Zeitdruck, unnötige Downtime und fehlender Zugriff auf relevantes Wissen bremsen viele Service-Organisationen immer noch im großen Maße aus. Agentische AI-Lösungen im Service setzen genau hier an, indem sie fragmentierte Daten, Erfahrungswerte und Diagnosen intelligent verknüpfen und daraus konkrete Handlungsempfehlungen ableiten. So lassen sich Serviceeinsätze schneller planen, Maßnahmen fundiert entscheiden und Techniker spürbar entlasten. Wie funktioniert dieser Ansatz in der Praxis und worauf kommt es bei der Einführung an?
Für Anbieter von Service-Leistungen kann schon die nächste Fehlermeldung den Start eines Rennens gegen die Zeit bedeuten. Fallen etwa Komponenten einer Maschine aus, droht schnell der Stillstand ganzer Produktionslinien. Die Folgen: Finanzielle Verluste, unzufriedene Kunden und ein hoher Druck auf die Techniker im Außendienst. Das zentrale Problem für die Service-Center der Hersteller liegt dabei nicht nur im fehlenden Know-how oder der Expertise, sondern darin, dass das erforderliche Wissen um Fehlerquellen und Lösungen im entscheidenden Moment schlicht nicht verfügbar ist. Während Mitarbeiter Diagnosedaten anfordern, nach ähnlichen Problemstellungen aus der Vergangenheit suchen oder Techniker auf gut Glück mit möglichen Ersatzteilen zum Kunden fahren, vergeht wertvolle Zeit.
Erschwerend kommt hinzu, dass Wettbewerbsdruck und Fachkräftemangel ein „weiter so“ unmöglich machen. Nicht wenige Herausforderungen also, die die Branche aktuell auf die Probe stellen. Die gute Nachricht: Es gibt bereits Lösungen, um das geballte Wissen und die gesamte Expertise von Unternehmen zugänglich zu machen. Ein Grund für langwierige Prozesse und Verzögerungen im Service liegt in der oftmals stark fragmentierten Datenlandschaft und isolierten Arbeitsweisen. Wichtige Informationen sind in verschiedenen Systemen gespeichert, viele Daten sind unstrukturiert oder nur innerhalb einzelner Abteilungen und Silos verfügbar. Ähnliche Fehler werden dabei unterschiedlich beschrieben, und wertvolle Muster bleiben unsichtbar. Hier entsteht ein Bruch zwischen Wissen und Praxisanwendung. Genau hier setzen auf Agenten basierende, lernende AI-Lösungen an.
Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die nicht nur Antworten generieren, sondern in einem vorher definierten Rahmen auch aktiv und autonom handeln. Dafür führen sie Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen, erkennen Muster, können Diagnosen ableiten und konkrete Vorschläge machen. Bei neuen Servicefällen kann ein KI-Agent zum Beispiel automatisch prüfen, ob ähnliche Fälle in der Vergangenheit aufgetreten sind. Er analysiert Freitextberichte der Techniker, Materialbuchungen, Diagnosedaten aus dem Data Lake und Expertenwissen sowie Lösungen, etwa aus alten Tickets. Moderne Sprachmodelle helfen auch dabei, unterschiedliche Formulierungen zu harmonisieren: Ein „Bremsfehler Achse 6“ ist damit erkennbar das gleiche Muster wie „Fehler 306 an der Achsbremse“.
Aus diesen Mustern entsteht sehr schnell konkrete Unterstützung für den Dispatcher: Welche Ursachen sind für das aktuelle Problem wahrscheinlich? Welche Teile mussten die Techniker in der Vergangenheit dafür tauschen? Wie lange hat der Einsatz typischerweise gedauert? Welcher Techniker hat ähnliche Fälle bereits erfolgreich gelöst? Mit diesem aus den gesamten Unternehmensdaten zusammengezogenen Informationen entsteht eine datenbasierte Liste an Vorschlägen, die Mitarbeiter genau dort unterstützt, wo sonst enorm viel Aufwand für händische Recherche nötig wäre. Die Vorteile liegen auf der Hand: schnellere Diagnosen, weniger Trial-and-Error, bessere First-Time-Fix-Quoten, geringere Teilelogistikkosten und spürbare Entlastung für Hotline und Techniker. Serviceeinsätze lassen sich so effizienter und sicherer planen – besonders bei reaktiven Fällen, in denen keine Zeit für lange Abstimmungen bleibt.
