Wie BASF Coatings mit Multi-Agenten KI auf Databricks die digitale Transformation beschleunigt
Die neue Ära der Künstlichen Intelligenz verändert rasant die Art und Weise, wie Unternehmen Daten nutzen, Innovation schaffen und Geschäftsentscheidungen treffen. Besonders in komplexen industriellen Landschaften, wie sie bei BASF Coatings vorzufinden sind, steigen Anforderungen an Datenzugänglichkeit, Skalierbarkeit und Compliance. Dank der engen Zusammenarbeit mit Databricks und Microsoft Azure gelingt BASF Coatings mit seiner Multi-Agenten-Architektur ein Quantensprung hin zu realer Wertschöpfung durch KI-gestützte Datenprozesse.
BASF Coatings: Herausforderungen der Digitalisierung im industriellen Maßstab
BASF Coatings, ein global führender Anbieter für Fahrzeug- und Industrielacke, verfolgt seit Jahren ambitionierte Digitalisierungsinitiativen, um operativ schneller, nachhaltiger und kundenorientierter zu werden. Angesichts von mehr als 11.000 Mitarbeitenden an über 70 Standorten ist die Vielfalt und Menge der Daten enorm. In einem solchen Umfeld ist die effiziente Transformation riesiger, oft isolierter Datenmengen in echte, unternehmerische Erkenntnisse entscheidend.
Die Herausforderungen sind dabei komplex: Daten liegen in unterschiedlichsten Formaten (strukturiert und unstrukturiert) vor, werden von spezialisierten Teams betreut und müssen unter Einhaltung strenger Governance-Vorgaben verarbeitet werden. Gleichzeitig ist die Geschwindigkeit, mit der Markt, Kunden und Umwelt neue Anforderungen stellen, enorm hoch.
Die Antwort: Multi-Agenten-Systeme auf Databricks – von Einzelagenten zur orchestrierten Intelligenz
Traditionell setzten viele Unternehmen für die Auswertung und Nutzung von Daten auf Einzellösungen, die bestimmte Fragestellungen abdecken – etwa klassische BI-Tools oder einfache Text-zu-SQL-Systeme. Doch diese Ansätze stoßen an ihre Grenzen, wenn sowohl komplexe, bereichsübergreifende Analysen als auch die effiziente Handhabung von Governance, Berechtigungen und Datenschutz gefragt sind.
BASF Coatings nutzt daher ein fortschrittliches Multi-Agenten-System, das folgende zentrale Vorteile bringt:
- Spezialisierte Agenten: Verschiedene Agenten übernehmen dedizierte Aufgaben, etwa die Analyse strukturierter Daten (z.B. Delta Tables via Databricks AI/BI Genie) oder die Verarbeitung unstrukturierter Daten (PDFs, Freitextberichte, News-Feeds).
- Supervisor Architektur: Ein übergeordneter „Supervisor-Agent“ koordiniert die spezialisierten Agenten, leitet Anfragen intelligent weiter und ermöglicht, dass Wissen, Kontext und Zugriffsrechte flexibel orchestriert werden können.
- Maximale Skalierbarkeit und Modularität: Einzelne Agenten oder ganze Agentensysteme können für verschiedene Divisionen oder Standorte flexibel erweitert und angepasst werden – ideal für internationale Organisationen.
Genie und Azure: Die zentrale Datenintelligenz für strukturierte Unternehmensdaten
Ein zentrales Element ist Databricks AI/BI Genie. Genie ermöglicht es, strukturierte Daten wie Delta Tables und Views mit Hilfe von natürlicher Sprache abzufragen – direkt für Fachanwender. Zusammen mit dem Unity Catalog, der Metadaten zu Tabellen, Attributen, Beziehungen und Berechtigungen bereitstellt, werden dabei Fehlerquellen reduziert und Governance-Standards eingehalten.
Data Stewards und Fachexperten können dabei die Genie Spaces zielgerichtet anpassen, indem sie Metadaten anreichern, Beziehungen definieren und branchenspezifische Synonyme oder SQL-Beispiele pflegen. Für Entwicklungsteams steht zudem eine Python-Integration bereit, um Genie effizient in agentenbasierte Workflows einzubetten.
Integration von Microsoft Teams: Nahtlose Zusammenarbeit
Für die Akzeptanz und Effektivität im Geschäftsbetrieb integriert BASF Coatings die Multi-Agenten-Lösung direkt in Microsoft Teams. Das bedeutet: Vertriebs- und Marketingmitarbeitende erhalten KI-gestützte Markteinblicke, Empfehlungen und Erinnerungen direkt im gewohnten Chat-Interface – inklusive Chatbot-Dialog, Protokollen und adaptiven Karten mit aktuellen Trends. Die Hürde für die Nutzung der Lösung sinkt damit drastisch, und selbst weniger technikaffine Nutzer profitieren von den intelligenten Auswertungen.
