Agentenbasierte Modellierung ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Industrie und Fabrik 4.0. Er beschreibt eine Methode, um komplexe Zusammenhänge mithilfe von vielen einzelnen, sogenannten „Agenten“ verständlich und vorhersagbar zu machen. Jeder Agent handelt dabei für sich selbst, hat eigene Regeln und kann mit anderen Agenten interagieren. Solche Agenten können zum Beispiel Menschen, Maschinen oder Unternehmen sein.
Ein praktisches Beispiel: Ein Unternehmen möchte wissen, wie sich eine neue Produktionslinie auf den gesamten Ablauf auswirkt. Mithilfe der agentenbasierten Modellierung werden alle Mitarbeitenden, Maschinen und Abläufe als einzelne Agenten abgebildet. Im Computer können die Entscheider dann beobachten, wie sich kleine Veränderungen auf das große Ganze auswirken – etwa mehr Mitarbeiter in einer Schicht oder neue Maschinen im Einsatz. So lassen sich Engpässe erkennen und Verbesserungen gezielt planen.
Die agentenbasierte Modellierung hilft vor allem, wenn Prozesse nicht linear und vorhersehbar sind. Sie ermöglicht es, bessere Entscheidungen auf Basis realitätsnaher Simulationen zu treffen und dadurch Zeit und Kosten zu sparen.
Deutsch 
English (UK)