Siemens erhält Gartner-Anerkennung für seine industriellen AIoT-Kompetenzen
Siemens hat bekannt gegeben, dass das Unternehmen als Leader im Gartner Magic Quadrant for Global Industrial AIoT Platforms 2026 anerkannt wurde. Diese Anerkennung unterstreicht die kontinuierliche Weiterentwicklung von Siemens in den Bereichen industrielle künstliche Intelligenz, IoT-Konnektivität und datengesteuerte Fertigungstechnologien.
Das Unternehmen stellt seine industriellen AIoT-Kompetenzen über Insights Hub bereit, die Industrial-IoT-as-a-Service-Plattform von Siemens. Die Lösung kombiniert industrielles Datenmanagement, Analysen und KI-Technologien, um Herstellern dabei zu helfen, Betriebsdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.
Aus Sicht der industriellen Automatisierung spiegelt diese Anerkennung einen umfassenderen Wandel im Markt wider: Traditionelle Automatisierungssysteme entwickeln sich über Steuerungs- und Überwachungsfunktionen hinaus zu intelligenten Plattformen für die Entscheidungsunterstützung. AIoT-Plattformen werden zu einer wichtigen Schnittstelle zwischen Assets auf Feldebene, Automatisierungssystemen, Engineering-Daten und Geschäftsprozessen.
Insights Hub verbindet Industriedaten mit KI-gestützten Betriebsabläufen
Siemens Insights Hub erfasst und kontextualisiert Daten aus Industrieanlagen, Produktionsprozessen und Engineering-Umgebungen im gesamten industriellen Software-Ökosystem von Siemens. Durch die Integration von Daten aus der Betriebstechnologie (OT) mit KI-basierter Analyse unterstützt die Plattform Anwendungen wie die Optimierung von Anlagen, die Verbesserung der Produktionsleistung, das Qualitätsmanagement und die Überwachung der Nachhaltigkeit.
Eine wichtige Entwicklung ist die Integration mit dem Intelligence Center X von Siemens, einem agentenbasierten Unternehmenssystem zur Koordination von KI-Agenten und Workflows. Dieser Ansatz ermöglicht es Industrieunternehmen, von der passiven Datenvisualisierung zu stärker automatisierten Analysen und betrieblichen Empfehlungen überzugehen.
In der industriellen Praxis entsteht der Wert von AIoT nicht allein durch die Erfassung großer Mengen an Maschinendaten. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, zuverlässige Felddaten, Engineering-Wissen und Produktionsziele in einen nutzbaren Entscheidungsprozess zu integrieren. Plattformen wie Insights Hub stehen für diesen Übergang von der digitalen Überwachung hin zu intelligenten Fertigungsabläufen.
KI-definierte Automatisierung wird zu einer neuen industriellen Ausrichtung
Der Bereich der industriellen Automatisierung tritt in eine Phase ein, in der KI-Technologien zunehmend in SPS-Systeme, Industriesoftware, digitale Zwillinge und Fertigungsumgebungen integriert werden.
Traditionelle Automatisierungsarchitekturen basieren in der Regel auf vordefinierter Logik, Sequenzen und Regelungsstrategien. KI-definierte Automatisierung erweitert diese Fähigkeiten, indem sie Systemen ermöglicht, komplexe Betriebsmuster zu analysieren, Optimierungsmöglichkeiten zu erkennen und adaptive Entscheidungen zu unterstützen.
Für Hersteller bedeutet diese Entwicklung, dass künftige Automatisierungssysteme eine engere Integration zwischen folgenden Bereichen erfordern werden:
- Feldgeräten und industriellen Netzwerken
- Steuerungssystemen und Engineering-Plattformen
- Industriellen Data Lakes und Cloud-Diensten
- KI-Modellen und betrieblichen Workflows
Es wird erwartet, dass die Kombination aus Automatisierungskompetenz und künstlicher Intelligenz beeinflusst, wie Fabriken Instandhaltungsstrategien, Produktionseffizienz, Energieverbrauch und Prozessoptimierung steuern.
Die Qualität von Industriedaten bleibt die Grundlage für KI-Anwendungen
Während die Einführung von KI weiter zunimmt, müssen Industrieunternehmen ein grundlegendes Problem angehen: die Qualität und Struktur ihrer Betriebsdaten.
Industrielle Umgebungen enthalten vielfältige Informationsquellen, darunter Sensorsignale, Controller-Variablen, Wartungsaufzeichnungen, Engineering-Dokumentation und Produktionsparameter. Ohne eine angemessene Kontextualisierung der Daten können KI-Systeme Schwierigkeiten haben, aussagekräftige Ergebnisse zu erzeugen.
Der Ansatz von Siemens mit Insights Hub unterstreicht die Bedeutung der Verbindung von Anlagendaten mit Engineering- und Prozessinformationen. Dies ist besonders relevant für Branchen mit komplexen Produktionsanlagen, in denen die Anlagenhistorie und Prozessbedingungen betriebliche Entscheidungen direkt beeinflussen.
Siemens Digital Industries Software erweitert sein Portfolio für die digitale Transformation
Siemens Digital Industries Software stellt Software, Hardware und Dienstleistungen über die Geschäftsplattform Siemens Xcelerator bereit. Das Portfolio umfasst industrielle Softwarelösungen, Technologien für digitale Zwillinge und Engineering-Tools zur Unterstützung von Produktentwicklung, Fertigung und betrieblicher Verbesserung.
Die Anerkennung durch Gartner spiegelt die wachsende Bedeutung industrieller Softwareplattformen in modernen Fertigungsstrategien wider. Das industrielle Ökosystem der Zukunft wird wahrscheinlich auf einer engeren Zusammenarbeit zwischen Automatisierungshardware, Industriesoftware, KI-Technologien und digitalen Engineering-Modellen beruhen.
Für Automatisierungsingenieure lautet die zentrale Erkenntnis, dass AIoT-Plattformen traditionelle Steuerungssysteme nicht ersetzen. Stattdessen entwickeln sie sich zu einer zusätzlichen Intelligenzschicht, die Betriebsdaten mit übergeordneten Optimierungs- und Entscheidungsprozessen verbindet.
