Übersicht mit KI

Der ZVAI-Fachverband Automation sieht in „Agentic AI“ und der SDI den nächsten Entwicklungsschritt der industriellen Automatisierung: weg vom starren Abarbeiten programmierter Abläufe hin zu Produktionssystemen, die situativ reagieren, Abweichungen erkennen und innerhalb definierter Leitplanken eigenständig Lösungsvorschläge ableiten. Laut ZVAI-Umfrage nutzt bereits rund ein Fünftel der verarbeitenden Unternehmen Industrial AI produktiv – mit messbaren Effekten wie stabileren Prozessen, weniger Ausschuss und schnellerer Anpassung an Varianten; viele planen hohe Investitionen. Im Whitepaper wird beschrieben, wie SDI strukturell funktioniert: stärkere Trennung von Hardware und Steuerungslogik, softwarebasierte Orchestrierung von Funktionen, standardisierte „Skills“ für Maschinenfähigkeiten und digitale Zwillinge über den gesamten Lebenszyklus. Für den breiten Erfolg fehlen laut Interview vor allem drei Voraussetzungen: durchgängige Datenfähigkeit (Abbau von IT/OT-Datensilos, einheitliche Standards wie Asset Administration Shell/IEC-Normen), organisatorische Reife (Governance, Verantwortlichkeiten, DevOps) und der Mut zu schrittweisen, hybriden Einführungen (SPS plus KI). Kritisch bewertet wird die EU-Regulierung vor allem wegen Komplexität und mangelnder Abstimmung zwischen KI-Vorgaben, Maschinenrecht, Cyber- und Datenregeln, was Investitionen hemmen kann. Für eine wettbewerbsfähige europäische Industrial AI nennt der ZVAI offene Standards, pragmatische Regulierung sowie Investitionen in Rechenleistung und bezahlbare Energie als Schlüssel – mit dem Ziel, Europas Automatisierungskompetenz und Qualitätsanspruch mit KI zu verbinden.

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  • durchgängige Datenfähigkeit: KI ist nur so gut, wie die Daten, die sie bekommt. Viele Unternehmen haben Datensilos, die zwischen IT und OT nicht durchlässig sind. Der wichtigste technische Schritt, um das zu überwinden, sind einheitliche Datenstandards und -modelle, wie sie die Asset Administration Shell (IEC-Standard 63278) schafft.
  • Organisationsreife: Die Technik ist oft weiter als die Prozesse und Abläufe in den Unternehmen. Agentenbasierte Systeme brauchen neue Governance-Modelle, klare Verantwortlichkeiten und DevOps-Ansätze.
  • Mut zur schrittweisen Transformation: Niemand muss seine Fabrik über Nacht umbauen. Aber hybride Modelle – klassische SPS kombiniert mit KI-Logik – müssen jetzt konsequent erprobt werden. Anders formuliert: Die Hardware steht. Jetzt muss die Software die Führung übernehmen.

In besagter ZVEI-Umfrage sahen sich die Unternehmen durch die KI-Regulierung in der EU ausgebremst. Haben wir überhaupt die richtigen Rahmenbedingungen für eine Software Defined Industry?

Die Stimmung bei der KI-Regulierung ist durchaus angespannt, wenn 42 Prozent der Unternehmen sagen: Wir werden eher außerhalb Europas investieren als hier. Ich würde das Thema aber insgesamt differenziert betrachten. Die Unternehmen unterstützen das Ziel verantwortungsvoller KI. Was sie jedoch kritisch sehen, ist die wachsende regulatorische Komplexität. Wenn KI-Vorgaben, Maschinenverordnung, Cyber-Regulierung und Datenrecht nicht sauber aufeinander abgestimmt sind, entsteht Unsicherheit. Und Verlässlichkeit hat in der Automation natürlich eine besondere Bedeutung. In der Produktion geht es um Investitionszyklen von zehn oder 15 Jahren. Wenn Unternehmen nicht wissen, welche Dokumentations- oder Zertifizierungspflichten in zwei Jahren gelten, werden sie ihre Investitionsrisiken deutlich reduzieren. Und eben weniger investieren oder, im schlimmsten Fall, gar nicht. Ich denke, Europa hat das Potenzial, Industrial AI souverän zu gestalten. Doch dafür müssen Regulierung, Energiepolitik und Standardisierung besser zusammenspielen.

Was ist konkret notwendig, damit auch eine europäische Industrial AI möglich ist?

Wir brauchen ein klares industriepolitisches Verständnis. Industrial AI ist keine App-Ökonomie. Sie ist Infrastruktur für Wertschöpfung. Ich sehe drei entscheidende Felder, auf denen wir unsere Kräfte anders bündeln müssen, wenn wir im internationalen Wettbewerb bestehen wollen:

  • offene, europäisch geprägte Standards: Wenn Maschinen über standardisierte digitale Zwillinge und klar definierte Fähigkeiten beschrieben werden, können KI-Agenten herstellerübergreifend orchestrieren. Genau darin liegt die Chance für Europa.
  • pragmatische Regulierung: Industrielle KI muss entlang realer Wertschöpfungs- und Produktionsprozesse bewertet werden. Doppelstrukturen helfen niemandem.
  • Investitionen in Compute und Energie: Wenn wir KI in der Produktion wollen, brauchen wir leistungsfähige Edge- und Rechenzentrumsstrukturen – und wettbewerbsfähige Strompreise.

Und vielleicht der wichtigste Punkt: Wir müssen die Perspektive drehen. Industrial AI ersetzt keine Industrien und keine Arbeitsplätze – sie macht die Industrie fit für das 21. Jahrhundert. Wenn Europa seine Automatisierungskompetenz, seine Domänen-Expertise und seine Qualitätsstandards mit KI verbindet, kann das eine große Erfolgsgeschichte werden.

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Thematik: KI & Deep Learning Ausgabe: SPS-MAGAZIN 2 (März) 2026
ZVEI e.V.
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