Industrielle KI tritt in eine neue Phase der Fertigung ein
Künstliche Intelligenz wird zunehmend in industrielle Abläufe integriert und verändert, wie Hersteller Produktionssysteme entwerfen, betreiben und verwalten. Die größte Herausforderung der Branche besteht jedoch nicht mehr nur darin, KI-Technologie einzuführen. Die entscheidende Frage ist, ob KI komplexe technische Umgebungen verstehen, praktische Produktionsanforderungen erfüllen und messbare Ergebnisse über isolierte Pilotprojekte hinaus liefern kann.
Für Hersteller erfordert die erfolgreiche Implementierung industrieller KI mehr als intelligente Algorithmen. Sie hängt von der Integration industrieller Software, Automatisierungssysteme, technischer Daten und betrieblicher Workflows ab. Siemens begegnet dieser Herausforderung, indem das Unternehmen KI mit Digital-Twin-Technologie und industrieller Automatisierung verbindet und so Lösungen schafft, die KI von der Informationsunterstützung zur praktischen Aufgabenausführung führen sollen.
Von der KI-Unterstützung zur autonomen technischen Ausführung
Im April 2026 stellte Siemens den Eigen Engineering Agent vor, den das Unternehmen als weltweit ersten KI-Agenten für das Engineering in der industriellen Automatisierung bezeichnete. Diese Technologie markiert einen Wandel darin, wie KI an technischen Abläufen mitwirken kann.
Anders als herkömmliche KI-Assistenten, die hauptsächlich Informationen bereitstellen oder technische Fragen beantworten, ist Eigen darauf ausgelegt, technische Anforderungen zu verstehen und komplexe Aufgaben eigenständig zu planen, auszuführen und zu überprüfen. Zu seinen Fähigkeiten gehören die Generierung von Automatisierungscode, die Konfiguration von Hardwarenetzwerken und die kontinuierliche Weiterentwicklung technischer Lösungen.
Dieser Ansatz könnte den traditionellen Workflow im Automatisierungsengineering verändern. Ingenieure mussten bisher zahlreiche miteinander verknüpfte Tätigkeiten manuell erledigen – von der Hardwarekonfiguration und Entwicklung der Steuerungslogik bis hin zu Tests und Optimierung. Ein Engineering-Agent, der Teile dieses Prozesses übernehmen kann, könnte repetitive Arbeit verringern und Entwicklungszyklen verkürzen.
Autonome Ausführung macht technische Aufsicht jedoch nicht überflüssig. In industriellen Umgebungen müssen generierter Code und Konfigurationsänderungen weiterhin anhand von Gerätespezifikationen, Sicherheitsanforderungen, Steuerungsstrategien und Projektstandards überprüft werden. Der praktische Nutzen von KI wird letztlich von der Qualität und Überprüfbarkeit ihrer technischen Ergebnisse abhängen.
Eigen Engineering Agent expandiert auf den chinesischen Markt
Im Juli 2026 stellte Siemens den Eigen Engineering Agent auf der World Artificial Intelligence Conference (WAIC) 2026 offiziell auf dem chinesischen Markt vor. Die Lösung wurde außerdem als WAIC SAIL Star 2026 ausgezeichnet.
Bis Oktober 2026 berichtete Siemens, dass Hunderte Unternehmen in China Eigen eingeführt hatten. Diese Einführung deutet auf ein wachsendes Interesse daran hin, KI direkt im Industrial Engineering einzusetzen, statt ihre Nutzung auf Büroproduktivität, Datenanalyse oder allgemeine Unterstützung zu beschränken.
Für chinesische Hersteller erstrecken sich die potenziellen Anwendungen auf die Entwicklung von Automatisierungsprojekten, die Engineering-Konfiguration und die Systemoptimierung. In diesen Bereichen müssen sich Engineering-Teams häufig mit komplexen Anlagenbeziehungen, umfangreichen Konfigurationsanforderungen und wiederkehrenden technischen Abläufen auseinandersetzen.
Die Nutzungszahlen allein belegen jedoch nicht die Wirksamkeit einer industriellen KI-Lösung. Hersteller sollten außerdem die Engineering-Genauigkeit, Integrationsanforderungen, Implementierungskosten und den Zeitaufwand für die Validierung KI-generierter Ergebnisse bewerten, bevor sie solche Technologien in Produktionsumgebungen einführen.
Intelligence Center X: Industrielle Daten, Modelle und Workflows verknüpfen
Zusammen mit Eigen stellte Siemens Intelligence Center X vor, eine industrielle KI-Orchestrierungssoftwareplattform, die Unternehmensdaten, KI-Modelle und Geschäftsworkflows in einer einheitlichen und steuerbaren Umgebung zusammenführen soll.
Damit wird ein weiteres wichtiges Hindernis für den Einsatz industrieller KI angegangen: fragmentierte Informationen und voneinander getrennte Anwendungen.
Fertigungsunternehmen betreiben häufig mehrere Systeme in den Bereichen Engineering, Produktion, Instandhaltung, Qualitätsmanagement und Unternehmensbetrieb. Relevante Informationen können auf verschiedene Softwareplattformen, Datenbanken und Automatisierungsumgebungen verteilt sein. Ohne eine wirksame Möglichkeit, diese Ressourcen zu koordinieren, können einzelne KI-Anwendungen isoliert bleiben und sich nur schwer skalieren lassen.
