Agentische KI für die Referenzlösung

Nachdem die Referenzlösung bereitgestellt wurde, wird die OPC UA-Telemetrie der Fabrik verbunden, mit der ISA-95-Ressourcenhierarchie normalisiert und über Azure Data Explorer (oder ein Microsoft Fabric Eventhouse) und die I3X-API abgefragt. Dies ist genau die Art von geerdeten, gut strukturierten Echtzeitdaten, die eine agentische KI-Lösung benötigt. In diesem Artikel wird beschrieben, wie ein auf der Referenzlösung aufbauender KI-Agent funktioniert, beginnend mit dem automatisch bereitgestellten, schreibgeschützten Plant Copilot, der Fragen zur Anlage in natürlicher Sprache beantwortet, und es wird ein sicherer Weg hin zu Agenten aufgezeigt, die Aktionen ausführen können.

Warum agentische KI ein Informationsmodell benötigt

Große Sprachmodelle sind leistungsstarke Reasoner, aber sie kennen Ihre Pflanze nicht. Sie wissen nicht, dass "Arbeitszelle 3" eine Montagestation in der Montagelinie Seattle ist, was der aktuelle Energieverbrauch ist oder wie der Durchsatz über die letzte Schicht trendete. Wenn Sie einem Rohmodell diese Fragen stellen, wird es raten, und Raten ist in der Fertigung inakzeptabel.

Die Referenzlösung löst dies, indem sie dem Agenten Tools gibt, anstatt ihn aufzufordern, sich Fakten zu merken:

  • Die ISA-95-Objekthierarchie (Unternehmens-→ Standort → Bereich → Zeile → Zelle → Ressource) gibt dem Agent eine Karte der Anlage, die er durchsuchen kann.
  • Das OPC UA-Informationsmodell (Objekt- und Variablentypen) teilt dem Agenten mit, welche Arten von Assets vorhanden sind und welche Messgröße jedes einzelne erfasst.
  • Echtzeitwerte und historische Trends liefern dem Agenten genau dann die konkreten Werte einschließlich Qualitätsangaben und Zeitstempeln, wenn er sie benötigt.

Da jede Antwort in einem Toolergebnis begründet ist, kann der Agent die genaue Ressource, den Wert und die verwendete Zeit zitieren, was für Vertrauen und Auditierbarkeit unerlässlich ist.

Das Model Context Protocol (MCP)

Der Agent spricht über das Model Context Protocol (MCP) mit diesen Tools, einem offenen Standard für die Bereitstellung von Tools und Daten an LLM-Agents. MCP wird von Microsoft 365 Copilot, Microsoft Copilot Studio, Microsoft Foundry, Claude und einer wachsenden Liste von Hosts unterstützt, sodass ein einzelner MCP-Server in vielen Agent-Umgebungen wiederverwendet werden kann.

Diese Referenzlösung umfasst einen MCP-Server, Plant Copilot unter Tools/PlantCopilot. Es ist ein dünner, schreibgeschützter Wrapper für die I3X-API, der die Fertigungsdaten in Form einer Handvoll gut beschriebener Werkzeuge bereitstellt. Es wird als Docker-Image verpackt und als Azure Container-App bereitgestellt, wobei der MCP Streamable HTTP-Transport verwendet wird, damit Remote-Agent-Laufzeiten es über HTTPS /mcperreichen können.

Architektur

   ┌──────────────┐        natural language        ┌──────────────────────┐
   │    User      │  ───────────────────────────►  │   Agent runtime      │
   │ (chat / app) │  ◄───────────────────────────  │   (Microsoft 365     │
   └──────────────┘        grounded answer         │   Copilot, Foundry…) │
												   └──────────┬───────────┘
													   	      │ MCP
															  ▼
												   ┌──────────────────────┐
												   │     Plant Copilot    │
												   │      MCP server      │
												   └──────────┬───────────┘
													   	      │ I3X
															  ▼
												   ┌──────────────────────┐
												   │       I3X4Kusto      │
												   └──────────┬───────────┘
													  	      │ KQL
															  ▼
												   ┌──────────────────────┐
												   │ Azure Data Explorer  │
												   │ / Fabric Eventhouse  │
												   └──────────────────────┘

Der Agent berührt die Datenbank nie direkt. Es hat nur Zugriff auf die kuratierten, schreibgeschützten Werkzeuge, und die I3X-Ebene erzwingt die Authentifizierung sowie die ISA-95-konforme Datenstruktur.

