AI-agenter for produksjon
Vi bygger multi-agent-systemer som leser MES, SCADA og ERP, og handler på planen. Med godkjenningsporter der en feil beslutning koster en omstilling — og ingenting i nærheten av sikkerhetssystemene dine.
Book en gratis konsultasjonBetrodd av virksomheter i Europa og USA.
Hva er et multi-agent-system i produksjonen?
Et multi-agent-system i produksjonen er et sett spesialiserte AI-agenter for planlegging, vedlikehold, kvalitet og innkjøp, som leser fabrikkdata fra MES, SCADA og ERP, koordinerer gjennom en orkestrator, og enten foreslår eller utfører endringer i produksjonsplanen under definerte menneskelige godkjenningspunkter.
Problemene det lønner seg å automatisere først
Hver forstyrrelse blir en manuell omplanlegging
Et forsinket råmateriale, et havari, en hasteordre: en planlegger bruker timer på å rebalansere planen mens omstillingene hoper seg opp og 24/7-linjene venter på beslutninger tatt på dagskiftet.
Vedlikehold kommer for tidlig eller for sent
Sensordataene finnes. Vedlikeholdshistorikken finnes. Ingen har tid til å korrelere dem, så deler byttes etter kalenderen og havarier kommer fortsatt uanmeldt.
Kvalitetskunnskap forsvinner ved skiftbytte
Rotårsaksanalysen bor i hodene til dine mest erfarne folk. På en regulert fabrikk må avviksdokumentasjonen uansett være komplett.
Et eksempel på et agentteam: hvem gjør hva
Et multi-agent-system fungerer som et team med tydelige roller. Her er en eksempeloppstilling for en produksjonsfabrikk:
Fabrikkhendelse
Orkestrator
Spesialiserte agenter
Planlegging
Vedlikehold
Kvalitet
Innkjøp
Kunnskap
Menneskelig godkjenningsport
Fabrikksystemer
MES/APS · CMMS · ERP · QMS
Revisjonsspor: hver beslutning, input og begrunnelse logges — med en hard grense: ingen forbindelse til sikkerhetsinstrumenterte systemer
Planleggings-agent
Omberegner planen når etterspørselen skifter, en linje stopper eller et materiale er forsinket, og foreslår en omplanlegging med omstillingskostnad vedlagt — skrevet til planleggingssystemet (APS) eller MES først etter godkjenning.
Vedlikeholds-agent
Triagerer sensorsignaler fra SCADA, korrelerer dem med havarihistorikken i vedlikeholdssystemet ditt (CMMS) og foreslår en prioritert arbeidsordre med dokumentasjonen vedlagt.
Kvalitets-agent
Undersøker avvik på tvers av batcher, skift, leverandører og parametere, og leverer rotårsakshypoteser med datasporet en revisor forventer.
Innkjøps-agent
Overvåker materialdekning mot leverandørbekreftelser og flagger gapet før det stopper en linje.
Kunnskaps-agent
Besvarer operatørenes spørsmål fra prosedyrer, manualer og skiftkunnskap — med kilden sitert, slik at svaret tåler en revisjon.
Orkestrator
Ruter arbeidet, holder rekkefølgen på operasjonene og skriver revisjonssporet for hver beslutning.
Ikke alle implementeringer trenger hele oppstillingen. Discovery-fasen forteller deg hvilke to eller tre som tjener seg inn først.
Orkestrering, godkjenningsporter og revisjonsspor fungerer på samme måte i hvert system vi leverer.
