AI-Driven Industrial Automation  Wie KI das Engineering revolutioniert

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Das Potenzial von KI ist gigantisch, auch für die dringend benötigte Wachstumskurve in der Industrie. Es kommt darauf an, KI in Industrie-Anwendungen nutzbar zu machen.

Eplan und Rittal zeigten auf der Hannover Messe die Richtung: AI-Driven Industrial Automation wird zum Booster werden, beispielsweise für noch effizientere Prozesse – auch im Maschinen- und Anlagenbau. Wie KI Unternehmen voranbringen wird, wenn sich Industrie- und Software-Expertise verbinden, demonstrierten die Schwesterunternehmen in Use-Cases mit Partner Siemens auf Basis des Siemens Industrial Copilot sowie auf Basis von Microsoft Azure OpenAI Service.„KI wird das Engineering der Zukunft revolutionieren – einschließlich der Automatisierung“, erklärt Sebastian Seitz, CEO von Eplan. „Wir treiben sie aktiv voran und verbinden sie mit Daten-Standards im Engineering, um unseren Kunden greifbare Vorteile zu bieten, die den gesamtem Prozess beschleunigen.“ So präsentierte Eplan in Hannover auf Basis von Microsoft Azure OpenAI Service einen Use-Case, mit dem vollautomatisch KI-basiert ein Montageplatten-Layout generiert werden kann. Auch die Auswahl des passenden Schranks und der Montageplatte wie auch der Kabelkanäle, Hutschienen und Komponenten gehören dazu. Die KI generiert auf Knopfdruck das passende Layout und der Anwender weiß sofort, welcher Schrank zu welchem Projekt passt. Nach Schätzung der Eplan-Experten liegen hier Zeiteinsparungspotenziale von bis zu 40 %.

End-to-End Integration im Fokus

Bereits jetzt können mithilfe des Siemens Engineering Copilot TIA Code-Blöcke für speicherprogrammierbare Steuerungen generiert werden. Auf der Hannover Messe wurde ein Showcase präsentiert, bei dem der Industrial Copilot Änderungen im Eplan-Projekt durchführen konnte. Und das ist erst der Anfang. Das Ziel sind maßgeschneiderte Lösungen, die die Prozesse beim Kunden auf eine nächste Stufe heben. Dafür wird die Integration zwischen der Eplan-Plattform und dem Siemens TIA Portal weiter gestärkt. Zudem arbeiten beide Partner an der Standardisierung von Datenmodellen, um Interoperabilität und Datendurchgängigkeit weiter zu verbessen. Das betrifft unter anderem den Einsatz von Verwaltungsschalen und digitalen Zwillingen.
„KI ermöglicht uns, Tools zu entwickeln, die manuelle Arbeiten reduzieren, sich wiederholende Prozesse automatisieren und die Arbeitsabläufe von Ingenieuren effizienter als je zuvor gestalten“, sagt Sebastian Seitz und unterstreicht: „Noch interessanter wird es, wenn KI-Systeme übergreifend und selbstständig miteinander interagieren können. Dann heben wir den Nutzen für unsere gemeinsamen Kunden auf ein ganz neues Level.“ Allerdings gilt es, dafür Hürden abzubauen und Cloud2Cloud-Verbindungen zu schaffen. Hier ist der passende Mindset gefordert, der die Interkonnektivität von Systemen beflügelt.

Rückblick Hannover Messe

KI & Automatisierung: Effizienzsprünge in der Industrie

Zeit gespart – Qualität gesteigert

Gerade im Bereich der Automatisierungstechnik sehen Eplan und Siemens erhebliche Effizienzgewinne, beispielsweise die Reduzierung der Planungszeit. Durch KI-gestützte Softwarelösungen können Entwickler innerhalb weniger Minuten verschiedene Szenarien simulieren, die früher Tage oder sogar Wochen in Anspruch genommen hätten. Damit lässt sich nicht nur Zeit sparen, sondern auch die Qualität der Ergebnisse erheblich verbessern. Und die Ziele sind hoch gesteckt: Als Vision sollen industrielle Copiloten mit sogenannten Agenten als digitale Assistenten Ingenieuren helfen, effizienter und präziser zu arbeiten. Sie übernehmen zeitaufwendige Routineaufgaben und ermöglichen es Entwicklungsabteilungen, sich auf kreative und strategische Herausforderungen zu konzentrieren.

KI braucht Daten – standardisierte Daten

Die Basis für jede Automation bis hin zum Einsatz von KI sind erstklassige Daten. Diese Herausforderung trifft den Anspruch, den Eplan mit dem Data Standard (EDS) bereits vor Jahren begründet hat – vollumfänglich beschriebene, standardisierte Artikeldaten. Klar ist: Ohne eine hervorragende Datenbasis läuft nichts. Das gilt für Standardisierung, für Automatisierung und letztlich für den Einsatz von KI. Standardisierungsinitiativen wie die Verwaltungsschale (Asset Administration Shell) sowie der Eclass-Standard bieten die Grundlage, um eine einheitliche Datenbasis zu schaffen. Zudem sollten die Entscheidungsprozesse der Künstlichen Intelligenz transparent und nachvollziehbar sein. „Wir arbeiten daran, unsere KI-Modelle so zu gestalten, dass sie nicht als ,Black Box‘ wahrgenommen werden, sondern ihre Vorschläge und Entscheidungen begründen können“, sagt Sebastian Seitz.