Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IMLFür Prozessoptimierung in der Logistik verbindet das Fraunhofer IML mathematische Optimierung mit praxisnahen Assistenzsystemen. Unser Institut analysiert Massendaten aus Transport, Lager und Produktion und formuliert daraus präzise Optimierungsmodelle. Algorithmen berechnen belastbare Szenarien für Reihenfolgen, Routen, Bestellmengen und Ressourceneinsatz. Grafische Benutzeroberflächen stellen die Ergebnisse verständlich bereit und stützen Entscheidungen von Logistikplanenden im Tagesgeschäft. Agile Umsetzung und kontinuierliche Optimierung sichern die nachhaltige Wirkung der Modelle.
Agentic AI
Agentic AI in der Logistik
Logistikunternehmen stehen infolge von Fachkräftemangel sowie Kosten- und Wettbewerbsdruck vor erheblichen Herausforderungen. Agentic AI kombiniert generative KI mit autonomen Softwareagenten, extrahiert Informationen aus unstrukturierten Daten, automatisiert wiederkehrende Prozesse und verbessert die datenbasierte Entscheidungsfindung. Unser Institut erforscht, wie generative KI, Robotic Process Automation und Optimierungsverfahren in Produktion und Logistik wirksam zusammengeführt werden können.
Begriff, Kontext und Herausforderungen
Agentic AI (Agentische künstliche Intelligenz) beschreibt autonome, zielorientierte Software-Agenten, die auf Basis generativer Modelle Entscheidungen vorbereiten und Prozesse in Echtzeit anstoßen. In der Logistik adressiert dieser Ansatz die steigende Komplexität der verfügbaren Daten, der zu treffenden Entscheidungen, monotone und repetitive Prozesse sowie die gewachsenen Anforderungen an Reaktionszeiten.
Unternehmen benötigen skalierbare Lösungen, die heterogene Datenquellen (aus ERP, WMS, MES) verbinden, aktuelle und prognostizierte Situationen (z. B. Engpässe) erfassen und Entscheidungen (z. B. disponieren von Ressourcen) vorbereiten und treffen können. Das Fraunhofer IML untersucht, wie Agentenarchitekturen mit Generativer KI und klassischen Optimierungsverfahren kombiniert werden können, um Planung und Steuerung in der Logistik effektiv zu unterstützen. In unseren Forschungs- und Industrieprojekten entwickeln wir Referenzarchitekturen, bewerten Use Cases und unterstützen Führungskräfte bei der Priorisierung von Investitionen in Agentic-AI-basierte Systeme.
Ihr Einstieg in Agentic AI
Nutzen Sie unsere Forschung zu Agentic AI für Ihre Logistikprojekte! Sie wollen bewerten, welche Agentic-AI-Use-Cases sich für Ihr Unternehmen lohnen und wie Sie den Einstieg strukturiert planen? Wir analysieren gemeinsam mit Ihnen die Datenlage, Systemlandschaft und den Investitionsbedarf und entwickeln eine passgenaue Roadmap!
Informieren Sie sich über die Möglichkeiten für Ihr Unternehmen!
Lösungen mit Agentic AI umsetzen
Unsere Leistungen umfassen fachliches und technisches Know-how zu Agentic AI in allen Logistikbereichen
- Potenzialanalysen für Agentic-AI-Anwendungen
- Anforderungsanalyse und Bewertung von Agentenarchitekturen und Orchestrierungsplattformen für neue Agentic-AI-Lösungen
- Entwicklung einer anbieterneutralen Entscheidungsgrundlage zur Auswahl von Agentic-AI-Lösungen
- Entwicklung von Fachkonzepten für Multi-Agenten-Systeme zur Zusammenarbeit von Mensch, KI-Agenten und bestehenden IT-Systemen.
- Fachliche Begleitung von Projekten zur Integration von Agentic-AI in bestehende ERP-, WMS- und TMS-Landschaften.
- Konzeption und Umsetzung von individuellen Agentic-AI-Lösungen für Dispositions-, Planungs-, Einkaufs- und Vertriebsprozesse
- Von Agentic-AI-Lösungen profitieren alle Akteure der Lieferkette durch schnellere Entscheidungen, robustere Netzwerke und effizientere End-to-End-Prozesse.
Agentic AI in der Informationslogistik
Die Informationslogistik stellt einen idealen Anwendungsbereich von Agentic AI dar, da hier die Kernkompetenzen gefragt sind: Informationen selbstständig finden, bewerten, aufbereiten und zum richtigen Zeitpunkt an der richtigen Stelle zur Verfügung stellen. Damit erschließen sich auch Anwendungen in den Bereichen Wissens- und Dokumentenmanagement, Bürokratiebewältigung und der Regulatorik, die bislang nur sehr begrenzt durch IT-Systeme unterstützt werden konnten.
