LLMs in der Industrieautomation: Transformation von Engineering-Workflows und Beschleunigung der intelligenten Fertigung

Der Aufstieg von LLMs in der Industrieautomation

Künstliche Intelligenz hat sich zu einer breit gefächerten Disziplin entwickelt, die symbolisches Schließen, maschinelles Lernen und Deep Learning umfasst. In diesem Umfeld haben sich große Sprachmodelle (LLMs) als eine der transformativsten Technologien herauskristallisiert. Trainiert an riesigen Datensätzen, sind LLMs hervorragend darin, Muster zu erkennen und strukturierte Ausgaben zu erzeugen – von natürlicher Sprache bis hin zu ausführbarem Code. In der Industrieautomation beginnt ihre Fähigkeit, menschliche Anweisungen zu interpretieren und in technische Logik zu übersetzen, traditionelle Arbeitsabläufe neu zu gestalten.

Vom codezentrierten zum promptgesteuerten Engineering

Eine der bedeutendsten Veränderungen, die LLMs mit sich bringen, ist der Übergang vom manuellen Programmieren zur promptbasierten Entwicklung. Ingenieure können nun Aufgaben in natürlicher Sprache beschreiben – wie das Erstellen von SPS-Logik, Robotertrajektorien oder HMI-Konfigurationen – und erhalten fast sofort strukturierte Ergebnisse. Dies reduziert die Zeit für repetitive Aufgaben wie Boilerplate-Code, Tag-Mapping und Schnittstelleneinrichtung.

Aus meiner Sicht ist dieser Wandel vergleichbar mit dem Übergang von Low-Level-Programmierung zu Hochsprachen vor Jahrzehnten. Er eliminiert nicht die Ingenieurskompetenz – er hebt sie auf ein höheres Niveau. Ingenieure sind nicht mehr nur Programmierer; sie werden zu Systemarchitekten, die Absichten definieren und Ergebnisse validieren.

Aufbrechen der Beschränkungen traditioneller Automatisierungsentwicklung

Historisch waren Automatisierungsprojekte durch sequenzielle Entwicklungszyklen eingeschränkt. Die Codevalidierung erforderte in der Regel, dass physische Systeme vollständig montiert und betriebsbereit waren, was bedeutete, dass Fehler in Logik, Bewegung oder Timing erst spät in der Inbetriebnahmephase entdeckt wurden. Dies führte zu verlängerten Ausfallzeiten, höheren Kosten und iterativen Fehlersuchschleifen.

Durch die Integration von LLM-generiertem Code in fortschrittliche Simulationsumgebungen werden diese Beschränkungen aufgehoben. Ingenieure können nun Steuerlogik, Bewegungsbahnen und Systeminteraktionen parallel zur mechanischen und elektrischen Konstruktion testen. Diese Parallelisierung reduziert Nacharbeiten erheblich und beschleunigt die Produktionszeit.

In realen Projekten, an denen ich beteiligt war, kann eine frühe Simulation kombiniert mit halbautomatischer Codegenerierung die Inbetriebnahmezeit um 20–40 % verkürzen, insbesondere bei komplexen Mehrachsen- oder Robotersystemen.

Steigerung der Produktivität durch intelligente Automatisierungstools

Führende Automatisierungsanbieter – darunter Siemens, ABB, Schneider Electric und Rockwell Automation – integrieren KI-Co-Piloten in ihre Plattformen. Diese Tools unterstützen bei Echtzeitdiagnosen, Codevorschlägen und Systemoptimierung.

LLMs sind besonders effektiv bei:

• Erstellung von SPS- und Bewegungssteuerungsvorlagen

• Erstellung von HMI-Layouts und Tag-Strukturen

• Schreiben von Integrationslogik (APIs, Datenbanken, Kommunikationsprotokolle)

• Unterstützung bei Dokumentation und Wissensvermittlung

Dies senkt die Einstiegshürde für weniger erfahrene Ingenieure erheblich, während erfahrene Ingenieure sich auf wertschöpfende Aufgaben wie Systemoptimierung und Sicherheitsvalidierung konzentrieren können.

