Was passiert, wenn Maschinen nicht nur gesteuert werden, sondern ihre Umgebung wirklich „verstehen“? Genau hier setzt Software Defined Automation (SDA) an – und verändert gemeinsam mit moderner Sensorik und Messtechnik die industrielle Produktion grundlegend. Aus starren Automatisierungssystemen werden adaptive, datengetriebene Strukturen, die in Echtzeit reagieren, lernen und optimieren. Die entscheidende Frage lautet daher nicht mehr, wie wir Maschinen steuern, sondern wie wir sie befähigen, selbst auf Basis von Sensordaten Entscheidungen zu treffen.
Man kann sich eine moderne Fabrik heute als ein System vorstellen, das nicht mehr starr arbeitet, sondern kontinuierlich dazulernt: Produktionslinien erkennen Abweichungen in Echtzeit, reagieren autonom auf Veränderungen und passen Prozesse dynamisch an. Grundlage dafür ist ein Zusammenspiel aus drei zentralen Komponenten:
- Sensorik als Wahrnehmung – Sensoren erfassen physikalische Größen wie Temperatur, Druck, Kraft oder Position
- Messtechnik als Präzisionsinstanz – sie stellt sicher, dass diese Daten valide, kalibriert und zuverlässig verfügbar sind
- Software Defined Automation als Entscheidungslogik – sie interpretiert die Daten und steuert Prozesse flexibel und adaptiv
Ohne hochwertige Sensorik und präzise Messtechnik bleibt SDA im Kern wirkungslos. Erst durch konsistente, belastbare Echtzeitdaten wird Software in die Lage versetzt, fundierte Entscheidungen zu treffen – und diese kontinuierlich zu optimieren.
Gleichzeitig bilden Sensorik und SDA eine synergetische Einheit: Während Sensoren die physische Welt in digitale Daten übersetzen, nutzt SDA diese Daten, um Produktionsprozesse ohne Hardwareänderungen anzupassen, zu optimieren und zunehmend zu virtualisieren.
Virtuelle Steuerung statt starrer Hardware
Ein zentrales Element moderner SDA-Architekturen ist die Virtualisierung der Steuerungsebene. Klassische SPS werden zunehmend durch virtuelle Steuerungen (vPLCs) ersetzt, die auf Edge-Hardware laufen und sich flexibel aktualisieren lassen. Neue Steuerungslogiken können wie Software-Updates eingespielt werden – direkt an der Maschine und basierend auf aktuellen Sensordaten.
Genau diese Entwicklung ordnet auch Magnus Edholm, Magnus Edholm, Head of Marketing for the Digital Enterprise bei Siemens Digital Industries, ein: „Softwaredefinierte Automatisierung steigere Effizienz, Skalierbarkeit und Einfachheit erheblich und ermögliche gleichzeitig eine deutlich intuitivere Programmierung. Virtuelle SPS-Systeme seien dabei ein zentraler Hebel, da sie industrielle Steuerung grundlegend flexibilisieren. In Kombination mit Konzepten wie dem Industrial Metaverse entstünden zudem digitale Zwillinge in Echtzeit, die eine neue Qualität der Produktionssteuerung erlauben.“
Damit wird deutlich: SDA ist nicht nur eine technologische Evolution, sondern die Grundlage für vollständig digitalisierte und simulierbare Produktionsumgebungen.
Intelligente Robotik im Einsatz
Auch in der Robotik wird der SDA-Ansatz zunehmend sichtbar. Unternehmen wie Agile Robots SE entwickeln KI-gestützte Roboterarme, die mithilfe integrierter Sensorik ihre Umgebung präzise erfassen und interpretieren.
Diese Systeme reagieren nicht mehr ausschließlich auf vordefinierte Programme, sondern auf reale Prozessbedingungen. Kleinste Kraftunterschiede oder Positionsabweichungen werden erkannt und unmittelbar in Handlungsentscheidungen übersetzt. Sensorik und Messtechnik liefern dabei den notwendigen Kontext, auf dessen Basis die Software flexibel agiert.
Der Wandel der Sensorik: Von Hardware zu Software
Parallel zur Entwicklung von SDA verändert sich auch die Sensorik selbst grundlegend. Klassische, fest definierte Sensoren werden zunehmend durch softwaredefinierte Sensoren ergänzt oder ersetzt. Diese basieren weiterhin auf physikalischer Hardware, deren Funktionalität jedoch stark durch Software erweitert wird.
Das bedeutet konkret: Ein Sensor ist nicht mehr auf eine einzige Aufgabe beschränkt, sondern kann durch Software unterschiedliche Funktionen übernehmen. Parameter lassen sich flexibel anpassen, Funktionen nachträglich freischalten und neue Auswertealgorithmen integrieren – ohne dass die Hardware verändert werden muss.
Davon zu unterscheiden sind virtuelle Sensoren. Diese existieren rein softwareseitig und greifen auf vorhandene Messdaten zurück, um daraus neue Informationen abzuleiten. Mithilfe mathematischer Modelle oder KI lassen sich so zusätzliche Prozessgrößen berechnen, ohne dass ein physischer Sensor installiert werden muss.