Praxisbeispiel Marketmind: KI-Mehrwert im Vertrieb
Das Pilotprojekt Marketmind zeigt eindrücklich, was die neue Architektur ermöglicht:
- Die Lösung integriert strukturierte Daten aus dem Enterprise Data Lake (z.B. Kundenbesuchsberichte aus Salesforce, Umsatzzahlen) mit unstrukturierten Quellen wie Marktberichten oder S&P 500 News.
- Mittels Vektor-Suche und Natural Language Processing werden Inhalte kontextbezogen durchsucht und relevante Informationen bereitgestellt.
- Vertriebsmitarbeitende erhalten wöchentlich automatisch personalisierte Handlungsempfehlungen und Marktanalysen direkt im Teams-Chat, können Rückfragen ad-hoc in natürlicher Sprache stellen und ihre eigene Bewertung als Feedback abgeben.
- Das Feedback wird zur kontinuierlichen Verbesserung des Systems genutzt (MLflow-Inferenz-Tabellen).
Die Resultate sprechen bereits vor dem globalen Rollout für sich: Weniger Rechercheaufwand, schnellere Vorbereitung, zielgerichtete Kundeninteraktion – und das alles unter Einhaltung strengster Compliance-Standards und auditierbaren Prozessen.
Governance und Compliance als Herzstück
Gerade im Industrieumfeld ist Data Governance kein „Nice-to-have“, sondern Voraussetzung. Durch die Nutzung des Unity Catalog mit fein abgestuerten Zugriffskontrollen, Nachvollziehbarkeit und lückenloser Protokollierung werden alle Anforderungen an Datenschutz und Transparenz erfüllt. Jeder Nutzerzugriff sowie jede automatisierte KI-Entscheidung lässt sich nachvollziehen und auf Einhaltung der Unternehmensrichtlinien überprüfen.
Innovative Zusammenarbeit für nachhaltige KI-Projekte
Ein besonderer Faktor für den Erfolg ist die enge Zusammenarbeit zwischen BASF Coatings, dem Databricks Produktteam und Partnern wie Accenture. Bereits in der Konzeptionsphase sorgen intensive Workshops für klar definierte Ziele und effektiven Wissenstransfer – von Proof-of-Concept bis hin zu Architektur-Reviews und kontinuierlichen Anpassungen an neue Geschäftsanforderungen.
Skalierung auf weitere Geschäftsbereiche und zukünftige Ausbaustufen
Der Erfolg des Marketmind-Systems bildet die Grundlage für die Weiterentwicklung in Supply Chain, Procurement, People & Culture oder bei Tochterunternehmen wie Chemetall. Die Vision ist eine mehrschichtige, hierarchische Architektur, in der einzelne Divisionen eigenständige Multi-Agenten-Supervisor einsetzen. Übergeordnet sorgt ein „Supervisor der Supervisoren“ dafür, dass Sparten-spezifische Daten sicher gekapselt bleiben und dennoch unternehmensweit Synergien entstehen („Ask Me Anything“-Funktion).
Im Ausblick plant BASF Coatings zudem die Einführung von Agent Bricks, einer neuen Databricks-Technologie zur noch effizienteren Entwicklung und Verwaltung domänenspezifischer Agenten-Ökosysteme. Dies bleibt zwar technisch anspruchsvoll, verspricht jedoch eine noch flexiblere und kosteneffizientere Umsetzung für individuelle Anwendungsfälle.
Fazit: Neue Chancen für Industrial AI durch orchestrierte KI-Agenten
Die Einführung orchestrierter Multi-Agenten-Systeme auf der Databricks- und Azure-Plattform bietet gerade für große, international agierende Industrieunternehmen erhebliche Wettbewerbsvorteile. Durch die modulare und skalierbare Architektur, strenge Governance und nahtlose Integration in bestehende Arbeitsabläufe verschafft sich BASF Coatings sowohl Effizienz- als auch Innovationsgewinne.
Die Erfahrungen aus dem Marketmind-Projekt zeigen, wie gezielte Data-Science- und KI-Beratung – etwa durch einen erfahrenen Partner wie die Ailio GmbH – Unternehmen helfen kann, nicht nur einzelne Teilprozesse zu automatisieren, sondern die Gesamtorganisation reaktionsfähiger, effizienter und kundenorientierter zu machen. Damit werden die Potenziale von Industrial AI und moderner Data Engineering endlich voll erschlossen.
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