Prozessautomation Schlüsseltechnologien für die autonome Anlage in der Prozessindustrie – Wie die Siemensexperten die Zukunft der Prozessindustrie sehen

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Auf seinem traditionellen Analystentag der Prozessautomatisierung stellt Siemens seine Ideen für die Zukunft der Prozessindustrie vor. Digitale Zwillinge, Künstliche Intelligenz und softwaredefinierte Automatisierung sind die Schlagworte um die es in diesem Jahr ging. Fernziel ist die autonome Anlage und: Siemens arbeitet an einem übergreifenden Foundation Model für künstliche Intelligenz.

Die Prozessindustrie ist in den letzten Jahren digitaler geworden, doch der Weg zur autonomen Anlage, wie sie Siemens vorschwebt ist noch weit. Traditionell ist der Process Automation Analyst Day, das Forum auf dem Siemens Zukunftsvisionen und neue Produkte der versammelten internationalen Analystenschar vorstellt. Der Analystentag des Jahres 2025 stand unter dem Zeichen der autonomen Anlage und welche Schlüsseltechnologie Siemens dafür entwickelt.

Zum Einstieg gehörte die Bühne zunächst einmal Michelangelo Canconeri. Der Global Head of Group Smart Manufacturing bei Merck berichtete über das Merck-interne Smartfacturing Programm, bei dem auch Siemens als strategischer Partner Technologie zusteuert. Der Darmstädter Konzern verfolgt mit dem Programm hochgesteckte Ziele: autonome Fabriken, modulare Anlagen, Quality by Design und eine intelligente Supply Chain. Es gehe nicht um eine Technologiewechsel, präzisiert Canconeri, sondern um einen Wechsel in der Arbeitsweise. Die Grenzen zwischen den drei Merck-Divisionen sollen verschwinden und alle sich als „one Merck“ begreifen.

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Den großen Bogen zur Siemensvision schlug schließlich Siemens CEO Prozessautomation Axel Lorenz. Seit 1992 ist der studierte Elektrotechniker bei Siemens und die Prozessautomatisierung kennt er, wie kaum ein anderer im Konzern. Für ihn ist Künstliche Intelligenz die neue Schlüsseltechnologie und die autonome Anlage aus mehren Gründen die Zukunft der Prozessindustrie. Die Babyboomer gehen in Rente und wer soll dann all die Prozesse in den Anlagen steuern.

Der bevorstehende Fachkräftemangel und der demorgaphische Wandel sind nur die Spitze des Eisbergs. Die Branche beschäftigen zusätzlich noch schnelle Innovationszyklen und steigende Nachhaltigkeitsanforderungen. Gleichzeitig, so die Konzernüberzeugung, entwickeln sich digitale Technologien zu entscheidenden Wegbereitern für die Produktion der Zukunft, um diese Herausforderungen zu meistern. Für Siemens liegt die Zukunft der Prozessindustrie in der autonomen Produktion. Sie verbindet Digitale Zwillinge mit Künstlicher Intelligenz und softwaredefinierte Automatisierung, um die Arbeitsweise von Prozessanlagen perspektivisch grundlegend verändern wird.

Der Weg zur autonomen Produktion in der Prozessindustrie

Eine autonome Produktion in der Prozessindustrie, so wie Siemens sie sieht, beinhaltet die Automatisierung und Vernetzung von Produktionsprozessen und Logistik, um effiziente und skalierbare Abläufe zu ermöglichen. Durch die Integration fortschrittlicher Steuerungssysteme (Advanced Process Control) lassen sich auf diese Weise menschliche Eingriffe erheblich reduzieren. Das rationalisiert nicht nur die Arbeitsabläufe, sondern erhöht auch die Sicherheit in Anlagen, da der Mensch weniger potenziellen Gefahren ausgesetzt ist. Dabei geht es in erster Linie um zwei Ziele: die menschliche Interaktion mit den komplexen Systemen einer Prozessanlage zu minimieren, ohne die Überwachung oder Kontrolle zu beeinträchtigen, sowie die Produktivität durch Automatisierung erheblich zu steigern.

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Dieser Wandel setze neue Maßstäbe für Effizienz und Zuverlässigkeit in der Produktion und ebne den Weg für künftige Fortschritte in der Branche. Beispiele für eine autonome Produktion wären etwa eine Chemieanlage, die Temperatur und Druck automatisch auf der Grundlage von Sensordaten anpasst; eine pharmazeutische Produktionslinie, die Qualitätsabweichungen erkennt und korrigiert, ohne die Produktion zu stoppen; eine intelligente Wasseraufbereitungsanlage, die Künstliche Intelligenz (KI) und das Industrielle Internet of Things (IIoT) nutzt, um Anlagenausfälle vorherzusagen und sie zu verhindern, bevor sie auftreten.

