Monat: Oktober 2026

KI-Agenten für die industrielle Produktion

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KI-Agenten können anspruchsvolle, komplexe Aufgaben übernehmen und passgenaue Lösungen vorschlagen.

© Fraunhofer IWU
KI-Agenten können anspruchsvolle, komplexe Aufgaben übernehmen und passgenaue Lösungen vorschlagen.

Chatbots wie ChatGPT markieren im Alltag bereits den Übergang zu agentischer KI: Nutzende sehen, dass ihre Anfrage in mehrere Schritte zerlegt wird (suchen, auswerten, zusammenfassen), nicht aber, nach welcher Logik das System die dafür passenden Werkzeuge auswählt und aneinanderreiht. In verschiedenen Anwendungen von Softwareentwicklung, Kundenservice, IT-Betrieb, Wissensmanagement und administrativen Unternehmensprozessen spielt agentische KI ihre Stärken bereits heute aus – überall dort, wo komplexe Aufgaben aus mehreren Schritten bestehen und über verschiedene Systeme hinweg koordiniert werden müssen.

  • Im Kundenservice eingesetzt, kann agentische KI große Teile der Kundenanfragen selbstständig bearbeiten und dabei nicht nur Fragen beantworten, sondern komplette Serviceprozesse abarbeiten und eigenständig Entscheidungen innerhalb definierter Regeln treffen.
  • in der Softwareentwicklung: analysieren moderne Coding-Agenten Anforderungen, schreiben Codes, führen Tests aus, beheben (iterativ) Fehler.
  • 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.
Orcha-3: Prinzipdarstellung

© Fraunhofer IWU Orcha-3: Prinzipdarstellung

Orcha-3: Transfer in die industrielle Produktion

Die am Fraunhofer IWU entwickelte Plattform Orcha-3 überträgt diesen Ansatz auf die Produktionstechnik. Orcha-3 ist für Fragestellungen konzipiert, die sich mit einzelnen KI-Modellen bislang schlecht bearbeiten lassen: 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. Weiterlesen

Vom Schmetterling abgeschaut: Intelligenter Antrieb für die Roboter der Zukunft

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Forschende der Universität Stuttgart und des Max-Planck-Instituts für Festkörperforschung haben winzige Rollen entwickelt, die sich mit Hilfe eines Magneten kontrolliert ab- und aufrollen lassen. Die intelligenten Materialien ermöglichen die Entwicklung effizienterer Antriebstechnologien für die Mikro- und Softrobotik, einem wirtschaftlich hochrelevanten Forschungsgebiet.

Rasterelektronenmikroskopische Aufnahmen des Querschnitts einer 2 × 25 mm großen keramischen Mikrorolle. Die Aufnahmen zeigen den hierarchischen, mehrschichtigen Aufbau der Mikrorolle sowie die in die Keramik eingebetteten magnetischen Nanopartikel.

Bild: Universität Stuttgart/Institut für Materialwissenschaft
Rasterelektronenmikroskopische Aufnahmen des Querschnitts einer 2 × 25 mm großen keramischen Mikrorolle. Die Aufnahmen zeigen den hierarchischen, mehrschichtigen Aufbau der Mikrorolle sowie die in die Keramik eingebetteten magnetischen Nanopartikel.

Neue Robotersysteme machen zunehmend von sich reden: Mikroroboter sind extrem kleine Roboter mit potenziellen Anwendungen etwa in der Medizin oder Industrie. Gleichzeitig entwickelt sich die Softrobotik, die auf flexible Materialien setzt, um Roboter anpassungsfähiger und sicherer zu machen. Wie in der (makroskopischen) Robotik müssen auch in der Mikro- und Softrobotik Aktuatoren Bewegungen oder Greifer steuern. Da die Gesamtsysteme in der Mikrorobotik jedoch viel kleiner sind und sie in der Softrobotik elastisch verformbar sein müssen, entstehen völlig neue Anforderungen an die Komponenten eines solchen Systems. Diese Anforderungen lassen sich oft nur mit neuen Materialien verwirklichen. Hier setzte ein Team rund um Dr. Zaklina Burghard, Gruppenleiterin am Institut für Materialwissenschaft der Universität Stuttgart, an. Weiterlesen

Modellgestützte Optimierungsstrategie macht Nachbehandlung additiv gefertigter Metallbauteile berechenbar

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© Fraunhofer IWM, Foto: Kai WudtkeZyklische Belastungsprüfung eines additiv gefertigten Metallbauteils nach einer mechanischen Oberflächenbehandlung an den hochbeanspruchten Zonen. Im Versuch wird der Lebensdauergewinn durch die Nachbehandlung getestet.

© Fraunhofer IWM, Foto: Kai Wudtke
Zyklische Belastungsprüfung eines additiv gefertigten Metallbauteils nach einer mechanischen Oberflächenbehandlung an den hochbeanspruchten Zonen. Im Versuch wird der Lebensdauergewinn durch die Nachbehandlung getestet.

Eine neue, modellgestützte Optimierungsstrategie des Fraunhofer IWM erlaubt erstmals die gezielte Auslegung mechanischer Oberflächennachbehandlungen für AM-Bauteile aus Metall. Die Basis dazu bildet ein Lebensdauernachweis nach den weit verbreiteten FKM-Richtlinien. In diesem können auch die Effekte der Oberflächennachbehandlung mittels Kugelstrahlen, Glätten oder Festwalzen berücksichtigt werden. Darüber hinaus können Prozessparameter mit einer Simulation des Herstellprozesses und geeigneter Werkstoffmodelle besonders schnell angepasst werden. Die Optimierungsstrategie hilft Unternehmen, die additiv gefertigte Bauteile in hoch beanspruchten Bereichen einsetzen wollen, bei denen insbesondere eine hohe Ermüdungsfestigkeit gefordert ist. Weiterlesen