Anlagen Copilot Werkzeuge

Tool Purpose
get_server_info Zustands-/Funktionsprüfung.
list_namespaces Listen Sie die in den Daten enthaltenen OPC UA-Namespaces auf.
list_object_types Informationsmodelltypen auflisten.
list_root_objects Durchsuchen Sie den Anfang der ISA-95-Objekthierarchie.
list_objects_of_type Suchen Sie alle Objekte/Variablen eines bestimmten Typs.
get_related_objects Drilldown zu den untergeordneten Elementen/Variablen eines Assets durchführen.
get_current_values Lesen Sie die neuesten Werte, die Qualität und den Zeitstempel.
get_value_history Lesen Sie historische Trends über einen Zeitraum.

Mit nur diesen Tools kann ein Agent Fragen beantworten, z. B.:

  • "Was ist der aktuelle Energieverbrauch der Arbeitszelle 3?"
  • Wie hat sich der Durchsatz der Produktionslinie in München während der letzten Schicht entwickelt?
  • "Welche Ressourcen sind Teststationen, und welche haben gerade hohen Druck?"
  • "Die Standorte und Linien in der Anlage auflisten."

Plant Copilot ausführen

Das Plant Copilot wird als Teil der Referenzlösung für Sie bereitgestellt. Es gibt nichts Zusätzliches zum Einrichten. Das Container-Image wird automatisch erstellt und in ghcr.io/digitaltwinconsortium/manufacturingontologies/plantcopilot:main veröffentlicht, und die Bereitstellungsvorlage stellt es als Azure Container-App bereit, die mit der clusterinternen I3X-App verbunden ist. Die Bereitstellung macht ihren Remote-MCP-Endpunkt als plantCopilotMcpUrl Ausgabe verfügbar, z. B. https://<resourcesName>-plantcopilot.<region>.azurecontainerapps.io/mcp.

Um den Plant Copilot in das Microsoft 365 Copilot-Erlebnis einzubinden, registrieren Sie ihn als Tool des Model Context Protocol, fügen ihn einem benutzerdefinierten Agenten hinzu und veröffentlichen diesen Agenten in Microsoft 365 Copilot.

Voraussetzungen für Berechtigungen und die Governance. Das Registrieren eines benutzerdefinierten MCP-Connectors und die Veröffentlichung eines Agents unterliegt Richtlinien auf Mandantenebene, die nur Administratoren konfigurieren können. Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass ein Power Platform-Administrator (und wo angegeben, ein Microsoft 365-Administrator und ein Entra ID-Administrator) Folgendes angeordnet hat, andernfalls schlägt die Verbindung beim Erstellen oder Anmelden fehl:

  • Copilot Studio Maker-Zugriff – eine Power Platform-Umgebung, in der Sie Agents erstellen können (Rolle "Environment Maker"), idealerweise eine dedizierte Entwicklungs-/Sandkastenumgebung.
  • DLP-Datenrichtlinie — der benutzerdefinierte Connector Plant Copilot muss einer zulässigen Gruppe (Business oder Non-Business, entsprechend den anderen Connectors des Agents) zugeordnet werden, nicht Blocked. Konfiguriert unter "Sicherheits- → Datenrichtlinien " im Power Platform Admin Center.
  • Mandantenisolations-/Connectorendpunktfilter – ausgehendes OAuth an den Plant Copilot Host (https://<resourcesName>-plantcopilot.<region>.azurecontainerapps.io) muss zulässig sein. Dies sind mandantenbezogene Einstellungen, die nur von einem globalen Administrator oder einem Power Platform-Administrator angezeigt oder geändert werden können.
  • Entra ID (nur Produktionsauthentifizierungsmodus) – wenn der Server mit AUTH_AUTHORITY Entra ID ausgeführt wird, registriert ein Administrator die Connector-App und muss sicherstellen, dass keine Richtlinie für bedingten Zugriff die Anmeldung blockiert. Die genaue Sperrrichtlinie wird in Entra ID → Anmeldeprotokollen angezeigt.
  • Microsoft 365 Administratorgenehmigung – Die Veröffentlichung des Agents im Microsoft 365 Copilot Kanal erfordert möglicherweise eine Genehmigung im Microsoft 365 Admin Center unter "Einstellungen → integrierte Apps".

Wenn Sie kein Administrator sind, teilen Sie diese Liste (sowie den Namen des Connectors und die Host-URL) mit Ihrem Mandantenadministrator. Nichts im Plant Copilot-Code oder in der Bereitstellung kann diese Governancekontrollen auf Mandantenebene umgehen.

Registrieren des MCP-Servers als Tool

Wählen Sie in Microsoft Copilot StudioTools → Neues Tool → Modellkontextprotokoll aus, und stellen Sie Folgendes bereit:

  • Servername: Plant Copilot
  • Serverbeschreibung:A read-only MCP server that exposes the plant's ISA-95 asset hierarchy, OPC UA information model, and live/historical telemetry.
  • Server-URL:https://<resourcesName>-plantcopilot.<region>.azurecontainerapps.io/mcp
  • Authentifizierung: OAuth 2.0 mit dynamischer Ermittlung (das Plant Copilot kündigt seinen Autorisierungsserver an und unterstützt die Dynamische Clientregistrierung, sodass keine Client-ID/geheime Client-ID eingegeben werden muss)

Erstellen Sie das Tool. Bei der ersten Verbindungsherstellung führt Copilot Studio den OAuth-Fluss mit dem Plant Copilot durch. Bestätigen Sie den Vorgang, um die Verbindung herzustellen.

