de.wedoany.com-Bericht: Während der World Artificial Intelligence Conference 2026 hat Siemens in China erstmals den Eigen Engineering Agent sowie die industrielle KI-Orchestrierungssoftware Intelligence Center X vorgestellt. Der Schwerpunkt dieser Veröffentlichung liegt nicht nur auf der Einführung zweier neuer KI-Softwarelösungen, sondern darauf, künstliche Intelligenz weiter in konkrete Bereiche wie Automatisierungstechnik, Produktionsliniensteuerung, Gerätekonfiguration, experimentelle Forschung und Entwicklung sowie den Betrieb von Infrastruktur einzubetten. Dadurch wandelt sich die industrielle KI von einem unterstützenden Analysetool zu einem Produktionssystem, das an der Ausführung von Engineering-Aufgaben teilnehmen kann.
Xiao Song, