Mit der zunehmenden Komplexität industrieller Prozesse wächst der Bedarf an autonom arbeitenden Softwareeinheiten, die Entscheidungen treffen, Aufgaben koordinieren und an Schnittstellen übergreifend handeln können. Genau hier setzen KI-Agenten an.
Sie verbinden die Intelligenz großer Sprachmodelle mit praktischer Umsetzbarkeit und bilden damit die Grundlage für eine neue Generation digitaler Assistenzsysteme – sogenannte KI-Agenten. In der Elektronikindustrie entstehen dadurch Perspektiven für automatisierte Qualitätssicherung, flexible Testsysteme und adaptive Fertigungsplanung.
Vom Workflow zur Eigeninitiative
Im Unterschied zu klassischen KI-Workflows, die festen Abläufen folgen, übernehmen Agenten eigenständig die Steuerung. Sie erkennen Aufgaben, ermitteln geeignete Tools, greifen auf Daten zu, analysieren Zwischenergebnisse und justieren bei Bedarf nach. Interessant ist dieses Prinzip auch für Unternehmen, die Embedded Systems entwickeln, Leiterplatten fertigen oder elektronische Baugruppen konfigurieren. Dort lassen sich agentische Systeme (agentic AI) einsetzen, um Prüfdaten auszuwerten, Bestückungsprozesse zu überwachen oder Bauteilverfügbarkeiten automatisch in Serienproduktion zu berücksichtigen.
NVIDIA AI-Q: Architektur für agentische Systeme
Ein technologischer Treiber dieser Entwicklung ist das kürzlich vorgestellte Framework AI-Q von Nvidia. Es bietet eine modulare Architektur, die auf die Integration verschiedener Datenquellen, KI-Werkzeuge und Kommunikationsschnittstellen ausgelegt ist. Ergänzt wird AI-Q durch das Toolkit AgentIQ. Diese Open-Source-Bibliothek erlaubt es, verschiedene Agenten miteinander zu vernetzen, ihre Aktionen zu überwachen und ihre Performance zu optimieren. Unternehmen können damit heterogene Agententeams aufbauen, etwa zur Analyse von Produktionsdaten, zur Überwachung von Testständen oder zur Verwaltung technischer Dokumentationen.
Intelligente agentenbasierte KI-Systeme von NVIDIA
Industrielle Anwendungsfelder konkretisiert
Ein Beispiel liefert der Zahlungsdienstleister Visa. Dort analysieren Agenten Phishing-Versuche in Echtzeit und priorisieren Vorfälle automatisiert für die Security-Teams. Übertragen auf die Elektronikbranche ließen sich ähnliche Ansätze nutzen, um automatisiert Fertigungsfehler zu detektieren oder Anomalien in Prozessdaten zu klassifizieren. KI-Agenten könnten eigenständig Regelabweichungen melden, relevante Messdaten bereitstellen und sogar Lösungsvorschläge generieren. Auch Testsysteme lassen sich mit AgentIQ erweitern. Ein Agent analysiert kontinuierlich die Ergebnisse, passt Prüfpfade an und dokumentiert Auffälligkeiten automatisiert im Fertigungsprotokoll.
Perspektive für OEMs und EMS-Dienstleister
Die Möglichkeit, Agentensysteme direkt in technische Plattformen zu integrieren, macht die Technologie für OEMs und EMS-Dienstleister relevant. Ob als Steuerungskomponente in Prüfadaptern, als Teil eines Edge-Moduls für Predictive Maintenance oder zur Koordination von Bestückungslinien, Agenten könnten künftig als eingebettete Intelligenz agieren. Ihre Fähigkeit, Aufgaben zu analysieren, zu strukturieren und zu optimieren, macht sie zu einem integralen Bestandteil zukünftiger digitaler Ökosysteme.
Entscheiden, handeln, lernen
Im Zentrum eines jeden Agentensystems steht ein iterativer Zyklus. Der Agent erhält ein Ziel, wählt geeignete Mittel, handelt und bewertet das Ergebnis. Bei Bedarf greift er erneut auf Daten zu, verändert seine Strategie und wiederholt den Prozess. Dadurch entsteht eine lernende Struktur, die sich an wechselnde Anforderungen anpasst. Für die industrielle Elektronikproduktion ist das ein strategischer Vorteil. Systeme können robuster auf Schwankungen reagieren, sich eigenständig auf neue Produkte einstellen und menschliche Fachkräfte gezielt entlasten.
Die Entwicklung vernetzter Agententechnologie steht noch am Anfang. Doch schon jetzt zeichnet sich ab, dass Unternehmen der Elektronikfertigung davon erheblich profitieren können, sowohl in der internen Prozessoptimierung als auch bei der Entwicklung neuer, intelligenter Systemlösungen für ihre Kunden.
www.nvidia.com/de-de/ai/, https://blogs.nvidia.com/blog/ai-agents-blueprint/