Erstellen des Agents

  1. Wählen Sie in Copilot Studio → "Neuen Agent erstellen" (oder "Agents → Neuen Agent") aus.
  2. Geben Sie dem Agent einen Namen (z. B. Plant Copilot) und eine Beschreibung, und legen Sie Anweisungen fest, die ihn steuern, um nur aus den Toolergebnissen zu antworten. Beispiel: "Sie sind ein Anlagenassistent. Verwenden Sie die Plant-Copilot-Tools, um Fragen zu Anlagen, Livewerten und der Historie zu beantworten. Stützen Sie Ihre Antworten immer auf die Tool-Ergebnisse und geben Sie die verwendete Asset-ID, den Wert und den Zeitstempel an. Erfinden Sie niemals Daten."
  3. Wählen Sie unter den Tools des Agents "Tool hinzufügen" und dann das Plant Copilot in Schritt 1 registrierte MCP-Tool aus.
  4. Verwenden Sie den Bereich Test, um zu bestätigen, dass der Agent die Tools aufruft und fundierte Antworten zurückgibt (z. B. fragen Sie "Listen Sie die Standorte und Linien in der Anlage auf").

In Microsoft 365 Copilot veröffentlichen

  1. Wählen Sie Veröffentlichen aus, um den Agent zu veröffentlichen.
  2. Öffnen Sie die Registerkarte "Kanäle", und aktivieren Sie Microsoft 365 Copilot (Teams und Microsoft 365 Copilot).
  3. Übermitteln Sie den Agent zur Administratorgenehmigung, wenn Ihr Mandant dies erfordert; ein Microsoft 365-Administrator genehmigt sie im Microsoft 365 Admin Center unter "Einstellungen → integrierte Apps".

Nach der Veröffentlichung und Genehmigung können Benutzer den Agent in Microsoft 365 Copilot (in Teams, Outlook oder dem App Microsoft 365 Copilot) auswählen und die Anlagenfragen direkt stellen. Copilot begründet ihre Antworten in den von der Plant Copilot zurückgegebenen Werkzeugergebnissen.

Alternative: Ein Fabric Data Agent für das Eventhouse

Wenn Sie die Microsoft Fabric-Variante der Referenzlösung verwenden, können Sie dasselbe Plant-Copilot-Erlebnis mit fundierter Datengrundlage vollständig innerhalb von Fabric realisieren – ohne den MCP-Server, Copilot Studio oder die zugehörige Connector-Governance. Ein Fabric-Daten-Agent beantwortet Fragen in natürlicher Sprache zu Fabric-Datenquellen, indem er Abfragen (KQL) direkt für diese Datenquellen generiert. Da die Referenzlösung bereits dieselben OPC UA-Tabellen, -Funktionen und -Ansichten im Fabric Eventhouse spiegelt, stehen die Anlagendaten dem Agenten dort direkt für Abfragen zur Verfügung.

Wann was verwendet werden sollte. Der Plant Copilot MCP-Server ist die hostübergreifende Option: eine schreibgeschützte Tooloberfläche, die für viele Agentlaufzeiten wiederverwendbar ist (Microsoft 365 Copilot, Claude und andere). Ein Fabric-Daten-Agent ist der schnellste Weg innerhalb von Fabric — er benötigt nur Fabric-Zugriff, ist jedoch auf die Fabric-Umgebung beschränkt und führt KQL-Abfragen direkt aus, anstatt die kuratierten schreibgeschützten I3X-Tools zu verwenden. Beachten Sie, dass ein Fabric-Daten-Agent kein MCP-Host ist; er ruft nicht den Plant Copilot MCP-Server auf. Stattdessen kann Fabric einen Datenagenten als MCP-Server für andere Hosts bereitstellen, damit diese ihn nutzen können. Bitte beachten Sie, dass der Fabric-Datenagent eine kostenpflichtige F2+-Kapazität sowie Einstellungen für die standortübergreifende KI-Verarbeitung/-Speicherung erfordert und Antworten außerhalb der Compliance-Grenzen oder Geografie von Fabric senden kann.

