IFS Intelligence: Wie Industrial AI operative Komplexität reduziert
Von natürlichen Sprachabfragen bis zur KI-gestützten Automatisierung: Daten verstehen, Zusammenhänge erkennen und Aktionen direkt anstoßen.
- 14. Oktober 2026
Für Unternehmen mit anspruchsvollen Produktions-, Logistik-, Service- und Wartungsprozessen reicht es nicht aus, Daten lediglich verfügbar zu machen. Entscheidend ist, Zusammenhänge schnell zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und daraus direkt die richtigen Maßnahmen abzuleiten.
Mit IFS Intelligence bringt IFS Industrial AI in den operativen Arbeitsalltag. Informationen aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen werden miteinander verknüpft und in einem gemeinsamen Kontext nutzbar gemacht. Anwender können Fragen in natürlicher Sprache stellen, Abhängigkeiten erkennen und daraus konkrete Aktionen ableiten. Für die Delegation definierter Aufgaben an Digital Workers kann IFS Loops ergänzend eingesetzt werden.
Fünf zentrale Bausteine zeigen, wie IFS Intelligence und die damit verbundenen Industrial AI-Funktionen Daten, Entscheidungen und Aktionen in der Praxis zusammenbringen:
1. Mit Cowork Fragen stellen, Zusammenhänge verstehen und handeln
IFS Intelligence ermöglicht mit Cowork Abfragen in natürlicher Sprache auf Basis operativer Daten, Prozesse und Geschäftsregeln.
Dadurch lassen sich nicht nur einzelne Informationen abrufen, sondern auch bereichsübergreifende Zusammenhänge erkennen. Verzögert sich beispielsweise ein Auftrag, können daraus entstehende Auswirkungen auf Produktion, Logistik, Wartung oder Auslieferung berücksichtigt werden.
Das Prinzip dahinter lautet: Ask. Understand. Act.
Erkenntnisse bleiben damit nicht in einem weiteren Dashboard stehen. Aktionen können aus dem jeweiligen Arbeitskontext heraus vorbereitet und nach menschlicher Freigabe angestoßen werden.
2. Wiederkehrende Analysen und Aufgaben skalieren
Einmal formulierte Fragen lassen sich als Lens speichern, beispielsweise als Live-Dashboard oder Mini-App. Da eine Lens mit den zugrunde liegenden Daten verbunden bleibt, aktualisieren sich die angezeigten Informationen, wenn sich die operative Situation verändert.
Erfolgreich ausgeführte Aufgaben können außerdem als Skill gespeichert und anschließend wiederverwendet werden. Aus einem einmal erfolgreichen Ablauf entsteht so ein wiederverwendbarer Bestandteil des Arbeitsprozesses.
Das reduziert manuelle Aktualisierungen und erleichtert es, Analysen und Abläufe dauerhaft im Unternehmen zu verankern.
3. Definierte Abläufe mit Loops delegieren
Mit Loops können definierte Workflows an Digital Workers delegiert werden, die Aufgaben im Hintergrund ausführen und eskalieren, wenn menschliche Beurteilung oder Freigabe erforderlich ist.
Teams können eigene Digital Workers in Studio erstellen und so definierte Abläufe gezielt automatisieren. Menschliche Beurteilung und Freigabe bleiben dort eingebunden, wo sie erforderlich sind.
4. IFS mit Runway schneller erweitern
Runway nutzt Anforderungen in natürlicher Sprache, um Migration, Konfiguration und Erweiterung von IFS zu beschleunigen. Damit soll der erforderliche Implementierungsaufwand reduziert und das Risiko bei Änderungen und Erweiterungen verringert werden.
5. Sicherheit und Governance von Anfang an berücksichtigen
Grundlage von IFS Intelligence ist der IFS Industrial AI Harness. Er schafft den Rahmen für den Einsatz der verschiedenen IFS-Intelligence-Funktionen und KI-gestützten Automatisierungen.
Bestehende Identitäten, Berechtigungen, Richtlinien und Genehmigungsprozesse steuern, welche Daten die KI verwenden und welche Aktionen sie ausführen darf. Menschliche Kontrolle und Auditierbarkeit sind dabei in die Abläufe integriert.
Unternehmen können Industrial AI damit auf operative und geschäftskritische Prozesse ausweiten, während Governance und Kontrolle Bestandteil der zugrunde liegenden Architektur bleiben.
Von der Technologie zum konkreten Anwendungsfall
IFS Intelligence schafft ein leistungsfähiges Fundament. Der geschäftliche Nutzen entsteht jedoch erst durch einen klar definierten Anwendungsfall, geeignete Daten, messbare Ziele und eine sinnvolle Integration in bestehende ERP-, EAM- und FSM-Prozesse.
Nicht jede Anforderung muss dabei auf die gleiche Weise gelöst werden. Je nach Ausgangssituation kann eine vorhandene Funktion von IFS Intelligence, eine weitere Industrial AI-Funktion, eine kundenspezifische FLEXiCODE-Lösung oder eine Kombination daraus der passende Ansatz sein.
FLEXiCODE unterstützt Unternehmen dabei, geeignete Anwendungsfälle zu identifizieren, den passenden Solution Approach zu bewerten und den gewählten Ansatz vom Pilot bis zur produktiven Einführung zu begleiten. Ergänzend setzen wir KI auch in der Projektdelivery ein, unter anderem in Analyse, Entwicklung, Dokumentation und Qualitätssicherung.
Unser Fazit
IFS Intelligence bringt Industrial AI direkt in operative Prozesse und verbindet Informationen, Entscheidungen und Aktionen über verschiedene Unternehmensbereiche hinweg.
IFS Intelligence hilft Unternehmen, komplexe Zusammenhänge schneller zu verstehen und daraus konkrete Maßnahmen abzuleiten. Ergänzend können mit IFS Loops definierte Abläufe kontrolliert an Digital Workers delegiert werden. Entscheidend bleibt, mit einem konkreten Anwendungsfall zu beginnen und den Einsatz von KI konsequent an Prozessen und messbaren Ergebnissen auszurichten.
Mehr darüber, wie FLEXiCODE IFS Intelligence, Industrial AI, KI-gestützte Projektdelivery und kundenspezifische KI-Lösungen verbindet, erfahren Sie auf unserer KI-Seite.