Se hvordan multi-agent-systemer fungerer
Slik ser det ut i din drift
Hva agentene gjør
Omplanlegging av produksjon
Oppdag forstyrrelse → bygg planvarianter med omstillingskostnad → skriv til APS/MES etter godkjenning
Prediktiv vedlikeholds-triage
Sensorsignal → korrelér med havarihistorikk → prioritert arbeidsordreforslag
Kvalitets-rotårsak
Avvik → søk i batcher, skift, leveranser, parametere → dokumenterte hypoteser
Materialdekning
Prognose vs lager vs leverandørbekreftelser → varsel med foreslått handling
Skiftkunnskap & onboarding
Operatørspørsmål → svar fra prosedyrer med sitert kilde
Berørte systemer
Omplanlegging av produksjon
MES, APS, ERP
Prediktiv vedlikeholds-triage
SCADA, CMMS
Kvalitets-rotårsak
QMS, MES, LIMS
Materialdekning
ERP, WMS, leverandørportal
Skiftkunnskap & onboarding
DMS, prosedyrer
Hva vi måler
Omplanlegging av produksjon
Planoverholdelse; omstillinger per uke; planleggertimer per omplanlegging
Prediktiv vedlikeholds-triage
Uplanlagt nedetid; MTBF; andel ordrer med bekreftet årsak
Kvalitets-rotårsak
Vrakrate; tid til rotårsak; gjentatte avvik
Materialdekning
Linjestopp pga. materiale; lagernivå; kostnad for hasteordrer
Skiftkunnskap & onboarding
Onboardingtid; spørsmål eskalert til hovedkontoret
Hva agentene gjør
Berørte systemer
Hva vi måler
Omplanlegging av produksjon
Oppdag forstyrrelse → bygg planvarianter med omstillingskostnad → skriv til APS/MES etter godkjenning
MES, APS, ERP
Planoverholdelse; omstillinger per uke; planleggertimer per omplanlegging
Prediktiv vedlikeholds-triage
Sensorsignal → korrelér med havarihistorikk → prioritert arbeidsordreforslag
SCADA, CMMS
Uplanlagt nedetid; MTBF; andel ordrer med bekreftet årsak
Kvalitets-rotårsak
Avvik → søk i batcher, skift, leveranser, parametere → dokumenterte hypoteser
QMS, MES, LIMS
Vrakrate; tid til rotårsak; gjentatte avvik
Materialdekning
Prognose vs lager vs leverandørbekreftelser → varsel med foreslått handling
ERP, WMS, leverandørportal
Linjestopp pga. materiale; lagernivå; kostnad for hasteordrer
Skiftkunnskap & onboarding
Operatørspørsmål → svar fra prosedyrer med sitert kilde
DMS, prosedyrer
Onboardingtid; spørsmål eskalert til hovedkontoret
Fra første samtale til produksjon
01
Architecture Discovery (2 uker)
Vi kartlegger prosessen, systemene og begrensningene dine. Du får en referansearkitektur for ditt case, et anbefalt autonominivå per steg og et prioritert veikart rangert etter forretningsverdi — uansett om du bygger med oss eller ikke.
02
Pilot i shadow mode (6-8 uker)
Systemet kjører parallelt med din nåværende prosess, på live data, uten å skrive noe. Agentene omplanlegger, triagerer og undersøker ved siden av teamet ditt, og du sammenligner beslutningene deres med det som faktisk skjedde.
03
Produksjon (8-12 uker)
Integrasjon med systemene dine gjennom et kontrollert lag (MCP der det er mulig), godkjenningsporter koblet til rollene dine, revisjonsspor slått på, sikkerhetsgjennomgang bestått.
04
AgentOps (løpende)
Evalueringssuiter kjøres ved hver endring. Vi overvåker nøyaktighet, latens og kostnad per oppgave, og reevaluerer hele systemet når en modellversjon endres — for en stille modelloppdatering skal aldri stille endre planen din.
01
Architecture Discovery (2 uker)
Vi kartlegger prosessen, systemene og begrensningene dine. Du får en referansearkitektur for ditt case, et anbefalt autonominivå per steg og et prioritert veikart rangert etter forretningsverdi — uansett om du bygger med oss eller ikke.
02
Pilot i shadow mode (6-8 uker)
Systemet kjører parallelt med din nåværende prosess, på live data, uten å skrive noe. Agentene omplanlegger, triagerer og undersøker ved siden av teamet ditt, og du sammenligner beslutningene deres med det som faktisk skjedde.
03
Produksjon (8-12 uker)
Integrasjon med systemene dine gjennom et kontrollert lag (MCP der det er mulig), godkjenningsporter koblet til rollene dine, revisjonsspor slått på, sikkerhetsgjennomgang bestått.
04
AgentOps (løpende)
Evalueringssuiter kjøres ved hver endring. Vi overvåker nøyaktighet, latens og kostnad per oppgave, og reevaluerer hele systemet når en modellversjon endres — for en stille modelloppdatering skal aldri stille endre planen din.
Se hvordan vi har hjulpet kundene våre
Innebygd AI i en cybersikkerhetsplattform som betjener Fortune 500-kunder: Ved å bygge et samtalebasert AI-lag inn i plattformen kuttet vi kundenes onboardingtid med 95 % og gjorde et kvartalsrapporteringsverktøy om til et daglig beslutningsstøttesystem.
Hvorfor oss
Derfor velger virksomheter oss
Vi er et 50-personers, tverrfaglig programvareutviklingsteam i Warszawa, Polen, som bygger teknologi med ROI, sterk styring og reell adopsjon.
år med levering av digitale produkter
etablert 2016
leverte produkter
web & mobil
eksperter om bord
Produkt- & UX-designere, programvareingeniører, AI-spesialister, PM-er
kunde-NPS
Rost for kommunikasjon, tempo og kvalitet
betjente kontinenter
Nord-Amerika, Sør-Amerika, Europa, Asia, Afrika
Ofte stilte spørsmål
Hvilken linje taper mest på manuell omplanlegging?
Fortell oss hvordan omplanlegging, vedlikehold og kvalitetsundersøkelser foregår på fabrikken din i dag. Vi forteller deg hvilken prosess agenter bør overta først, hvilket autonominivå som er trygt, og hvordan piloten ville sett ut.
Arbeid med et team som er betrodd av Siemens, PwC og Toyota.
