom-Messern (S0/Modbus). Vergleicht Soll- vs Ist-Verbrauch pro Auftrag. Empfiehlt Schalt- und Standby-Zeiten.
Sechs Routinen, die in einem 50-MA-Werk täglich anfallen — und seit Einführung der Agentic-AI-Schicht nicht mehr manuell gemacht werden müssen.
Schichtübergabe-Protokoll
Vorher: 15-25 Min manuelles Schreiben pro Schicht
Mit STATECH: 90 Sekunden Auto-Bericht, Schichtführung bestätigt nur
Frühbesprechung-Agenda
Vorher: 20-30 Min Excel-Pflege durch Meister
Mit STATECH: Automatisch aus BDE + Tickets + Q-Notizen
Stillstandsgrund-Klassifikation
Vorher: Werker tippt Freitext, Auswertung mühsam
Mit STATECH: NLP-Klassifikator schlägt Standard-Kategorie vor
Wartungs-Ticket-Anlage
Vorher: Werker meldet manuell, Ticket wird vergessen
Mit STATECH: Predictive-Agent legt Ticket bei Anomalie automatisch an
Audit-Vorbereitung (IFS)
Vorher: 3 Wochen Vor-Stress vor jedem Audit
Mit STATECH: 3 Tage — Audit-Snapshot mit Mappe per Knopfdruck
Tagesbericht für GF
Vorher: Sekretariat tippt aus 5 Quellen ab
Mit STATECH: 7 Uhr morgens auto-generiert per E-Mail
Zeitersparnis-Werte sind Schätzungen aus Vorgesprächen mit 50-100-MA-Werken. Tatsächliche Werte hängen von Ihrer Ausgangslage ab und werden im 45-Min-Erstgespräch konkret kalkuliert.
Agentic AI ist kein KMU-Standard, weil sie historisch ein Daten-Team voraussetzt. STATECH liefert sie als Teil der Plattform — mit derselben technischen Substanz.
| Aspekt | Konzern (typisch) | STATECH |
|---|---|---|
| Daten-Team | 5-15 Personen | Teil des Tier-Preises |
| LLM-Hosting | Eigene Cloud-Instanz | EU-Hosting, DSGVO-konform |
| Time-to-Value | 6-18 Monate | 2 Wochen Live |
| Lokale ML-Modelle | Ja, mit Team | Ja, vorkonfiguriert |
| Quellen-Anker | Custom-Build nötig | Standard in jeder Antwort |
| Schichtübergabe-Agent | Nicht existent | Vorhanden (USP) |
Die Demo-Umgebung zeigt alle sechs Agenten an echten Daten. Kein Termin nötig.