Digitale Zwillinge als Grundlage für die digitale Transformation

Digitale Zwillinge bilden einen der drei Bausteine dieser Transformation. Sie dienen als virtuelle Abbilder, die Prozesse simulieren, optimieren und validieren, bevor sie physisch umgesetzt werden. Anders als bei Verbraucheranwendungen müssen industrielle Digitale Zwillinge komplexe technische Anforderungen über den gesamten Anlagenlebenszyklus bewältigen. Diese virtuellen Modelle arbeiten auf mehreren Ebenen. Es lassen sich Digitale Zwillinge von thermodynamischen Prozessen, vom finalen Produkt, bis hin zur Produktion – also dem Anlagenbetrieb – erstellen.

Der zweite Baustein ist Industrielle Künstliche Intelligenz. Diese geht weit über herkömmliche Anwendungen von KI hinaus. Sie erzeugt nicht nur Text und Bilder, sondern verbessert Arbeitsabläufe entlang der gesamten industriellen Wertschöpfungskette.

Künstliche Intelligenz entwickelt sich weiter

Traditionelle industrielle KI glänzt bei strukturierten operativen Aufgaben: Sie wertet Sensordaten für vorausschauende Wartung aus, überwacht Anlagenzustände und optimiert Prozessparameter durch fortschrittliche Analytik. Dadurch hilft sie Produktionsanlagen, ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden, die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern und eine konstante Produktqualität zu sichern. Generative KI (GenAI) macht Engineering, Betrieb und Wartung dialogorientiert und intuitiver. Während industrielle KI Betriebsabläufe kontinuierlich durch Algorithmen des maschinellen Lernens überwacht und optimiert, unterstützt generative KI Menschen bei Entscheidungen durch kontextbezogene Hilfestellungen und macht komplexe Informationen zugänglich. GenAI-gestützte Systeme funktionieren als digitale Wissensspeicher, mit denen Mitarbeiter Best Practices sofort abrufen, Probleme beheben oder in Sekundenschnelle Berichte und Dokumentationen erstellen können.

Softwaredefinierte Automatisierung soll die klassische Automatisierungspyramide ablösen

Software Defined Automation ist die dritte Komponente, die eine Schlüsselrolle für die autonome Produktion in der Prozessindustrie spielt. Das Kernprinzip der HW-SW-Entkopplung ermöglicht es, Automatisierungsfunktionen von spezifischer Hardware zu lösen und auf standardisierter IT-Infrastruktur auszuführen, was Flexibilität und Skalierbarkeit erhöht. IT-like Engineering bringt bewährte IT-Praktiken wie DevOps, Versionskontrolle und automatisierte Backups in die Automatisierungswelt, wodurch Entwicklungszyklen beschleunigt werden. Diese Entkopplung erlaubt virtuelle PLCs auf industrieüblichen Servern und ermöglicht die Integration von KI-Agenten, was die Anpassungsfähigkeit der Produktion steigert und den Weg zur vollständig autonomen Fabrik ebnet.

Industrial Copilots: KI-gestützte Assistenten

Auf dieser Grundlage aufbauend nutzen Industrial Copilots Künstliche Intelligenz, um kundenorientierte Arbeitsabläufe über Design, Planung, Engineering, Betrieb und Service hinweg zu orchestrieren. Diese KI-gestützten digitalen Assistenten sammeln Informationen aus verschiedenen Quellen, um Ingenieuren und Bedienern bessere Entscheidungen zu ermöglichen. Copiloten „als Kollegen“ können dann ganze Aufgaben von Ingenieuren übernehmen, z. B. schlagen sie einen Entwurf für ein Standard-Anlagenmodul vor. Und schließlich kann KI „als Orchestrator“ (oder Agent) agieren, was zu einem zunehmend autonomen System führt – einer selbstverwalteten, selbstlernenden Industrieanlage, die sich an Veränderungen anpassen, Entscheidungen treffen und mit minimalen menschlichen Eingriffen arbeiten kann.

