# E.ON AMS Agent > Intelligenter Support in der Konzernlogistik - **Jahr:** 2025 - **URL:** https://fse-group.de/unsere-arbeit/e-on-ams-agent 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. ### Systemlandschaft & Integrationen Sicherheitsschicht Aufsicht E.ON AMS Agent Anomalie & Support Mehrwert Sofortige Erkennung statt Handarbeit Anomalien proaktiv gemeldet LLMs Microsoft LLM Hub Logistik DHL · Warenlager Monitoring Überwachung Menschlicher Mitarbeiter Supervisor & Freigabe ### E.ON AMS Agent – Live-Demo Simulation: Eine DHL-Sendung (ORD-2024-9912) zeigt seit 11 Stunden kein Scan-Update. Der E.ON AMS Agent erkennt die Anomalie automatisch, ruft Sendungsstatus, Auftragsdaten und das DHL-Schadensprotokoll ab und stellt fest: Packstück beschädigt. Der Agent schlägt zwei Maßnahmen vor — Nachbestellung per SAP (Express) und Schadensmeldung an DHL — die der Mitarbeiter mit einem Klick bestätigt. Das Ergebnis: Entlastung im Alltag, höhere Sicherheit – und ein Agent, der Verantwortung übernimmt, ohne Kontrolle zu entziehen. **Tags:** #AIAgents #Anomalieerkennung #ERPIntegration #Logistiksysteme #SupportAutomation