So erstellen Sie eins:

  1. Öffnen Sie den Fabric Arbeitsbereich, der das von der Referenzlösung bereitgestellte Eventhouse enthält.
  2. Erstellen Sie einen Daten-Agent , und fügen Sie die Eventhouse/KQL-Datenbank als Datenquelle hinzu.
  3. Legen Sie Anweisungen fest, die Antworten faktenbasiert halten, z. B.: "Sie sind ein Anlagenassistent. Beantworten Sie Fragen zu Anlagen, Livewerten und dem Verlauf mithilfe von Eventhouse. Stützen Sie Ihre Antworten immer auf Abfrageergebnisse und geben Sie dabei die Asset-ID, den Wert und den Zeitstempel an. Erfinden Sie niemals Daten."
  4. Fügen Sie optional einige Beispielfragen und ihre KQL-Abfragen hinzu, um den Agent in Richtung der ISA-95-Tabellen, -Funktionen und -Ansichten zu lenken (siehe Connect Microsoft Fabric mit der Referenzlösung).
  5. Testen Sie mit denselben Fragen („Wie hoch ist der aktuelle Energieverbrauch der Montagestation in Seattle?“, „Wie hat sich der Durchsatz der Produktionslinie in München während der letzten Schicht entwickelt?“); der Agent generiert KQL für das Eventhouse und stützt seine Antworten auf die Ergebnisse.

Da die Referenzlösung Telemetrie mit der ISA-95-Ressourcenhierarchie und dem OPC UA-Informationsmodell normalisiert, stellt das Eventhouse bereits die semantische Struktur bereit, die ein Datenagent zur Begründung für die Anlage benötigt.

Mehr als nur lesend: Agenten, die Aktionen ausführen

Die Beantwortung von Fragen ist nur das erste Szenario. Da die Referenzlösung bereits normalisierte, modellgesteuerte Daten enthält, werden mehrere agentische Szenarien mit höherem Wert möglich:

  • Anomalie-Triage – wenn die Anomalieerkennung oder Vorhersagepipeline eine Ressource kennzeichnet, sammelt ein Agent den zugehörigen Kontext (kürzlicher Verlauf, gleichgeordnete Objekte, Objekttyp) und erstellt eine Erklärung und empfiehlt den nächsten Schritt für einen Operator zur Überprüfung.
  • Arbeitsaufträge für die vorausschauende Wartung — ein Agent wandelt eine Vorhersage in einen vorgeschlagenen Arbeitsauftrag in Connect Microsoft Dynamics 365 Field Service to the reference solution um, der anschließend von einem Planer genehmigt wird.
  • Human-in-the-loop-Optimierung — ein Agent schlägt eine Sollwertänderung oder eine Zeitplananpassung vor; die Änderung wird erst angewendet, nachdem ein Mensch sie genehmigt hat, und über einen separaten, authentifizierten Befehlspfad ausgelöst (zum Beispiel über einen OPC-UA-Befehl über einen dedizierten, freigabegesteuerten Dienst).
  • Selbstdokumentierende Anlagen — ein Agent nutzt die standardisierten OPC UA-Informationsmodelle, die aus Importieren von OPC UA-Informationsmodellen aus der UA Cloud Library in Azure-Dienste importiert wurden, um unbekannte Anlagen in einfacher Sprache zu beschreiben.

Sicherheit und Leitplanken

Die Ausführung von Aktionen in der Fertigung ist mit echten physischen Risiken verbunden, daher hält die Referenzlösung Lesen und Ausführen strikt getrennt:

  • Schreibgeschützt standardmäßig. Der Plant Copilot MCP-Server macht nur Browser- und Abfragetools verfügbar. Es hat kein Werkzeug, das einen Satzpunkt ändert, erkennt einen Alarm an oder betätigt die Anlage anderweitig.
  • Schreibvorgänge mit Genehmigungsvorbehalt. Jede Aktion, die die Anlage ändert, muss einen separaten, authentifizierten, vom Menschen genehmigten Weg durchlaufen. Der Agent kann eine Aktion vorschlagen , aber eine Person autorisiert sie.
  • Erdung. Tools geben Daten mit expliziten Werten, Qualität und Zeitstempeln zurück, und die Toolbeschreibungen weisen den Agent an, nur aus diesen Daten zu antworten, anstatt Objekt-IDs, Werte oder Uhrzeiten zu erfinden.
  • Eingeschränkter Zugriff. Die I3X-API ist durch Authentifizierung geschützt.
  • Auditierbarkeit. Jeder Toolaufruf und jede vorgeschlagene oder genehmigte Aktion sollte bei Ihrem SIEM protokolliert werden. Dies unterstützt direkt die Repudiation-Gegenmaßnahmen in der Sicherheitsprüfung der Referenzlösung.

Wenn Sie mit einem fundierten, schreibgeschützten Copilot beginnen, können Sie schnell und sicher Mehrwert aufzeigen und dann schrittweise genehmigungspflichtige Aktionen hinzufügen – jeweils für ein Szenario, während Vertrauen aufgebaut wird.

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