Der Wendepunkt in der industriellen Automatisierung
Industrielle Automatisierung steht an einem Wendepunkt. Hersteller sehen sich mit Störungen in der Lieferkette, schwankender Nachfrage und beschleunigten Technologiewechseln konfrontiert. Als Ingenieur erkenne ich eine wachsende Erkenntnis: Es geht nicht mehr darum, ob digitalisiert wird, sondern wie adaptive, datengetriebene Abläufe aufgebaut werden.
Vom Buzzword der digitalen Transformation zum echten Mehrwert
Fast ein Jahrzehnt lang dominierte „digitale Transformation“ die Diskussionen. Viele Initiativen stockten jedoch wegen starrer Architekturen und schlechter Datenstrategien. Was mich heute begeistert, ist das Aufkommen neuer Plattformen, die Steuerung, Daten und Intelligenz integrieren, ohne einen vollständigen Systemaustausch zu erfordern.
Daten als Kern der industriellen Wettbewerbsfähigkeit
Nach meiner Erfahrung ist Daten nicht nur Treibstoff für KI – sie sind das neue Lebenselixier des Steuerungssystems. Ein industrielles Datengewebe liefert Kontext und Governance und verwandelt rohe Sensordaten in umsetzbare Intelligenz. Ohne strukturierte und validierte Daten versagen KI-Modelle. Unternehmen müssen hier zuerst investieren, sonst riskieren sie fragile digitale Systeme.
Grundlage 1: Softwaredefinierte Automatisierung
Traditionelle hardwaregebundene Steuerungen begrenzen die Anpassungsfähigkeit. Ich plädiere für softwaredefinierte Automatisierung, die Logik von physischen Geräten entkoppelt. Diese Architektur verbindet Altsysteme mit Next-Gen-Lösungen, ermöglicht modulare Upgrades, schnellere Implementierung und KI-gesteuerte Optimierung. Sie ist der praktischste Weg zur Modernisierung ohne massive Austauschkosten.
Grundlage 2: Datenzentrierte Abläufe mit industriellem Datengewebe
Echte digitale Abläufe erfordern mehr als Datenerfassung. Sie verlangen kontextualisierte Daten, die sicher von Edge-Sensoren bis zur Cloud fließen. Ein gut gestaltetes industrielles Datengewebe gewährleistet Genauigkeit und Relevanz und befähigt KI, Erkenntnisse zu liefern, die Zuverlässigkeit, Sicherheit und Nachhaltigkeit im gesamten Unternehmen verbessern.
Grundlage 3: Fortschrittliche Analytik und KI-Integration
KI ist über Pilotprojekte hinausgewachsen. Bei rotierenden Maschinen habe ich gesehen, wie prädiktive Algorithmen Fehler Wochen vor der Wahrnehmung durch Bediener erkennen. Hybride Modelle – die Physik mit historischen Daten verbinden – schaffen präzise, erklärbare Erkenntnisse. Der eigentliche Vorteil liegt darin, diese Werkzeuge über Anlagen hinweg zu skalieren, halbautonome Entscheidungen zu ermöglichen und die Belegschaft mit KI-gestütztem Fachwissen zu stärken.
Grundlage 4: Intrinsische Cybersicherheit für hypervernetzte Abläufe
Sicherheit kann nicht mehr einfach hinzugefügt werden. Mit zunehmender Vernetzung müssen Zero-Trust-Prinzipien in jeder Schicht verankert sein – von Feldgeräten bis zu Cloud-Anwendungen. Meiner Ansicht nach ist dieser Wandel nicht optional. Zukunftsfähige Systeme müssen Cybersicherheit als integralen Bestandteil behandeln, Resilienz gewährleisten und gleichzeitig nahtlose Zusammenarbeit zwischen OT und IT ermöglichen.
Das Führungsgebot: Von der Vision zur Umsetzung
Technologie allein transformiert Fabriken nicht. Erfolg erfordert Führungsengagement, kulturellen Wandel und den Abbau organisatorischer Silos. Führungskräfte müssen erkennen, dass der Aufbau dieser vier Grundlagen keine technische Wahl, sondern eine strategische Notwendigkeit ist. Wer jetzt handelt, gewinnt Agilität, Nachhaltigkeit und Resilienz – genau die Eigenschaften, die Industrieführer im KI-Zeitalter auszeichnen werden.
