Die Industrie befindet sich in einer Phase der Transformation, die weit über das bloße Digitalisieren von Prozessen hinausgeht. Wir erleben den Übergang von der vernetzten Fabrik zur intelligenten, autonomen Produktion. Künstliche Intelligenz (KI) ist dabei nicht mehr nur ein Schlagwort für die IT-Abteilung, sondern wird zum integralen Bestandteil der Automatisierungsarchitektur. Doch für Ingenieure und Techniker, die diese Systeme täglich planen, konfigurieren und warten, stellt sich eine fundamentale Frage: Wie nutzen wir das enorme Potenzial der KI, ohne die Kontrolle über die Prozesse zu verlieren?
Am 15. Oktober findet auf der Messe aaa in Düsseldorf das KI-Forum statt – ein Treffpunkt für genau diese Diskussionen. Es geht nicht nur darum, dass KI kommt, sondern wie sie sicher, verlässlich und effizient in die bestehende Infrastruktur integriert werden kann.
Spezialisierung statt Generalisierung:
Das Expertenwissen als Rohstoff
Ein kritischer Punkt für die Praxis ist die Abgrenzung zwischen generativer KI und spezialisierter industrieller KI. Während Modelle wie ChatGPT beeindruckende Fähigkeiten in der allgemeinen Sprachverarbeitung zeigen, ist die Produktion ein Bereich hochspezifischer Usecases.
In der Qualitätskontrolle oder bei komplexen Prüfaufgaben sind maßgeschneiderte Modelle gefragt. Das Ziel muss sein, das implizite Expertenwissen der erfahrenen Techniker und Ingenieure zu extrahieren und in KI-Modelle zu überführen. Anstatt auf eine universelle Lösung zu setzen, die alles ein bisschen kann, liegt der Fokus auf Modellen, die perfekt auf die eigene Produktion abgestimmt sind. Nur so lassen sich spezifische Aufgaben – wie die Klassifikation von Defekten in der Bildverarbeitung oder die präzise Objekterkennung in der Logistik – mit der notwendigen Robustheit umsetzen.
Vom Assistenten zum Agenten:
Die neue Ära der Autonomie
Bisher war die Rolle der KI in der Automatisierung weitgehend auf den Status eines Assistenten beschränkt. Sie lieferte Daten, visualisierte Trends oder half bei der Fehlerdiagnose – sie war ein Werkzeug, das auf explizite Befehle reagierte. Inzwischen sind wir jedoch dabei eine neue Stufe zu erklimmen: der Agentic AI.
Der entscheidende Unterschied liegt in der Handlungsfähigkeit. Während ein klassischer KI-Assistent auf eine Frage wartet, ist ein Agent darauf programmiert, ein Ziel zu erreichen. Ein Agent kann komplexe Aufgaben in Teilschritte zerlegen, eigenständig auf verfügbare Werkzeuge zugreifen und Datenströme aktiv nutzen, um ein Ergebnis zu liefern. In der Automatisierung bedeutet das: KI-Agenten könnten künftig in der Lage sein, Produktionsabläufe nicht nur zu überwachen, sondern proaktiv Anpassungen vorzunehmen, um Engpässe zu vermeiden oder Ressourcen optimal zu verteilen. Dies erfordert jedoch eine völlig neue Architektur der Automatisierung, in der KI-Agenten tief in die Plattformebene integriert sind.
Das Paradoxon des Vertrauens:
Warum der Algorithmus allein nicht reicht
Ein häufiger Fehler in der aktuellen Debatte ist die Annahme, dass ein leistungsfähigeres Modell automatisch zu besseren Ergebnissen führt. Für die Industrie gilt jedoch: Ein Algorithmus ist nur so gut wie das Vertrauen, das man in seine Ergebnisse setzen kann. In einer Umgebung, in der Millisekunden über die Qualität eines Produkts oder die Sicherheit eines Mitarbeiters entscheiden, ist Black-Box-KI keine Option.
Dementsprechend sollte KI nicht blindlings in der Produktion implementiert werden. Vertrauen entsteht durch Transparenz, Datenqualität und Cybersecurity. Wenn die zugrunde liegenden Daten korrumpiert sind oder der Prozess nicht nachvollziehbar bleibt, bricht das System zusammen. Die Herausforderung für die kommenden Jahre liegt darin, KI-Lösungen so zu gestalten, dass sie „Trusted Industrial AI“ werden – Systeme, die nicht nur Ergebnisse liefern, sondern deren Validität durch klare Standards und regulatorische Rahmenbedingungen (wie den Cyber Resilience Act) abgesichert ist.
Die Brücke zwischen Edge und Cloud:
Eine ganzheitliche Transformation
Die technologische Umsetzung dieser Vision erfordert eine nahtlose Vernetzung. KI ist kein isoliertes Modul, sondern ein Treiber einer umfassenden Industrie-Transformation. Dies bedeutet die Kombination von Edge-Computing und Cloud-Technologien: Die Rechenleistung dort, wo sie gebraucht wird (an der Maschine), kombiniert mit der Skalierbarkeit und Analysekapazität der Cloud.
Ob es um Predictive Maintenance geht, bei der Anlagenverfügbarkeit vorhergesagt wird, oder um digitale Zwillinge, die reale Prozesse simulieren – der Mehrwert entsteht erst durch die Integration. Wir sehen heute bereits, wie generative KI-Assistenten Engineering-Workflows verbessert und wie moderne Industrial-AI-Lösungen messbare Effizienzsteigerungen in der Energieversorgung und Produktion ermöglichen.
Fazit: KI einsetzen, aber mit Weitsicht
Die industrielle Automatisierung steht an einem Wendepunkt. Die Werkzeuge sind da – von der Agentic AI über spezialisierte Bildverarbeitung bis hin zu cloudbasierten Transformationsmodellen. Doch die Verantwortung liegt bei uns, den richtigen Weg zu wählen.
KI in der Industrie bedeutet nicht den Ersatz des menschlichen Urteils, sondern dessen Erweiterung. Es geht darum, Systeme zu bauen, die sicher sind, deren Datenbasis sauber ist und die auf echtem Expertenwissen basieren. Wer KI in der Automatisierung erfolgreich einsetzen will, muss über den reinen Algorithmus hinaus denken und die Architektur des Vertrauens aufbauen.
Das KI-Forum am 15.10. auf der aaa in Düsseldorf bietet genau diesen Raum, um diese komplexen Zusammenhänge zu beleuchten und die praktischen Schritte für eine sichere, intelligente Zukunft der Industrie zu diskutieren.
Frank Nolte
Frank Nolte ist Diplom‑Ingenieur für Automatisierungstechnik und seit über 25 Jahren als Fachredakteur und Chefredakteur in der industriellen Automation tätig. Durch seine langjährige journalistische Arbeit für führende Fachzeitschriften wie SPS‑Magazin, [me] Mechatronik & Engineering, etz, IEE und MSR Magazin gilt er als ausgewiesener Experte für Automatisierungstechnologien wie IO‑Link.
