Orcha-3 unterstützt bei komplexen Fragestellungen

Agentische KI kann anspruchsvolle, komplexe Aufgaben übernehmen und passende Lösungen vorschlagen.
Agentische KI kann anspruchsvolle, komplexe Aufgaben übernehmen und passende Lösungen vorschlagen.Bild: Fraunhofer IWU

Im Kundenservice kann agentische KI etwa große Teile der Kundenanfragen selbstständig bearbeiten, in der Softwareentwicklung analysieren moderne Coding-Agenten Anforderungen, schreiben Codes oder führen Tests aus und im Einzelhandel können gut orchestrierte KI-Agenten bei Bestandsmanagement, Nachfrageprognosen, Logistik und Produktverwaltung unterstützen. Die Agenten sollen dabei selbstständig Informationen aus verschiedenen Systemen kombinieren, operative Entscheidungen vorbereiten und teilweise auch ausführen.

Mit der Plattform Orcha-3 wollen Forschende am Fraunhofer IWU diesen Ansatz auf die Produktionstechnik übertragen. Wie die Beteiligten mitteilen, ist Orcha-3 für Fragestellungen konzipiert, die sich mit einzelnen KI-Modellen bislang schlecht bearbeiten lassen. Die Forschenden verweisen hier etwa auf offene Fragen entlang einer Prozesskette, deren Beantwortung nicht aus einer Messung folgt, sondern aus vielen aufeinander aufbauenden Schritten und bei denen der nächste sinnvolle Schritt erst feststeht, wenn der vorherige ausgewertet ist.

Ein Beispiel: In einer Prozesskette aus Umform- und Fügeoperationen treten am Ende Maßabweichungen auf, deren Ursache offen ist. Orcha-3 zerlegt diese Frage selbstständig in einzelne Arbeitsschritte – Prozessdaten aus dem Maschinen- und Anlagenumfeld abrufen, Zeitreihen mehrerer Stationen zusammenführen, Korrelationen berechnen, Parametervariationen simulieren, Zwischenergebnisse bewerten – und entscheidet nach jedem Schritt neu, wie weiter vorzugehen ist. Ausgeführt wird jeder dieser Schritte von einem spezialisierten Agenten mit klar definierter Aufgabe.

Aufgabenteilung zwischen Sprachmodell und Ausführung

Als entscheidenden Punkt für den Einsatz in der Fertigung beschreiben die Forschenden dabei die Aufgabenteilung zwischen Sprachmodell und Ausführung: Das Sprachmodell plant, es greift jedoch selbst auf kein Produktionssystem zu. Datenbankabfragen, Berechnungen und Simulationen laufen ausschließlich lokal in den Agenten. Rohdaten verlassen das Unternehmensnetz nicht und die Beteiligten betonen, dass ausschließlich eine kuratierte, vollständig protokollierte Sicht der Planungslage an das Modell geht. Diese wird für jeden Planungsschritt deterministisch erzeugt und gespeichert. Es ist damit im Nachhinein überprüfbar, welche Informationen tatsächlich an das Modell gegangen sind. In der Pressemitteilung wird weiter erklärt, dass Orcha-3 so ausgelegt ist, dass die Nutzung leistungsfähiger Sprachmodelle nicht die Preisgabe von Wissen wie etwa wichtigem Prozess-Knowhow voraussetzt.

Weiter wird darauf hingewiesen, dass gesamte Ausführung deterministisch orchestriert (regelbasiert ausgeführt, jede Entscheidung im Nachhinein rekonstruierbar) und lückenlos protokolliert wird: Jeder Schritt, jedes Zwischenergebnis und jede Entscheidung der Plattform bleibt gespeichert und auch nach Monaten nachvollziehbar. Für eine Empfehlung, die in die Serienfertigung eingeht, ist diese Rekonstruierbarkeit eine Voraussetzung. Ergänzend kann Orcha-3 fehlende Auswertungsschritte in Form kleiner Programme selbst dann ausführen, wenn der vorhandene Werkzeugkasten für eine Fragestellung nicht ausreicht.

Die Plattform ist derzeit als Forschungs- und Erprobungsumgebung angelegt. Als mittelfristiges Ziel gibt das Fraunhofer IWU die Ausweitung von der einzelnen Prozesskette auf das Produktionssystem aus, bis hin zu Fragen des Maschinen- und Personaleinsatzes, des Flächenbedarfs und des Logistikkonzepts.

Synthetisierte Daten

Eine komplexe Produktion zu planen oder zu optimieren, erfordert eine solide Datenbasis. Laut den Fraunhofer-Forschenden lässt sich dieses sogenannte Henne-Ei-Dilemma bereits zum Start bewältigen. Dazu greifen die Beteiligten auf synthetisierte Daten zurück, die auf virtuellen Prozessketten beruhen und dabei beispielsweise reale Prozesse wie einzelne Umformschritte nachbilden. Auf dieser virtuellen Prozesskette kann die KI nun ansetzen und Verbesserungspotenziale aufzeigen. Problem- und Aufgabestellung werden den Forschenden zufolge dadurch nahezu beliebig variierbar.

Die nächsten Schritte

Das Fraunhofer IWU teilt abschließend mit, dass Die Plattform funktionsfähig ist und an virtuellen Prozessketten erprobt wird. Als nächsten Schritt planen die Entwickler die Anwendung auf reale Fertigungsfragen. Dafür suchen sie das Gespräch mit Unternehmen, die eine solche Frage konkret vor sich haben.

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