Reduzierung der Abhängigkeit von externen Integratoren

Ein bemerkenswerter Brancheneffekt ist die geringere Abhängigkeit von Drittanbieter-Integratoren für inkrementelle Änderungen. Mit LLM-unterstützten Tools können interne Teams Automatisierungslogik über geführte Prompts anpassen und Änderungen in Simulationsumgebungen validieren.

Meiner Ansicht nach ist diese Demokratisierung der Automatisierungsfähigkeiten ein zweischneidiges Schwert. Während sie die Agilität erhöht, erfordert sie auch eine stärkere interne Governance, um zu verhindern, dass schlecht validierte Änderungen in Produktionssysteme gelangen.

Verstehen der Risiken von LLM-generiertem Code

Trotz ihrer Vorteile bringen LLMs nicht unerhebliche Risiken mit sich. Generierter Code kann zwar korrekt erscheinen, aber subtile logische Fehler, unsichere Bewegungsbefehle oder physikalisch nicht umsetzbare Anweisungen enthalten. Häufige Probleme sind:

• Ungültige Tag-Verweise oder Adressierung

• Unsichere Beschleunigungs- oder Bewegungsgrenzen

• Falsche Sequenzierung oder Verriegelungen

• Unrealistische Sensorlogik

Diese Risiken sind nicht theoretisch – sie wirken sich direkt auf Sicherheit und Anlagenintegrität aus.

Aus ingenieurtechnischer Sicht müssen LLM-Ausgaben immer als  Entwürfe betrachtet werden, nicht als endgültige Lösungen. Strenge Validierung, Simulationstests und Hardware-in-the-Loop-Verifikation bleiben unerlässlich.

Die Bedeutung von Leitplanken und ingenieurtechnischer Disziplin

Um LLMs sicher in Automatisierungs-Workflows zu integrieren, müssen Organisationen klare Leitplanken etablieren:

• Standardisierte Prompt-Rahmenwerke

• Checklisten zur Codevalidierung

• Simulationsbasierte Einsatzstrategien

• Versionskontrolle und Nachvollziehbarkeit

Darüber hinaus ist iterative Validierung entscheidend. Wenn eine erste LLM-Ausgabe Fehler enthält, können nachfolgende Verfeinerungen diese Probleme verstärken, wenn sie nicht frühzeitig korrigiert werden.

In der Praxis empfehle ich, LLMs in bestehende Engineering-Pipelines zu integrieren, anstatt sie als eigenständige Werkzeuge zu behandeln. So wird die Übereinstimmung mit etablierten Sicherheits- und Qualitätsstandards gewährleistet.

Förderung der Akzeptanz: Kultur, Schulung und Vertrauen

Technologie allein garantiert keinen Erfolg – die organisatorische Akzeptanz ist ebenso wichtig. Ingenieure müssen verstehen, dass LLMs Assistenten sind, keine Ersatzlösungen. Vertrauen aufzubauen erfordert:

• Pilotprogramme mit erfahrenen Ingenieuren

• Definierte Anwendungsfälle und Erfolgskriterien

• Kontinuierliche Schulung und Wissensaustausch

Ein gut strukturiertes Pilotteam kann als Brücke zwischen Innovation und operativer Umsetzung fungieren und sicherstellen, dass LLM-Tools auf reale Produktionsbedürfnisse abgestimmt sind.

Ein neues Paradigma für agile Automation

LLMs verwandeln die Industrieautomation von einem starren, sequenziellen Prozess in einen flexiblen, iterativen. Durch die Automatisierung repetitiver Entwicklungsaufgaben und die Ermöglichung paralleler Design-Validierungszyklen steigern sie Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit erheblich.

Der wahre Wert liegt jedoch nicht in der Automatisierung selbst, sondern im  Verstärken menschlicher Expertise. Ingenieure, die LLMs effektiv nutzen, werden in der Lage sein, intelligentere Systeme zu entwerfen, schneller auf Veränderungen zu reagieren und widerstandsfähigere Automatisierungslösungen zu liefern.