Wo spielt KI bei Siemens in der industriellen Automatisierung aktuell die größte Rolle?

Rainer Brehm: Mit unserem langjährigen industriellen Domain-Knowhow integrieren wir KI in Automatisierungssysteme – und das über unser gesamtes Portfolio und die Wertschöpfungskette unserer Kunden hinweg. Das machen wir bereits seit vielen Jahren, indem wir unseren Kunden beispielsweise für die Qualitätssicherung oder die Prozessoptimierung passgenaue Angebote machen.

Bis zum ‚ChatGPT‘-Moment vor 2,5 Jahren ging es im Wesentlichen um analytische KI-Lösungen, mit der sich Abläufe anhand von Echtzeitdaten optimieren lassen. Mit Senseye Predictive Maintenance zum Beispiel lässt sich mittels KI voraussagen, wann Maschinen gewartet werden müssen, bevor sie ausfallen. Damit können wir die Wartungseffizienz um bis zu 55 % verbessern und ungeplante Ausfallzeiten um bis zu 50 % reduzieren.

Mit dem Aufkommen der generativen KI sind neue, ungeahnte Möglichkeiten für die Industrie entstanden: Jetzt kann man in natürlicher Sprache Fragen an den Maintenance Copilot Senseye Predictive stellen und erhält direkt Antworten zur vorausschauenden Wartung. Durch solche fortschrittlichen generativen KI-Funktionen für komplexe industrielle Anwendungsfälle wollen wir revolutionieren, wie Unternehmen Produkte entwickeln, herstellen und ihre Fabriken betreiben. KI plus Fachwissen plus Daten ist eine riesige Chance für die deutsche Industrie.

Wie tragen KI-Technologien zum Konzept der digitalen Fabrik bei?

KI-Technologien sind ein entscheidender Treiber für die Evolution der digitalen Fabrik. Sie ermöglichen es uns, die enorme Datenmenge, die in modernen Produktionsumgebungen entsteht, intelligent zu nutzen. Durch maschinelles Lernen können wir Prozesse nicht nur simulieren, sondern auch vorausschauend steuern und optimieren. So wird die digitale Fabrik nicht nur effizienter und flexibler, sondern auch nachhaltiger und widerstandsfähiger. Wir reden seit vielen Jahren über Digitalisierung – jetzt skaliert sie endlich.

Welche konkreten Use Cases adressieren Sie im Maschinen- und Anlagenbau?

Ein Beispiel: Der Siemens Industrial Copilot, ein generativer KI-Assistent, unterstützt perspektivisch unsere Kunden im Maschinen- und Anlagenbau entlang der gesamten Wertschöpfungskette sowohl in der diskreten als auch der Prozessindustrie – vom Design über Planung, Engineering, Operations bis hin zu Services.

Ein konkreter Anwendungsfall ist zum Beispiel der Design-Copilot ‚NX CAD‘, der Ingenieure dabei unterstützt, Designaufgaben zu automatisieren und Fehler zu erkennen. So können sie mechanische Konstruktionen schneller und effizienter erstellen. Der Engineering Copilot TIA hilft Softwareentwicklern und Automatisierungsingenieuren dabei, SPS-Code schneller zu generieren, zu dokumentieren und HMI-Panel-Visualisierungen zu gestalten. Indem sie SPS-Code einfach durch Eingabe in natürlicher Sprache erstellen, sparen Engineering-Teams damit Zeit und Aufwand und reduzieren die Wahrscheinlichkeit von Fehlern erheblich. Zur SPS-Messe im November werden wir eine neue Produktversion des Engineering Copilots für das TIA Portal über den Siemens Xcelerator Marktplatz anbieten. Auch für Prozessingenieure im Anlagenbau bringen wir den Industrial Copilot an bestehendes Portfolio, wie zum Beispiel COMOS. So werden Engineering-Prozesse auch in der Prozessindustrie schneller und einfacher.

