AI Consulting
KI-Agentensysteme in industrieller Umgebung

Prozessautomatisierung mit KI-Agenten

Wir analysieren Ihre Prozesse vor Ort, finden die Anwendungsfälle mit dem besten Verhältnis von Aufwand und Nutzen und setzen sie als Multiagenten-System um. Integriert in ERP, MES und CRM, mit dem Menschen an den entscheidenden Stellen.

15-Min-Erstgespräch anfragen Unser Phasenmodell

CMH mobile GmbH · Bad Kissingen

Beispiel: Rechnungsverarbeitung Multiagenten-Ablauf
EINGANGPostfachE-Mail · PDF · Scan AGENTKlassifizierenBelegart, Lieferant AGENTExtrahierenOCR · LLM AGENTPrüfenBestellung, Preise MENSCHFreigebengeringe Konfidenz SYSTEMBuchenERP über API
KI-Agent mit einer Aufgabe Entscheidung durch Mitarbeiter
Ausgangslage

Produktivität im Wettbewerb ist ohne KI nicht mehr erreichbar

Moderne Fertigungshalle, über der digitale Datenströme zwischen Maschinen und Arbeitsplätzen sichtbar werden

  • Effizienzsteigerung und Automatisierung

    Routinemäßige und zeitintensive Aufgaben wie Dateneingabe, Standard-Supportanfragen oder Rechnungsverarbeitung werden schneller und mit weniger Fehlern erledigt. Das senkt die Betriebskosten.

  • Entlastung der Mitarbeiter

    Wenn KI monotone Aufgaben übernimmt, gewinnen Teams Zeit für kreative, strategische und komplexere Tätigkeiten.

  • Bessere und schnellere Entscheidungen

    Datenbasierte Echtzeit-Analysen und Prognosen verringern das Risiko von Fehlentscheidungen in einem komplexen Marktumfeld.

  • Optimierte Lieferketten

    Nachfrageprognosen werden genauer. Lagerbestände und Kapitalbindung sinken, Logistikabläufe werden effizienter.

  • Verfügbarkeit rund um die Uhr

    Der Service ist an 24 Stunden und 7 Tagen erreichbar, ohne dass die Personalkosten im gleichen Maß steigen.

Phasenmodell

In sechs Phasen von der Prozessanalyse zum laufenden KI-System

Die ersten drei Phasen klären, ob und wie sich ein Prozess automatisieren lässt. Die Phasen vier bis sechs bringen die Lösung in den produktiven Betrieb und halten sie dort aktuell.

Analyse und Validierung

Phasen 1–3

  1. Prozessanalyse und Potentialbewertung

    Das Fundament legen und die geeignetsten Kandidaten für die Automatisierung finden.

    • Ist-Aufnahme: Prozessabläufe, Schnittstellen, beteiligte Systeme und Datenquellen
    • Datenverfügbarkeit und -qualität: Liegen genug saubere strukturierte und unstrukturierte Daten vor?
    • Potentialanalyse: KI-Eignung und Wirtschaftlichkeit (Zeiteinsparung, Fehlerreduktion, Skalierbarkeit)
    • Priorisierung und Roadmap: Auswahl des besten Anwendungsfalls für den ersten Pilotprozess

  2. Konzeption und Feinspezifikation

    Zielarchitektur ausarbeiten und konkrete Kennzahlen festlegen.

    • Soll-Prozessdesign in UML: Human-in-the-Loop oder vollautomatisiert
    • Technologie-Auswahl: LLMs, OCR, Machine Learning, RPA-Schnittstellen und Software-Architektur
    • Datenschutz und Governance: Compliance, DSGVO, IT-Sicherheit, Risiken wie Halluzinationen oder Bias
    • KPI-Definition: Bearbeitungszeit pro Vorgang, Durchlaufzeit, Genauigkeitsquote

  3. Proof of Concept und Prototyping

    Technische Machbarkeit und Mehrwert schnell mit einer Testversion belegen.

    • Prototypenentwicklung mit einer repräsentativen Testdatenmenge
    • Validierung und Tests: Modellgüte, etwa Genauigkeit bei Dokumentenextraktion oder Klassifikation
    • Stakeholder-Feedback: Demonstration vor den Fachbereichen, Anforderungen nachschärfen

Einführung und Betrieb

Phasen 4–6

  1. Entwicklung und Systemintegration

    Den Prototyp in eine produktionsreife Lösung überführen.

    • Skalierbare Entwicklung: Anbindung an ERP, CRM und Dokumentenmanagement über APIs
    • Feinjustierung: Fine-Tuning und Prompt-Engineering für Fachbegriffe und Prozessdaten
    • Ausfallsicherheit: Fallback-Ebenen, z. B. Übergabe an Mitarbeiter bei geringer KI-Konfidenz

  2. Deployment, Change Management und Training

    Den Prozess im Unternehmen ausrollen und die Mitarbeiter einbinden.

    • Mitarbeiterschulung für die Zusammenarbeit mit dem KI-System
    • Change Management: transparente Kommunikation, um Vertrauen in die KI-Ergebnisse aufzubauen
    • Stufenweiser Rollout: reale Geschäftsvorgänge schrittweise an das neue System übergeben

  3. Monitoring, Wartung und kontinuierliche Optimierung

    KI-Modelle an neue Daten und Prozessänderungen anpassen.

    • Performance-Monitoring der KPIs und KI-Genauigkeitsraten
    • Feedback-Schleifen: Korrekturen der Mitarbeiter fließen ins Nachtrainieren ein
    • Wartung und Erweiterung auf neue Schnittstellen und weitere Unternehmensbereiche

Human-in-the-Loop von Anfang an. Schon im Soll-Prozess legen wir fest, wo Mitarbeiter entscheiden. Ist sich die KI unsicher, übergibt das System den Vorgang automatisch an einen Menschen.

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Was wir anbieten, womit wir arbeiten und wie wir KI absichern

LösungenKI-Beratung, KI-Automatisierung und KI-Wissensmanagement, Einsatzfelder in der Industrie und unsere Partner-Plattform Nouswise.Zu den Lösungen → Technologie / PlattformWie Orchestrierung, Agenten, KI-Komponenten und Ihre Systeme zusammenarbeiten.Zur Architektur → Vertrauenswürdige KIHuman-in-the-Loop, DSGVO, EU AI Act und Schutz vor Halluzinationen.Zu den Grundsätzen →

Sprechen wir über Ihre Potentiale.

Wir analysieren Ihre Prozesse und machen Vorschläge zur Optimierung.

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