In der Praxis verschwimmen die Grenzen zunehmend: Virtuelle Sensoren nutzen oft die vorverarbeiteten Daten softwaredefinierter Sensoren und erweitern diese um zusätzliche Erkenntnisse.
Sensorfusion und datengetriebene Intelligenz
Ein zentrales Konzept dieser Entwicklung ist die Sensorfusion. Dabei werden Daten aus verschiedenen Sensorquellen kombiniert, um ein umfassenderes und genaueres Bild der Realität zu erzeugen. Physikalische Einschränkungen einzelner Sensoren – etwa ein begrenztes Sichtfeld – können so ausgeglichen werden.
Softwaredefinierte Sensoren spielen hierbei eine Schlüsselrolle, da sie strukturierte und qualitativ hochwertige Daten liefern. Virtuelle Sensoren bauen darauf auf und generieren zusätzliche Informationen. Entscheidend ist dabei die Datenqualität: Nur wenn die Eingangsdaten zuverlässig sind, können auch die daraus abgeleiteten Ergebnisse belastbar sein.
Wenn Sensoren „mehr können“ als messen
Die Entwicklung hin zur softwaregetriebenen Sensorik zeigt sich besonders deutlich in konkreten Anwendungen. Ein und derselbe Sensor kann heute durch Software völlig unterschiedliche Aufgaben übernehmen.
Ein LiDAR-Sensor beispielsweise, der ursprünglich lediglich Abstände misst, wird durch entsprechende Software zu einem System für Lokalisierung und Navigation. Er erkennt Umgebungsstrukturen, bestimmt die eigene Position und ermöglicht autonomen Fahrzeugen, Hindernisse selbstständig zu umfahren. Ähnlich wird ein 3D-LiDAR durch intelligente Algorithmen zu einem sicherheitsrelevanten Bremsassistenzsystem, das Kollisionen verhindert.
Auch in anderen Bereichen zeigt sich die Flexibilität: Encoder lassen sich softwareseitig konfigurieren, Neigungssensoren an unterschiedliche Anwendungen anpassen. Dadurch sinkt der Bedarf an spezialisierten Hardwarevarianten erheblich.
Zusätzlich eröffnet der Einsatz von künstlicher Intelligenz völlig neue Möglichkeiten. Sensoren können aus wenigen Messdaten komplexe Informationen ableiten – etwa Oberflächenprofile berechnen, ihren eigenen Zustand überwachen oder den Zustand von Maschinen analysieren. Oft geschieht dies sogar ohne zusätzliche Hardware.
Tiefe Verknüpfung von Daten und Entscheidungen
Der entscheidende Unterschied zwischen klassischer Automatisierung und SDA liegt in der engen Rückkopplung zwischen physischer Realität und digitaler Logik. Während traditionelle Systeme deterministisch und vorab definiert arbeiten, basiert SDA auf kontinuierlicher Datenintegration und dynamischer Anpassung.
Sensordaten werden nicht mehr nur erfasst, sondern aktiv als Entscheidungsgrundlage genutzt. Diese permanente Rückkopplung ermöglicht es Systemen, sich selbst zu optimieren und auf Veränderungen in Echtzeit zu reagieren.
Warum das Ganze?
Die steigende Variantenvielfalt, kürzere Produktlebenszyklen und zunehmender Wettbewerbsdruck machen starre Automatisierungsstrukturen zunehmend ungeeignet. SDA adressiert diese Herausforderungen mit einem neuen Paradigma:
- Flexibilität: Prozesse lassen sich ohne physische Eingriffe anpassen
- Skalierbarkeit: Systeme wachsen dynamisch mit den Anforderungen
- Datenintegration: Sensordaten werden zum aktiven Steuerungselement
Damit wird Automatisierung nicht nur effizienter, sondern auch deutlich anpassungsfähiger.
Sensorik + Messtechnik + SDA = Intelligenz am Prozessrand
Was früher durch hardwareseitige Grenzen definiert war, wird heute durch Software flexibilisiert und erweitert. Sensoren liefern nicht länger nur isolierte Messwerte, sondern bilden die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit.
Das Zusammenspiel von Sensorik, Messtechnik und Software Defined Automation schafft Systeme, die nicht nur reagieren, sondern antizipieren und sich kontinuierlich verbessern. Für Unternehmen bedeutet das: Wer die Potenziale von SDA ausschöpfen will, muss Sensorik und Messtechnik als integralen Bestandteil einer ganzheitlichen, softwaregetriebenen Architektur verstehen. Denn genau in diesem Zusammenspiel entsteht die eigentliche Produktivitätsrevolution der Industrie.
Dirk Schaar
Dirk Schaar hat Maschinenbau an der FH Aachen studiert. In über 25 Jahren als Redakteur, Chefredakteur und Leitender Chefredakteur kennt er sich bestens in den Bereichen Sensorik und Messtechnik, aber auch Antriebs- und Automatisierungstechnik aus.