Für die Prozessindustrie ist beispielsweise der Siemens Industrial Copilot für die Digitalisierung von Rohrleitungs- und Instrumentierungsdiagrammen (P&IDs) bereits bei Kunden im Einsatz. Dabei handelt es sich um einen KI-gestützten P&ID-Erkennungs-Cloud-Service zur Digitalisierung und Konsolidierung bestehender P&IDs. Ingenieure in verfahrenstechnischen Anlagen arbeiten häufig mit komplexen Modellierungssystemen, um den Betrieb zu simulieren und zu optimieren. Diese Modelle erfordern präzise Konfigurationen auf der Grundlage bestimmter Parameter und Betriebsbedingungen. In der Praxis kann das Einrichten dieser Modelle aufgrund der Vielfalt der beteiligten Komponenten und Prozesse kompliziert sein. Fehlkonfigurationen können zu ungenauen Simulationen oder betrieblichen Ineffizienzen führen.

Der gDAP Troubleshooting Assistant von Siemens unterstützt Ingenieure bei der Modellkonfiguration und den Anwendungstests, indem er umfangreiche Protokolle verarbeitet, Fehler und Warnungen zusammenfasst und Empfehlungen für Lösungen erstellet. Für die laufende Produktion ermöglicht der generative KI-basierte Assistent Simatic eaSie Technikern und Instandhaltern den Zugriff auf relevante Anlagen- und Gerätedaten per Chat oder Sprachinteraktion. Das macht Betrieb und Wartung sowohl in der Leitwarte als auch im Feld zuverlässiger und sicherer.

Schritt für Schritt zur autonomen Anlage

Der Weg zur autonomen Produktion entfaltet sich über mehrere Schlüsselbereiche, angefangen bei der Materialbehandlung und Logistik. In der Produktion gehört dazu die Einführung flexibler Produktionsmethoden und adaptiver Steuerungssysteme, die dynamisch auf veränderte Bedingungen reagieren können. Digitale Tools und Plattformen geben den Mitarbeitern Echtzeitdaten und Analysen an die Hand und verbessern die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz für reibungslose Prozesse mit minimalen Eingriffen. Der Fernbetrieb verteilter Anlagen ermöglicht eine zentralisierte Verwaltung, während fortschrittliche Bediensysteme und digitale sorgen. Echtzeit-Prozessüberwachung, dynamische Simulationen und Advanced Process Control (APC)-Systeme bewerten kontinuierlich Einschränkungen und Leistung und führen Anlagen zu fehlerfreiem Betrieb. Dieser umfassende Ansatz umfasst adaptive Steuerung, Echtzeit-Optimierung und Analytik, die Prozesse dynamisch anpassen, um Effizienz und Leistung zu verbessern.

Die fortschrittlichste Entwicklungsstufe umfasst agentische Workflows und Multi-Agenten-Systeme. Diese nutzen mehrere interagierende intelligente Agenten – Software, Roboter oder autonome Einheiten – die unabhängig in einer Umgebung agieren. Durch die Kombination von KI mit bewährten Simulations-, Optimierungs- und Steuerungsalgorithmen ermöglichen diese Systeme eine neue Ära der Entscheidungsfindung während des Betriebs, sowohl in Kontrollräumen als auch im Feld.

Blick in die Zukunft

Siemens entwickelt aktuell ein sogenanntes Industrial Foundation Model, das die Sprache der Technik und Maschinen verstehen soll. Dieses Modell verarbeitet 3D-Modelle, 2D-Zeichnungen, Zeitreihendaten und technische Spezifikationen, die für die Industrie wichtig, aber in menschlicher Sprache schwer auszudrücken sind.

Es kann dann datengestützte Empfehlungen für komplexe industrielle Prozesse generieren. Frühe Anwendungen umfassen die Automatisierung der computergestützten Fertigungsprogrammierung, die Erstellung von Prozessflussdiagrammen (PFDs) und Rohrleitungs- und Instrumentierungsdiagrammen (P&IDs) aus Beschreibungen durch natürliche Sprache sowie die Generierung von Structured Control Language (SCL)-Code für Steuerungen.

Durch die Integration von Digitalen Zwillingen mit immer leistungsfähigeren KI-Systemen werden aus Siemens-Sicht Prozessanlagen künftig mit nie dagewesener Autonomie, Effizienz und Sicherheit arbeiten. Gleichzeitig bedeutet dies nicht, Menschen aus der Gleichung zu entfernen, sondern sie mit Werkzeugen auszustatten, die Routineaufgaben übernehmen, während das Personal sich auf höherwertige Aktivitäten konzentrieren kann.

Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien lassen sich die drängendsten Herausforderungen der Branche angehen: Arbeitskräftemangel, Nachhaltigkeitsanforderungen und den Bedarf an flexibler, effizienter Produktion. Die autonome Anlage ist nicht nur ein zukunftsorientiertes Konzept – sie wird bald zu einer erreichbaren Realität, die die Prozessindustrie für die kommenden Jahrzehnte neu definieren wird.

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