Mit dem Industrial Copilot für Operations werden Maschinenbetreiber und Wartungstechniker mit Maschinen interagieren können: Sie nutzen dann Wissen aus vorhandenen Dokumentationen, zum Beispiel Arbeiteranweisungen oder Handbücher, sowie Prozess- und Sensordaten über IIoT- und Edge-Geräte. Und zwar sowohl in der diskreten Fertigung als auch in der Prozessindustrie. Das hilft zum Beispiel beim Optimieren von Rezepturen und Chargen, bei der Fehlerbehebung in komplexen Anlagen oder bei der vorausschauenden Wartung von Prozesskomponenten.

Und mit dem Production Copilot Insights Hub haben wir bereits ein Angebot im Markt, mit dem auch Nicht-Experten schnell Ursachen von Produktionsproblemen finden und beheben können. Das vermeidet trotz Fachkräftemangel Ausfälle in der Produktion.

Wie helfen Ihre KI-Lösungen, Prozesse resilienter zu machen?

Unsere KI-Lösungen helfen unseren Kunden dabei, viele ihrer aktuellen Herausforderungen zu bewältigen. Erstens: der Fachkräftemangel. Fast 8 Millionen offene Stellen werden in der Fertigungsindustrie 2030 nicht besetzt werden können. Zweitens: die zunehmende Komplexität in den Fabriken. Und drittens: immer schärferer globaler Wettbewerb. Indem wir KI-Technologien in die gesamte Wertschöpfungskette einsetzen, heben wir massive Effizienzgewinne. In unserem Gerätewerk in Erlangen schätzen Wartungstechniker zum Beispiel, dass sie dank Einsatz des Operations Copilot durchschnittlich 25 % Zeit für die reaktive Wartung einsparen. Das geht nicht zulasten der Beschäftigten. Im Gegenteil: Mit KI machen wir unsere Wirtschaft auch langfristig wettbewerbsfähig. Besonders spannend finde ich: Die Zufriedenheit unserer Mitarbeitenden, die diese KI-Anwendungen im Alltag anwenden, ist höher als zuvor. Unsere Kolleginnen und Kollegen sind stolz auf ihre Superkräfte.

Welche Rolle spielt Edge Computing bei der Umsetzung?

Das ist eine wichtige Grundlage: Viele Unternehmen, die Edge Computing in ihren Fertigungsabläufen nutzen, wollen KI-gestützte Anwendungsfälle für die intelligente Fertigung einsetzen. Diese Erfahrung haben wir mit Siemens Industrial Edge und unserem Industrial AI-Portfolio gemacht. Die Industrial AI Suite von Siemens adressiert eine zentrale Herausforderung in der Fertigung: die zuverlässige Operationalisierung von KI-Modellen auf dem Shopfloor. Sie bietet eine standardisierte, sichere Infrastruktur für die Edge-Bereitstellung, Datenintegration und kontinuierliche Modellaktualisierungen und ermöglicht eine schnelle und zuverlässige KI-Inferenz.

Auch für unsere Industrial Copiloten spielt Edge Computing eine große Rolle. Denn der KI-Assistent kann sowohl als Software-as-a-Service, auf einem IPC vor Ort oder eben auch über Industrial Edge bereitgestellt werden.

Wie gehen Sie mit ethischen Fragen rund um KI um?

Für uns hat es höchste Priorität, Künstliche Intelligenz industrietauglich zu machen: KI-Anwendungen im industriellen Umfeld müssen besonders robust, für jedermann zugänglich, sicher und zuverlässig funktionieren, um Risiken zu minimieren. Zweitens ist der Schutz sensibler Daten von entscheidender Bedeutung und integraler Bestandteil unserer KI-Lösungen. Und schließlich ist unsere KI menschenzentriert. Wir bauen KI nicht, um den Menschen zu ersetzen, sondern um ihn zu befähigen.

Wie unterstützt Siemens seine Kunden bei der Skalierung von KI-Anwendungen?

Ganz einfach: Indem wir die Anwendungen so einfach und intuitiv wie möglich machen. Besonders beeindruckt mich unser KI-gesteuertes System für Sichtprüfungen Inspekto. Es ermöglicht eine sofort einsatzbereite visuelle Qualitätsprüfung ohne Kenntnisse in Bildverarbeitungslösungen oder den Aufbau von Machine-Learning-Systemen.

