Thought Leadership
Wer kennt es nicht: Planungsdaten in Excel, verteilt über mehrere Abteilungen, niemand hat die aktuelle Version. KI-Agenten sollen damit jetzt Schluss machen – und die Industrie steckt mitten im Umbruch.
Excel war über Jahre hinweg ein zentrales Werkzeug der industriellen Planung. Die Tabellenkalkulation diente für viele Bereiche als eine praktische Lösung, etwa bei der Pflege von Stücklisten oder der Lieferplanung. Doch was einst als flexibel galt, blockiert heute vielfach die Weiterentwicklung. Gerade in der Automobilindustrie wird deutlich, dass steigende Anforderungen an Transparenz und Skalierbarkeit mit Excel kaum noch zu bewältigen sind. Excel-basierte Prozesse bergen Risiken für Fehler: Häufig geraten Versionen durcheinander, Daten werden lokal gespeichert, anstatt geteilt zu werden. Entscheidungsgrundlagen beruhen auf manuellem Abgleich, nicht auf vernetzten Informationen. In einer Branche, die auf Schnelligkeit und Qualität angewiesen ist, kostet das Zeit.
Wo sich der Einsatz von KI-Agenten auszahlt
KI-Agenten lassen sich direkt in bestehende Prozesse integrieren und passen sich an die branchenspezifischen Besonderheiten an. Dabei greifen sie auf die Daten zu, die im Unternehmen schon vorhanden sind, um innerhalb definierter Systeme zu arbeiten. So können KI-Agenten auf Basis vorhandener Muster fundierte Entscheidungsvorschläge liefern. Dabei entlasten sie Teams, indem sie wiederkehrende Routinetätigkeiten übernehmen, etwa bei der Konsistenzprüfung von Anforderungen oder der Aktualisierung von Stücklisten.
In der Lieferplanung analysieren sie Abweichungen und zeigen Alternativen auf. Sie dokumentieren Prozesse automatisch, machen Entscheidungen nachvollziehbar und stellen sicher, dass Informationen zur richtigen Zeit an der richtigen Stelle vorliegen. Das reduziert den administrativen Aufwand in der Planung und verbessert die Entscheidungsqualität im Variantenmanagement und bei der Versorgungslage. Gerade in der Automobilindustrie, wo Projekte parallel laufen und Lieferketten auf Effizienz angewiesen sind, zeigt sich der Mehrwert von KI-Agenten besonders schnell und deutlich.
Konkrete Anwendungen mit Codebeamer und Arena
Mit Plattformen wie Codebeamer und Arena lassen sich bereits heute praxisnahe Anwendungsfälle realisieren. In Codebeamer erfassen und prüfen KI-Agenten Anforderungen und deren Vollständigkeit und informieren Verantwortliche bei Abweichungen. Arena verknüpft Lieferantendaten mit Entwicklungsständen und bewertet Risiken frühzeitig. Gerade für Mittelständler bietet sich hier eine Chance, mit gezielten Minimum-Viable-Product-Szenarien die Wirkung zu testen.
Beide Systeme bieten eine stabile Umgebung, in der sich KI-Agenten gezielt dort einsetzen lassen, wo Menschen am meisten entlastet werden können. Die Integration von KI-Agenten in bestehende Workflows erweist sich in der Praxis dabei häufig als weniger komplex als angenommen. Entscheidend ist es, fehleranfällige Bereiche zu identifizieren, in denen repetitive Aufgaben Zeit kosten, und wo ein besserer Überblick über Daten hilft, um fundierte Entscheidungen zu treffen. In vielen Fällen zeigen sich Quick-Wins schon nach wenigen Wochen. KI-Agenten können Statusberichte automatisch generieren und Freigabeprozesse überwachen.
