Industrielle KI-Agenten definieren Effizienz für Fertigungsprofis neu

Ein bedeutendes Muster zeichnet sich ab, das die operative Landschaft für Fertigungsprofis neu gestalten wird: die Entwicklung künstlicher Intelligenz von beratenden Werkzeugen zu autonomen Agenten, die komplexe Aufgaben ausführen können. Siemens hat gerade Eigen vorgestellt, einen industriellen KI-Engineering-Agenten, der diesen Wandel verkörpert und mit seiner kommerziellen Verfügbarkeit Effizienzsteigerungen von bis zu 50 % im Automatisierungs-Engineering verspricht. Diese Entwicklung signalisiert einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Fertigungsprofis mit KI interagieren werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Tools oder Copilots, die Empfehlungen oder Unterstützung bieten, ist Eigen darauf ausgelegt, direkt innerhalb realer Engineering-Systeme zu operieren. Er kann Aufgaben autonom planen, ausführen und validieren, Projektanforderungen verstehen, Automatisierungscode schreiben und Systeme konfigurieren, wobei er so lange iteriert, bis Leistungsbenchmarks erreicht sind.

Für einen Fertigungsprofi, der Produktionslinien überwacht, bedeutet dies eine spürbare Reduzierung des manuellen Aufwands für komplexe Programmierung und Systemeinrichtung, was eine schnellere Bereitstellung neuer Produktionsprozesse oder Modifikationen bestehender Prozesse ermöglicht. Stellen Sie sich einen KI-Agenten vor, der sich der repetitiven, zeitaufwändigen Aspekte der SPS-Programmierung, der HMI-Entwicklung oder der SCADA-Systemkonfiguration annimmt. Dies entlastet qualifizierte Fertigungsprofis, damit sie sich auf wirkungsvollere Herausforderungen konzentrieren können: die Optimierung der gesamten Systemarchitektur, die Fehlersuche bei einzigartigen Betriebsproblemen oder die Entwicklung neuer Produktionsmethoden.

Die Effizienzsteigerung von 50 % ist nicht nur eine Zahl; sie repräsentiert einen erheblichen Produktivitätszuwachs, eine schnellere Markteinführung neuer Produkte und eine Reduzierung potenzieller menschlicher Fehler bei komplexer Codierung und Konfiguration, was die Zuverlässigkeit und Qualität auf dem gesamten Fabrikhof verbessert. Sie verschiebt die Rolle des Automatisierungsingenieurs grundlegend vom Programmierer zum strategischen Orchestrator und Supervisor intelligenter Systeme.

Mehrere KI-Tools sind für Fertigungsprofis von entscheidender Bedeutung, um diesen Trend zu verstehen. Siemens‘ Eigen sticht als Beispiel für ein agentenbasiertes industrielles KI-Tool hervor, das für tiefe Integration und autonome Aufgabenausführung innerhalb von Automatisierungs-Engineering-Plattformen wie Siemens TIA Portal entwickelt wurde. Über agentenbasierte Systeme hinaus verändern KI-Tools für vorausschauende Wartung (predictive maintenance) die Art und Weise, wie Anlagen verwaltet werden. Unternehmen wie Uptake bieten robuste KI-Lösungen für vorausschauende Wartung, die riesige Mengen an Betriebsdaten von Maschinen analysieren, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dies ermöglicht es Fertigungsprofis, von reaktiven oder zeitbasierten Wartungsplänen zu proaktiven, zustandsbasierten Strategien überzugehen, wodurch Ausfallzeiten drastisch reduziert und die Lebensdauer von Geräten verlängert wird.

Die Integration verschiedener KI-Tools, von Vision-Systemen von Unternehmen wie Cognex für die Qualitätskontrolle bis hin zu umfassenderen KI-Plattformen für die Fertigung, ermöglicht einen ganzheitlicheren Ansatz für den Betrieb von Smart Factories. Das übergeordnete Ziel ist es, Fertigungsprofis mit einer Reihe von künstlichen Intelligenz-Werkzeugen auszustatten, die die Entscheidungsfindung verbessern, die Ressourcenzuweisung optimieren und kontinuierliche Verbesserungen vorantreiben.

Branchenführer teilen die Ansicht, dass dieser Übergang von unterstützender KI zu ausführender KI tiefgreifend ist. Vasi Philomin, Executive Vice President of Data and AI bei Siemens, betont dies mit den Worten: „Der wirklich große Wandel hier ist, dass wir uns von KI, die unterstützt, hin zu KI bewegen, die tatsächlich Arbeit End-to-End erledigt, und wir tun dies im Kontext realer Engineering-Systeme.“