Gleiches gilt für unseren Siemens Industrial Copilot: Er revolutioniert, wie Menschen mit Maschinen interagieren. Zum ersten Mal in der Geschichte der Industrie kann ich mit Maschinen in meiner Muttersprache kommunizieren. Das senkt die Hemmschwelle bei der Anwendung dieser bahnbrechenden Technologie. Und schließlich haben wir mit unserem gesamten Industrial Edge Portfolio passgenaue Angebote für unsere Kunden, um KI-Anwendungen sicher und einfach umzusetzen und zu skalieren.

Denn es geht jetzt darum, KI in die breite Anwendung zu bekommen. So hat unser Automobilkunde Audi die Zuverlässigkeit der Inspektion von Schweißspritzern mit KI steigern können.

Welche Industriezweige profitieren besonders stark?

Ohne den Einsatz von KI wird es in keiner Branche gehen. Die Grundlagen unserer KI-Anwendungen denken wir industrieagnostisch, denn viele Herausforderungen ähneln sich über Industriegrenzen hinweg und wir wollen unser Angebot möglichst schnell skalieren. Gleichzeitig arbeiten wir eng mit anderen führenden Unternehmen zusammen, wenn es darum geht maßgeschneiderte Lösungen für bestimmte Branchen oder Anwendungen zu finden. Mit Eplan arbeiten wir beispielsweise an der nahtlosen Dateninteroperabilität und der Einbindung von KI-Anwendungen im Maschinen-Engineering.

Wie integrieren Sie KI in Ihre Industrial-Software-Lösungen?

Auch für unser Softwareportfolio gilt: Unser Portfolio ist stark und wird mit KI nochmals deutlich leistungsfähiger. Das bedeutet, wir integrieren durchgehend KI-Funktionalitäten wie unseren Industrial Copilot in unsere führenden Industriesoftware wie NX oder Teamcenter X. Damit unterstützt KI bei der Entwicklung und Nutzer können mit Eingaben in natürliche Sprache schnell auf detaillierte technische Informationen zugreifen und komplexe Designaufgaben effizient bewältigen. So wird die Produktentwicklung schneller und intelligenter.

Wohin entwickelt sich Industrial KI bei Siemens in den nächsten Jahren?

Als nächsten Schritt sehen wir die agentische KI. Agentische KI löst autonom komplexe, mehrstufige Probleme, indem sie Daten erkennt, mit integrierten Tools handelt und kontinuierlich aus Feedback lernt. Mit diesem Ansatz wollen wir die Industrie in die Lage versetzen, ihre Abläufe zu optimieren und Produktivitätssteigerungen von über 50 % zu erzielen.
Die industriellen KI-Agenten von Siemens bringen intelligente Autonomie in die Industrie – von einfachen Frage-Antwort-Interaktionen bis hin zu vollautomatischen, domänenübergreifenden Prozessen. Ein Orchestrator-Agent bestimmt, welche Agenten zur Behebung bestimmter Probleme ausgelöst werden sollen. Diese Vision befindet sich zwar noch in der Entwicklung, aber sie wird bereits Realität. So wird der Engineering Copilot TIA beispielsweise Agenten enthalten, die spezifische Anwendungsfälle wie die Generierung von SPS-Code und die HMI-Visualisierung bewältigen können.

Physical AI wird die Zukunft von Industrial KI bei Siemens ebenfalls prägen. Statt nur in digitalen Umgebungen zu agieren, verbindet Physical AI Wahrnehmung und Handlung in der realen Welt: Roboter können dank KI und 3D-Vision selbstständig unbekannte Objekte greifen – wie bei Simatic Robot Pick AI Pro, dem Einstieg von Siemens in diese neue Ära. Das ist die Basis für autonome, lernfähige Lösungen in Logistik und Produktion.

Und mit der Übernahme von Altair Engineering Inc. baut Siemens seine Führungsrolle in den Bereichen Simulation und industrielle KI weiter aus und erweitert den weltweit umfassendsten Digitalen Zwilling.