Der Weg zum Intelligent Product Lifecycle
Nachhaltige Veränderungen entstehen dann, wenn die gesamte Prozesskette ganzheitlich betrachtet wird. Genau hier kommt der Intelligent Product Lifecycle ins Spiel, denn er verbindet Entwicklung, Produktion und Aftersales in einer konsistenten Datenstruktur. Damit bildet er die Grundlage für den gezielten Einsatz von KI im Engineering. KI-Agenten nutzen diese vernetzten Informationen und sorgen für einheitliche Informationsflüsse. Entscheidungen erfolgen schneller und fundierter, weil sie auf aktuellen und korrelierten Daten basieren.
Der Intelligent Product Lifecycle ermöglicht es, Anforderungen direkt mit Tests zu verknüpfen und gleicht Stücklisten mit Produktkonfigurationen ab. Zulassungsprozesse passen sich dabei dynamisch an den aktuellen Projektstand an. In der Automobilentwicklung, in der Modellzyklen und Zertifizierungen Hand in Hand gehen, schafft das die Grundlage für Geschwindigkeit ohne Kontrollverlust. Voraussetzung dafür ist eine Plattform, auf der diese Daten nicht nur gespeichert, sondern auch kontextbezogen analysiert werden können. So werden Redundanzen reduziert und Fehlentscheidungen frühzeitig vermieden.
Technologie entfaltet ihren Nutzen erst mit der richtigen Kultur
Technologie allein reicht nicht. Der eigentliche Wandel beginnt bei der Art, wie Teams zusammenarbeiten. Wie viel Vertrauen in Systeme sowie in Kolleginnen und Kollegen vorhanden ist. Wer weiter mit Excel arbeitet, tut das oft nicht aus Bequemlichkeit, sondern weil es Kontrolle und Vertrauen verspricht. Aber genau das wird zum Problem, wenn nicht nur Daten, sondern auch Projekte größer und komplexer werden. Wenn Entscheidungen abhängiger voneinander werden, reichen individuelle Einzellösungen nicht mehr.
Stattdessen braucht es Standards und ein gemeinsames Verständnis davon, wie Zusammenarbeit funktioniert. Führungskräfte spielen bei der Einführung von KI-Agenten eine zentrale Rolle. Sie müssen demonstrieren, dass diese Systeme keine Bedrohung, sondern eine Entlastung darstellen. Dies impliziert die eigene Arbeit mit den Tools, die transparente Darstellung, wie KI-Agenten Entscheidungen vorbereiten, sowie die Schaffung von Umgebungen, in denen Teams angstfrei experimentieren können. Es geht darum, Ängste vor Kontrollverlust zu zerstreuen und klarzustellen, wer für welche Bereiche verantwortlich bleibt.
Fazit: Jetzt anfangen, statt abwarten
Gute Entscheidungen entstehen da, wo Technik und Menschen sich ergänzen. KI-Agenten entlasten Teams im Alltag, übernehmen wiederkehrende Aufgaben, schaffen Überblick und sichern Entscheidungen ab. Aber der eigentliche Unterschied entsteht nicht durch die Software selbst, sondern durch die Art, wie sie eingeführt und genutzt wird. Nicht einzelne Tools, sondern die gelebte Kultur entscheidet über den Erfolg. Der Weg von Excel hin zu KI-Agenten beginnt nicht mit großen IT-Programmen, sondern mit kleinen, gezielten Anwendungsfällen. Plattformen wie Codebeamer, Arena oder der Intelligent Product Lifecycle zeigen, wie sich das Schritt für Schritt umsetzen lässt.
Je früher Unternehmen damit starten, desto schneller gewinnen sie Handlungsfähigkeit zurück. Excel wird dabei nicht von heute auf morgen verschwinden. Aber es verliert seine Rolle als zentrales Planungsinstrument. Die industrielle Entwicklung im Automotive-Sektor braucht einen neuen digitalen Kern. KI-Agenten sind ein Bestandteil dieser Architektur. Sie helfen, bestehende Schwachstellen zu überwinden und Entscheidungen wieder dorthin zu bringen, wo sie hingehören: auf eine solide, aktuelle Datenbasis.
