E.ON AMS Agent

Use cases. Zahlen. Wirkung.

Case

2025

Intelligenter Support in der Konzernlogistik

Für das zentrale Logistiksystem von E.ON haben wir einen AI Agent entwickelt, der Anomalien erkennt, priorisiert und konkrete Lösungsvorschläge unterbreitet – proaktiv, kontextbezogen und im produktiven Betrieb. Die Folge: 60 % weniger Tickets, 8 Stunden wöchentliche Entlastung – und mehr Stabilität im Fulfilment-Alltag.

Wenn ein System alle Warenbewegungen eines Konzerns abbildet, ist Stabilität keine Kür, sondern Voraussetzung. E.ON AMS ist ein solches System: Es steuert konzernweit Fulfilment-, Logistik- und Abrechnungsprozesse – hochvernetzt, unternehmenskritisch, komplex.

Doch in verteilten Systemlandschaften sind Anomalien schwer zu erkennen. Fehlermeldungen sind nicht immer echte Fehler – und echte Probleme verschwinden im Rauschen. Für das Team bedeutete das: manuelle Recherchen, Systemhopping, Unsicherheit.

Unsere Antwort: der E.ON AMS Anomalie- und Support Agent. Er erkennt Auffälligkeiten frühzeitig, bewertet sie kontextsensitiv und schlägt passende Lösungswege vor – inklusive Umsetzung direkt im System.

Damit verändert sich der Support grundlegend: Von reaktivem Troubleshooting hin zu proaktivem Eingreifen. Das Team spart rund 8 Stunden pro Woche, Supporttickets sanken um 60 % – bei höherer Stabilität.

Die Umsetzung war herausfordernd. Hohe Datenmengen, komplexe Abhängigkeiten, kritische Integrationen – und zugleich der Anspruch, Risiken nicht nur zu erkennen, sondern sinnvoll einzuordnen.

Besonders wichtig war uns die Interaktion: Der Agent agiert nicht abstrakt, sondern eingebettet in den Kontext – bietet Aktionen an, erklärt Ursachen, überlässt die Entscheidung aber dem Menschen.

Das Ergebnis: Entlastung im Alltag, höhere Sicherheit – und ein Agent, der Verantwortung übernimmt, ohne Kontrolle zu entziehen.