Kollege KI in der Praxis: Vier Beispiele, wie digitale Agenten den Alltag in der Fertigung erleichtern
(IINews) - Nürnberg, 16. April 2026 – In vielen Industrieunternehmen verzögern sich Abläufe immer noch durch manuelle Routinetätigkeiten. Das Prüfen von Kundenaufträgen, das Überwachen von Lagerbeständen oder die Materialbeschaffung binden Mitarbeitende und ziehen Prozesse in die Länge. Dabei könnten all diese Aufgaben längst sicher und zuverlässig automatisiert erledigt werden. IFS zeigt in vier Praxisbeispielen, wie der „Kollege KI“ den Alltag erleichtert und für mehr Effizienz sorgt.
Digitale Mitarbeitende sind leistungsstarke, zielorientierte und branchenspezifische KI-Agenten, die Aufgaben vollkommen selbstständig erledigen und ihr Vorgehen flexibel an sich verändernde Rahmenbedingungen anpassen. Sie greifen an Schnittstellen zwischen Systemen, Abteilungen und Datenquellen ein, wo Entscheidungen sonst aufwendig manuell koordiniert werden müssten. Um anschaulich zu verdeutlichen, wie das in derPraxis funktioniert, stellt IFS vier digitale Mitarbeitende vor, die exemplarisch verschiedene Aufgaben in einem Industrieunternehmen übernehmen:
- Customer Order Manager
Geht ein Kundenauftrag ein, ist der Customer Order Manager zur Stelle. Er prüft die Bestellung, erkennt fehlende Informationen und holt bei Bedarf Rückfragen von Mitarbeitenden oder direkt vom Kunden ein. Anschließend legt er den Auftrag strukturiert im System an. So gelangen Aufträge schneller und fehlerfrei in den operativen Prozess, während menschliche Mitarbeitende sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.
- Inventory Replenisher
Weil der Lagerbestand immer hochdynamisch ist,überwacht der Inventory Replenisher kontinuierlich und automatisiert, welche Produkte oder Bauteile verfügbar sind, und löst bei Bedarf Nachbestellungen aus. Auf diese Weise lassen sich Engpässe vermeiden und die Planungssicherheit erhöhen. Das Unternehmen bleibt somit flexibel, ohnedass Mitarbeitende ständig manuell Bestände im Lager prüfen müssen.
- Material Replenisher
Wenn Materialien für Produktion oder Serviceeinsätze benötigt werden, sorgt der Material Replenisher dafür, dass alles rechtzeitig bereitsteht. Er analysiert Stücklisten, ermittelt den Bedarf und initiiert die Beschaffung. So werden vermeidbare Produktionsstopps verhindert und Abläufe stabil gehalten.
- Supplier Order Manager
Die Kommunikation mit einer Vielzahl an Lieferanten kann schnell aufwendig werden. Der Supplier Order Manager koordiniert Bestellungen, Auftragsbestätigungen, verfolgt Verzögerungen nach und erinnert an ausstehende Rückmeldungen. So bleibt die Beschaffung termingerecht und strukturiert, während Mitarbeitende nicht jeden Kontakt selbst nachverfolgen müssen.
„Automatisierung ist dann erfolgreich, wenn sie Mitarbeitende dort unterstützt, wo Routine am meisten Zeit frisst, und gleichzeitig den Überblick über komplexe Abläufe sichert“, sagt Sören Michl, Vice President AI Adoption bei IFS. „Digitale Mitarbeitende fungieren dabei wie ein Bindeglied zwischen Mensch, Daten und Systemen. Sie treffen fundierte Entscheidungen, entlasten Teams bei Routineaufgaben und sorgen dafür, dass Unternehmen auch in hektischen Situationen handlungsfähig bleiben.“
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IFS ist der weltweit führende Anbieter von Industrial AI und Cloud-Business-Software für Unternehmen, die Güter produzieren und vertreiben, Anlagen bauen und betreiben sowie Dienstleistungen erbringen. Auf einer einzigen Plattform vereint IFS seine branchenspezifischen Industrial-AI-Lösungen, verbindet sie durch ein gemeinsames Datenmodell und integriert digitale Innovationen. Unternehmen können damit ihre ganze Stärke genau dann ausspielen, wenn es darauf ankommt: im Moment of Service™. Die Branchenexpertise der Mitarbeiter, das wachsendeÖkosystem von IFS und das erklärte Ziel, jedem Kunden einen echten Mehrwert zu bieten, machen IFS zum meistempfohlenen Anbieter auf seinem Gebiet.Über 7.000 Mitarbeiter unterstützen täglich mehr als 7.500 Unternehmen–agil, vertrauenswürdig und kollaborativ. Weitere Informationen: https://ifs.com
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Datum: 16.04.2026 - 13:51 Uhr
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