Intelligence Center X soll eine Orchestrierungsebene für die Verwaltung von KI-Anwendungen und Agenten innerhalb von Unternehmensprozessen bereitstellen. Statt für jede Abteilung eigenständige KI-Tools zu entwickeln, können Unternehmen verschiedene KI-Funktionen in einem einheitlicheren Betriebsrahmen koordinieren.
Aus Sicht der industriellen Automatisierung ist diese Art von Architektur besonders relevant, da die KI-Leistung stark vom Zugriff auf genaue Betriebsdaten und der Fähigkeit abhängt, mit bestehenden Geschäfts- und Engineering-Prozessen zu interagieren.
Eigen und Intelligence Center X für skalierbare industrielle KI kombinieren
Eigen und Intelligence Center X decken zwei sich ergänzende Aspekte des Einsatzes industrieller KI ab.
Eigen konzentriert sich auf die Ausführung spezifischer Engineering-Aufgaben und hilft Ingenieuren, Tätigkeiten zu automatisieren, die traditionell erheblichen manuellen Aufwand erfordern würden. Intelligence Center X konzentriert sich darauf, KI-Modelle, Agenten, Unternehmensdaten und Workflows in einem breiteren organisatorischen Umfeld zu koordinieren.
Zusammen stehen sie für den Schritt hin zu einer stärker integrierten industriellen KI-Architektur.
Ein Ingenieurteam könnte beispielsweise einen KI-Agenten zur Unterstützung bei der Entwicklung von Automatisierungscode und der Hardwarekonfiguration einsetzen, während eine Orchestrierungsplattform dabei helfen könnte, diese Fähigkeit mit unternehmensweiten Engineering-Prozessen und anderen KI-Anwendungen zu verknüpfen.
Der Unterschied ist wichtig. Eine erfolgreiche Strategie für industrielle KI kann nicht vollständig von einzelnen intelligenten Tools abhängen. Sie benötigt auch eine Infrastruktur, die den Datenzugriff verwalten, Arbeitsabläufe koordinieren, Berechtigungen steuern und die Aufsicht gewährleisten kann, während die Zahl der KI-Anwendungen steigt.
Engineering-Perspektive: Was industrielle KI für Fachkräfte in der Automatisierung bedeutet
Meiner Ansicht nach ist die bedeutendste Entwicklung im Ansatz von Siemens der Übergang von KI-gestützter Entscheidungsfindung zur Beteiligung von KI an tatsächlichen Engineering-Arbeitsabläufen.
Für Engineering-Teams im SPS- und DCS-Bereich könnte sich dadurch langfristig ändern, wie Automatisierungsprojekte entwickelt und gewartet werden. Aufgaben wie die Codegenerierung, die Konfigurationsvorbereitung, die Dokumentation und die Engineering-Verifizierung könnten zunehmend durch intelligente Agenten unterstützt werden.
Die Anforderungen der industriellen Automatisierung unterscheiden sich jedoch erheblich von denen der herkömmlichen Softwareentwicklung. Ein kleiner Konfigurationsfehler kann den Gerätebetrieb, die Kommunikation zwischen Steuerungen oder das Verhalten eines gesamten Fertigungsprozesses beeinträchtigen.
Das bedeutet, dass industrielle KI anhand von Engineering-Standards und nicht allein anhand ihrer Konversationsgenauigkeit bewertet werden muss. Rückverfolgbarkeit, Versionskontrolle, Konfigurationskonsistenz, Cybersicherheit und menschliche Freigabe bleiben wichtige Aspekte.
Ein weiterer Aspekt, den es zu beobachten gilt, ist die Integration in bestehende Automatisierungsinfrastrukturen. In vielen Fabriken kommen aktuelle Steuerungen, ältere SPS-Systeme, etablierte DCS-Plattformen und Geräte verschiedener Hersteller gemeinsam zum Einsatz. KI-Lösungen müssen in diesen heterogenen Umgebungen funktionieren, wenn sie in realen Produktionsanlagen einen Mehrwert bieten sollen.
Der weitere Weg: über einzelne KI-Anwendungen hinausgehen
Die Entwicklung von Eigen und Intelligence Center X durch Siemens spiegelt eine umfassendere Entwicklung in der industriellen Digitalisierung wider: KI rückt zunehmend näher an die Systeme und Arbeitsabläufe heran, die den Fertigungsbetrieb steuern.
In der nächsten Phase wird es nicht einfach nur darum gehen, mehr KI-Agenten einzuführen. Vielmehr muss geklärt werden, wie diese Agenten mit Industriesoftware, Automatisierungsgeräten, Engineering-Teams und Enterprise-Management-Systemen zusammenarbeiten können, ohne die Betriebskontrolle zu beeinträchtigen.
Für Hersteller sollte es Priorität haben, Prozesse zu identifizieren, bei denen KI messbare Verbesserungen erzielen kann, geeignete Validierungsverfahren festzulegen und erfolgreiche Anwendungen schrittweise auszuweiten.
Industrielle KI wird dann wirklich wertvoll, wenn sie den Engineering-Aufwand kontinuierlich reduzieren, die betriebliche Effizienz verbessern und bessere Entscheidungen über den gesamten Lebenszyklus der Fertigung hinweg unterstützen kann. Die neuesten Entwicklungen von Siemens zeigen beispielhaft, wie die Branche versucht, dieses Ziel in praktische Engineering-Anwendungen umzusetzen.
