3. Agentic Engineering and Operations: Handlungen ableiten
Auf der dritten Ebene entstehen intelligente Anwendungen und agentische Workflows. Dazu zählen Analysemodelle, Predictive Maintenance, Assistenzsysteme und zunehmend KI-Agenten, die Informationen aus verschiedenen Quellen kombinieren und definierte Aufgaben eigenständig bearbeiten. Technologien wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), standardisierte Werkzeugzugriffe über das Model Context Protocol (MCP) oder die Kommunikation zwischen spezialisierten Agenten können neue Formen industrieller Assistenz ermöglichen. Voraussetzung sind jedoch belastbare Infrastruktur- und Informationsschichten. So könnte ein Agent einen steigenden Energiebedarf einer Pumpe erkennen, den Betriebszustand prüfen, vergleichbare Produktionsläufe und die Alarmhistorie analysieren sowie Wartungsinformationen auswerten. Daraus ließen sich eine mögliche Ursache und ein geeignetes Wartungsfenster ableiten. Ohne Anlagenkontext bliebe lediglich die Information, dass der Energieverbrauch gestiegen ist.
Kontext statt Datenmengen
Über den wirtschaftlichen Nutzen von KI-Anwendungen entscheidet nicht allein die Datenmenge, sondern vor allem deren Qualität und fachlicher Kontext. Bei einem thermischen Produktionsprozess reicht beispielsweise die Temperaturkurve allein nicht aus, um Abweichungen zuverlässig zu bewerten. Erst die Verbindung mit Rezeptur, Chargengröße, Aufheizphase, Ventilzuständen, Energiezufuhr und Qualitätsergebnis ermöglicht eine belastbare Analyse. Auch große Mengen historischer Messwerte kompensieren keinen fehlenden Kontext. Sind etwa Betriebszustände oder Produktwechsel nicht dokumentiert, kann ein Modell normale Prozesswechsel fälschlicherweise als Anomalien einstufen. Ein modernes Retrofit muss deshalb über reine Konnektivität hinausgehen und Datenqualität, Semantik sowie Lifecycle-Management einbeziehen.
Schrittweise statt komplett erneuern
Eine softwaredefinierte Modernisierung schafft Mehrwert auf mehreren Ebenen. Offene Automatisierungsarchitekturen lassen sich unabhängiger von einzelnen Hardwaregenerationen weiterentwickeln. Gleichzeitig können Unternehmen bestehende Anlagen schrittweise modernisieren, Produktionsunterbrechungen reduzieren und neue Funktionen integrieren, ohne Produktionsprozesse grundlegend zu verändern. Software-defined Automation stärkt zudem Resilienz und digitale Souveränität. Gleichzeitig entsteht die konsistente Datenbasis, die für den wirtschaftlichen Einsatz von Industrial AI erforderlich ist.
