✨ AI Kontextualisierung
„Für Siemens spricht Siemens.“ Ein alter Slogan von 1985. Davor und danach gab es andere, wie „Täglich neue Freude durch Siemens-Hausgeräte“ oder „Answers for life“. Diese und weitere Werbesprüche sind wie ein kleiner historischer Leitfaden, an dem man die Entwicklung des Unternehmens nachverfolgen kann.
Aktuell liest man „Transforming the everyday“ als Motto und ahnt vielleicht, welchen Fokus die im 19. Jahrhundert gegründete Tech-Firma heutzutage verfolgt. Patricia Neumann, CEO Siemens AG Österreich, gab dazu auf dem Branchenevent der Telekom Digital X Einblicke und zeigte, wie Siemens heute „industrielle KI“ und digitale Zwillinge nutzt.
Siemens 1847 gegründet
1847 gründeten Werner von Siemens und Johann Georg Halske in Berlin die „Telegraphen-Bauanstalt“, damals noch mit zehn Mitarbeitern. Im Laufe der Geschichte durchlief Siemens mehrere Entwicklungsphasen (1897 ging man an die Börse), durchlebte zwei Weltkriege und baute sich nach dem Zweiten und einer Zäsur zwei Jahrzehnte lang zur „Global Company“ wieder auf. Man expandierte in neue Geschäftsfelder und ließ Digitalisierung und Automatisierung ab dem Jahr 2000 in den Fokus rücken. Heute bezeichnet man sich als Technologieunternehmen und setzt auf Künstliche Intelligenz und virtuelle Simulation.
Industrielle KI bezeichnet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der Produktion, Fertigung und industriellen Prozessen; ein digitaler Zwilling ermöglicht die Modellierung komplexer Systeme, Prozessen und Ereignissen, um sie in einem virtuellen Abbild kostengünstig zu testen und die Effizienz durch Simulationen zu steigern.
Eigene KI-Foundation-Modelle
Beim ersten Bereich spielen vor allem LLMs (Large Language Models) eine große Rolle. Sie sind heute, Neumann zufolge, etwas ganz Selbstverständliches und werden tagtäglich genutzt. Doch was bedeutet das für die Industrie? Die CEO warf bei ihrer Keynote auf der Digital X genau diese Frage in den Raum und gab auch zugleich die Antwort darauf.
Man müsse auf der einen Seite viel davon lernen, auf der anderen Seite aber auch eigene Modelle bauen – im Sinne eines eigenen KI-Foundation-Modells für die Industrie. Die Tiefenkenntnis, die es hierbei in den Branchen brauche, etwa in Robotics, in der Produktion, im Prozess, bis hin zur Kreislaufwirtschaft, sei laut Neumann sehr spezifisch: „Und die Daten, mit denen wir es zu tun haben, sind nicht öffentlich verfügbar. Die meisten der industriellen Daten sind bei unseren Kunden, sind bei uns im Unternehmen und dort noch nicht einmal an einem Platz, sondern sehr verstreut.“
Deswegen habe es sich Siemens zur Aufgabe gemacht, viel in diesen Bereich zu investieren und an der industriellen KI zu arbeiten. Dies funktioniere jedoch nur durch Partnerschaften bzw. ein Ökosystem. „Wir kooperieren hier mit Unternehmen wie zum Beispiel Nvidia, um gemeinsam an einem industriellen KI-Betriebssystem zu arbeiten“, sagte die Siemens-CEO.
Anderer Standard als beim Konsum
Im Gegensatz zu KI-Anwendungen im Konsumentenbereich erfordert der Einsatz von Algorithmen im industriellen Umfeld ein völlig anderes Maß an Präzision, Ausfallsicherheit und Datensicherheit. Der Technologiekonzern Siemens fokussiert sich mit seiner Strategie rund um „Industrial AI“ darauf, diese Technologien für Fabriken und kritische Infrastrukturen verlässlich nutzbar zu machen. Ein zentraler technologischer Hebel ist dabei der „Siemens Industrial Copilot“.
„Wir glauben, dass für uns als Unternehmen, so wie im vergangenen Jahrhundert die Elektrifizierung den Umbruch für uns alle gebracht hat, die Disruption für uns als Tech-Unternehmen heute die KI ist“, erklärte Neumann.
Großteil noch in menschlicher Hand
Der digitale industrielle Kopilot sei heute wichtig, da 72 Prozent der weltweiten Produktionsschritte noch immer in menschlicher Hand liegen.
„Das heißt, es werden heute manuelle, wiederholende, repetitive Tätigkeiten durch den Menschen durchgeführt“, betonte Neumann und gab ein Beispiel für das Potential von automatisierten Prozessen bzw. wie diese ablaufen sollten.