Damit agentische AI-Lösungen die menschlichen Mitarbeiter zuverlässig unterstützen können, ist eine solide Datenbasis die Grundvoraussetzung. Im Maschinenbau bedeutet das vor allem, Servicehistorie, Diagnosedaten und Dokumentationen intelligent miteinander zu verbinden. Viele Serviceberichte liegen als Freitext vor, manchmal sogar als PDF. Fehler werden unterschiedlich bezeichnet, Materialbuchungen sind fachlich relevant, aber technisch nicht verknüpft. All diese fragmentierten Bausteine müssen zunächst strukturiert und zusammengefügt werden.
Hier leisten spezialisierte KI-Modelle eine entscheidende Arbeit. Sie extrahieren aus Texten die relevanten Elemente, also etwa Fehlerbild, getauschte Komponenten, Lösungswege, zeitlicher Aufwand, und überführen sie in ein einheitliches Format. Gleichzeitig lassen sich Diagnosedaten aus dem Data Lake mit historischen Fällen abgleichen. Selbst wenn keine exakte Fehlercodereferenz existiert, erkennt die KI ähnliche Sequenzen oder Muster. Die eigenständige Arbeit der Agenten sollte dabei allerdings nicht als Kontrollverlust verstanden werden. Die Automatisierung und KI-gestützte Beschleunigung von wichtigen Prozessen hat enorme Vorteile, mit einem Human-in-the-Loop-Ansatz hat aber der Mensch weiterhin das letzte Wort, kontrolliert Ergebnisse und gibt Feedback, von dem die Agenten beständig lernen. Dadurch wird das System im Laufe der Zeit genauer und stärker auf die reale Servicepraxis abgestimmt.
Ein schrittweises Vorgehen ist bei der Implementierung entsprechender Lösungen dabei das A und O. Zu Beginn funktioniert das System rein als Assistenzfunktion, liefert also Vorschläge für kleinere Anwendungsfälle und auf begrenzter Datenbasis, die vom Menschen geprüft werden. Erst wenn die Zuverlässigkeit über viele Fälle hinweg hoch ist, sollten Unternehmen über teilautomatisierte oder automatisierte Dispatching-Prozesse nachdenken. Gleichzeitig braucht es klare Regeln für Transparenz, Datenqualität und Verantwortlichkeiten – Governance ist ein zentraler Erfolgsfaktor. Die Experten von Device Insight begleiten diese Schritte und helfen mit ihrer Erfahrung dabei, komplexe Abläufe effektiv umzusetzen und eine reibungsarme Einführung zu gewährleisten.
Agentic AI funktioniert damit nach abgeschlossener Implementierung als zentrale Schaltstelle. Die Agenten verbinden den vorhandenen Wissensschatz von Unternehmen zu einem funktionierenden Ganzen. Indem sie Daten zusammenführen, Wissen strukturieren und Muster sichtbar machen, schließen sie die Brüche, die den Service heute noch oftmals ausbremsen. Das Ergebnis ist ein System, das die Erfahrung der Mitarbeiter stärkt, fundierte Entscheidungen ermöglicht und den technischen Service auf ein neues Niveau hebt.
Device Insight bietet seinen Kunden modernste Digitalisierungslösungen, die sich an den individuellen Anforderungen orientieren. Unser Vorteil: langjährige Expertise in den Bereichen Industrial IoT, Industrial AI, AI Vision, Agentic AI, Data Engineering sowie datengetriebene Prozessoptimierung.
Was ist Ihr nächstes großes Projekt? Sprechen Sie uns an!