Im Folgenden finden Sie exemplarisch Anwendungsmöglichkeiten von Agentic AI in der Informationslogistik:
| Wissens- und Dokumentenmanagement | Proaktive Unterstützung | Bürokratiebewältigung |
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| Einkauf und Vertrieb | Regulatorik und Compliance | |
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»Autonome Agenten bringen Führungskräften nur dann einen Mehrwert, wenn Organisationen Verantwortlichkeiten, Datenqualität und Entscheidungsrechte klar definieren und Mensch-Maschine-Interaktion systematisch gestalten.«
Benjamin Korth, Abteilungsleiter, Informationslogistik am Fraunhofer IML
Robotic Process Automation für transparente Lieferketten
Unter Robotic Process Automation (RPA) versteht man die Automatisierung regelbasierter, wiederkehrender Aufgaben. Im Unterschied zu Agentic AI müssen die durchzuführenden Schritte bekannt sein und Daten strukturiert vorliegen. Typische Aufgaben sind Routineprozesse, Datentransfers, Formularbearbeitung oder das Reporting. Diese werden von sogenannten Software-Robotern übernommen die z.B. Daten aus ERP, WMS, TMS oder MES-Systemen zusammenziehen und verarbeiten. So sinken Übertragungsfehler, Mitarbeitende werden von monotonen Klickprozessen entlastet und Audit‑Trails werden lückenlos dokumentiert.
RPA stellt einen niederschwelligen Einstiegspunkt zur Automatisierung von Informationsprozessen dar. Unsere Experten unterstützen Sie dabei, Excel-Workarounds abzulösen, Verarbeitungsregeln zu definieren und die Integration von RPA in Ihre Unternehmens-IT zu realisieren.
Agentic AI: Unsere Referenzen
Industrie 4.0 RechtTestbed
Das Verbundprojekt Industrie 4.0 Recht-Testbed hat zum Ziel ein digitales Experimentierfeld zu entwickeln, um automatisierte Industrie-4.0-Geschäfts- und Vertragsprozesse rechtlich zu erproben. So entwickelen wir Standards für Smart Contracts für rechtssichere und autonome Produktionsketten.
Agentic AI effizient nutzen!
FAQ: Agentic AI einfach erklärt
Was genau ist agentische KI (agentic AI)?
Agentische KI-Systeme verfolgen eigenständig Ziele, treffen Entscheidungen, führen Aktionen aus und passen sich an Feedback an. Sie kombinieren Beobachtung, Planung, Tool-Nutzung und Kooperation mehrerer Agenten, um komplexe Aufgaben zu lösen. Unterschied zur generativen KI: Sie setzt Inhalte zielgerichtet in Handlungen um.
Ist ChatGPT eine agentische KI?
In der Grundform (Chatfenster, reine Textantworten) ist ChatGPT überwiegend generative KI, kein vollwertiges agentisches System. Es reagiert auf Eingaben, verfolgt aber keine eigenen, längerfristigen Ziele und steuert keine Umgebung.
Wird ChatGPT jedoch in ein Framework eingebettet, das ihm Tools, APIs, Speicher und Workflows bereitstellt, kann es Teil einer agentischen KI werden, die Aufgaben plant, Tools nutzt und Prozesse anstößt.
Was ist der Unterschied zwischen generativer KI und agentischer KI?
Generative KI erzeugt Inhalte wie Text, Bilder oder Code auf Anfrage. Agentische KI setzt diese Inhalte um, indem sie Ziele plant, Gedächtnis und Feedback nutzt, oft mit generativer KI als Modul. Generative KI ist somit Baustein, agentische KI ist ein ganzes Handlungssystem.
Welche 4 Typen agentischer KI gibt es?
- Assistenz-Agenten: Unterstützen Nutzer (z. B. Texte schreiben, Fragen beantworten).
- Prozess-/Workflow-Agenten: Automatisieren Abläufe (z. B. Formulare).
- Recherche-Agenten: Analysieren Daten autonom.
- Orchestrierungs-Agenten: Koordinieren mehrere Agenten für komplexe Abläufe.
Wie unterscheidet sich Agentic AI von klassischer Automatisierung?
Klassische Automatisierung folgt festen Regeln und Workflows. Agentic AI arbeitet mit flexiblen Agenten, die Ziele, Kontext und Unsicherheit berücksichtigen. Sie passen Entscheidungen an neue Daten an und kooperieren. In Kombination mit Robotic Process Automation können Agenten regelbasierte Aufgaben ausführen lassen und sich auf Planung, Ausnahmebehandlung und Koordination konzentrieren.
Wie starten Unternehmen Pilotprojekte mit Agenten in der Logistik?
Unternehmen starten mit einer klar abgegrenzten Anwendung, etwa der agentenbasierten Erstellung von Reports oder zur Unterstützung in Angebotsprozessen. Das Fraunhofer IML kann hier durch ein interdisziplinäres Team unterstützen und Ziele erarbeiten, Datenquellen erschließen und Erfolgskriterien festzulegen. In einem Proof of Concept werden Agentic-AI-Systeme aufgesetzt, um individuelle Bausteine ergänzt und getestet. Es entstehen Agenten, die generative KIs nutzen, autonom und kooperativ Aufgaben erledigen und messbare Verbesserungen ermöglichen.
Welche Governance-Fragen stellt Agentic AI in der Logistik?
Agentic AI erfordert klare Regeln für Verantwortlichkeit, Datenzugriff und Überwachung. Unternehmen legen fest, welche Entscheidungen Agenten treffen und welche Freigaben Menschen erteilen. Für generative KI definieren Organisationen zusätzlich Leitlinien zum Umgang mit Trainingsdaten, Erklärbarkeit der Modelle und Protokollierung von Agentenaktionen, auch im Sinne der KI-VO. Für besondere Einsatzbereiche können auch lokale Modelle zum Einsatz kommen. So bleiben Daten immer innerhalb Ihres Unternehmens.