„Wenn man heute in einem Werk einen neuen Auftragseingang bekommt, der bestimmte Produkte enthält, dann muss in der Konstruktion – in CAD-Modellen (Anm.: computergestützte, zwei- oder dreidimensionale Darstellungen von Objekten) – gleich alles angepasst werden. Das heißt, ein KI-Agent übernimmt das Auslesen des Auftragseingangs, übersetzt diese Daten bereits für das CAD-Modell, wo dann die Konstruktion entweder in 2D- oder im 3D-Modell angepasst wird.“
Die KI-Kollaboration
In weiterer Folge übernimmt der nächste KI-Agent. Dieser analysiert und stellt dann zum Beispiel fest, dass eine angepasste Konstruktion angepasste Materialien benötigt.
„Dann gibt es hoffentlich einen dritten KI-Agenten, der hilft, dass die Materialien rechtzeitig zum Werkzeug, zur Anlage und zur Maschine kommen. Darüber breiten sich Technologien wie der Orchestrator (Anm.: ein automatisiertes System, das komplexe IT-Prozesse verwaltet, koordiniert und in eine bestimmte Reihenfolge bringt) aus, die das Zusammenspiel der KI-Modelle und Agenten ermöglichen. Und einen Paradigmenwechsel für die Interaktion Mensch und Maschine schaffen.“
Hardware im industriellen Kontext
Für diese Strategie von Siemens steht bei allem digitalen Optimismus, den Neumann seit Langem teilt, noch immer der Mensch im Mittelpunkt, wie sie betonte.
„Es wird immer ein Zusammenspiel bleiben. Und das Training wird auch bei Themen wie zum Beispiel industriellen Foundation-Modellen in der physischen Welt stattfinden“, erklärte die Expertin. „In LLM-Modellen passiert viel Training auf Basis digitaler Daten. Sie trainieren Bilder, sie trainieren Videos, sie trainieren Texte – und die KI lernt. Im industriellen Kontext passiert viel Training auch in der physischen Welt. Der Roboter muss etwas tun, ein Sensor arbeitet und erkennt etwas. Das heißt, hier ist Hardware ein großes Thema, nicht nur die Software. Und auch Konnektivität ist ein wichtiger Faktor. Wir reden von Realtime-Engineering-Daten. Die braucht es nämlich, damit ein Copilot funktioniert und das Modell auch richtig lernt.“
Digitaler Zwilling bei Siemens
Dies und explizit „Industrial KI“ ist, wie erwähnt, nur ein großer Block, der Siemens vorantreibt. Die zweite große Schlüsseltechnologie ist das Thema digitaler Zwilling.
„Jeder, der in der Industrie unterwegs war oder in der IT-Branche weiß, dass man viele Dinge zuerst im Modell erarbeitet. Es gibt Prototyping, es werden Dinge ausprobiert“, sagte Neumann und zeigte fortan, dass man sich bei Siemens darüber Gedanken gemacht hat, diese Prozesse zu beschleunigen. „Das funktioniert bei uns im Unternehmen. Und zwar angefangen beim Produkt, beim Design, bis hin zur eigentlichen Produktion und zum gesamten Kreislauf einer industriellen Wertschöpfungskette.“
Als konkretes Beispiel nennt die CEO das Werk in Erlangen, das komplett in einem digitalen Zwilling abgebildet ist und für sich selbst sowie auch im Vergleich mit anderen Werken, die auf der Welt verstreut sind, im Verbund lerne.
Simulation sei hierbei wichtig, weil man nicht nur den Prozess beschleunigen könne und damit Innovation schneller vorantreiben, sondern auch, weil man in einer Welt lebe, wo Ressourcen (Energie, Material) knapp seien. Deshalb werden Anlagen bei Siemens zuerst digital abgebildet, bestmöglich optimiert und erst dann in die physische Welt übertragen.
„Alle mitnehmen“
„Flexible Produktion, eine adaptive Fertigung ist das, was unsere Kunden und wir selbst bei Siemens heute brauchen“, sagte Neumann. „Deswegen glauben wir sehr stark an das Thema digitale Zwillinge und arbeiten hier mit sehr vielen Unternehmen zusammen. Wenn man das jetzt über eine Produktionsstätte hinaus betrachtet, dann ist der Anwendungsbereich für digitale Zwillinge unendlich groß. Wir können uns ganze Städte vorstellen, die wir abbilden, wir können uns ganze Regionen vorstellen, die wir abbilden und etwas simulieren, was uns am Ende hilft, optimaler unterwegs zu sein. Nämlich ressourcenschonender, nachhaltiger und vor allem auch sicherer für unseren Planeten.“
Technologien dürfe man, Neumann nach, nicht isoliert betrachten. Sondern als ein Tool für den Menschen: „Deswegen glaube ich, ist es eine wirtschaftliche Verantwortung, sich für Technologie zu öffnen und diese einzusetzen“, ist sie überzeugt. „Aber es ist auch eine gesellschaftliche Verantwortung, uns alle auf der Reise mitzunehmen.“
