Siemens sichert sich eine führende Position im Gartner Magic Quadrant für industrielle AIoT-Plattformen
Die Integration künstlicher Intelligenz in industrielle Internet-of-Things-Plattformen verändert die Betriebstechnologie in modernen Produktionsanlagen. Fortschrittliche Softwaretools verbinden Steuerungen auf Feldebene, sogenannte speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS), direkt mit cloudbasierten Engines für prädiktive Analysen.
Siemens wurde im Gartner Magic Quadrant für globale industrielle AIoT-Plattformen als Leader ausgezeichnet. Die Branchenbewertung hebt das Portfolio von Siemens in den Bereichen industrielle Automatisierung, angewandte KI und KI-definierte Automatisierungssysteme hervor. Über Insights Hub bietet Siemens Lösungen im Unternehmensmaßstab, die komplexe Betriebsdaten in verwertbare Erkenntnisse für die Fertigung übersetzen.
Orchestrierung industrieller Daten durch agentische KI-Architekturen
Moderne Produktionsanlagen erzeugen riesige Mengen unstrukturierter Telemetriedaten aus verteilten Steuerungssystemen (DCS), Antriebsgruppen und Feldsensoren. Um diese Daten zu nutzen, ist Software erforderlich, die die Lücke zwischen Netzwerken der Betriebstechnologie (OT) und der IT-Infrastruktur von Unternehmen schließt.
Siemens stellt seine industrielle AIoT-Architektur über Insights Hub bereit, eine Industrial-IoT-as-a-Service-Lösung für intelligente Betriebsabläufe. Insights Hub umfasst Intelligence Center X, ein agentisches Unternehmenssystem, das Daten über Anlagen, Produktionsprozesse und Engineering-Software hinweg kontextualisiert. Spezialisierte KI-Agenten und automatisierte Workflows koordinieren die Abläufe, um Anlagenverfügbarkeit, Produktqualität, Durchsatz und Nachhaltigkeitskennzahlen zu optimieren.
KI-definierte Automatisierung: Transformation der betrieblichen Intelligenz in Produktionsanlagen
Industrielle Entscheidungsprozesse verlagern sich von reaktiver Fehlerbehebung hin zu kontinuierlicher, autonomer Optimierung. Industrielle AIoT-Software ermöglicht es Engineering-Teams, Anlagenverschleiß, thermische Anomalien und Prozessengpässe zu erkennen, bevor kostspielige Ausfallzeiten eintreten.
„Hersteller treten in eine neue Ära ein, in der KI zu einem integralen Bestandteil betrieblicher Entscheidungsprozesse wird“, erklärte Ralf Wagner, Senior Vice President von Insights Hub bei Siemens Digital Industries Software. Er betonte, dass die Kombination aus skalierbarer KI und Fertigungsanalysen Industrieunternehmen dabei unterstützt, ihre betriebliche Resilienz zu stärken und Produktinnovationen zu beschleunigen.
Technischer Expertenkommentar: Die Perspektive der industriellen Automatisierung
Aus Sicht der Steuerungstechnik stellt die Konvergenz von KI und industriellem IoT einen bedeutenden Meilenstein in der Fabrikautomatisierung dar. Herkömmliche Leitsysteme für Überwachung, Steuerung und Datenerfassung (SCADA) waren hervorragend für die Anzeige von Alarmen in Echtzeit geeignet, verfügten jedoch nicht über native Funktionen zur Vorhersage komplexer Systeminteraktionen.
Durch die Ausführung von KI-Modellen zusammen mit umfassenden digitalen Zwillingen im Siemens-Xcelerator-Ökosystem können Bediener Prozessanpassungen in Echtzeit bewerten, ohne physische Anlagen zu gefährden. Systemintegratoren, die AIoT-Plattformen beherrschen, werden den Übergang zu sich selbst reparierenden Produktionslinien und hochautonomen Regelkreisen anführen.
Anwendungsszenario: Vorausschauende Wartung an dezentralen Motorsteuerzentralen
In einer kontinuierlich arbeitenden Produktionsanlage sind Hunderte Frequenzumrichter (VFDs) und Hochspannungs-Induktionsmotoren über ein zentrales DCS miteinander verbunden. Ungeplante Motorausfälle führten in der Vergangenheit zu kostspieligen Produktionsstillständen und Produktverlusten.
Das Engineering-Team integriert Siemens Insights Hub in die Edge-Infrastruktur der Anlage. Intelligence Center X erfasst hochfrequente Vibrations-, Temperatur- und Stromdaten direkt aus den Antriebssteuerungen. Ein KI-Agent analysiert die Laufzeittelemetrie im Vergleich zu den Parametern des digitalen Zwillings und erkennt subtile Lagerschäden Wochen vor einem katastrophalen Ausfall. Das System plant die Wartung während geplanter Stillstandszeiten automatisch, verhindert ungeplante Unterbrechungen und schützt den Produktionsertrag.
Über den Autor
Chen Wei ist Senior Industrial Automation Specialist mit mehr als 15 Jahren technischer Erfahrung und spezialisiert auf SPS-Programmierung, DCS-Architektur, TSI-Schwingungsüberwachungssysteme und die industrielle Integration von KI. Im Laufe seiner Karriere hat er komplexe Steuerungssysteme für die Energieerzeugung, Automobilwerke und Schwerindustrieanlagen in der gesamten Asien-Pazifik-Region entwickelt und implementiert. Regelmäßig verfasst er technische Analysen und strategische Kommentare für globale B2B-Fachpublikationen im Engineering-Bereich.
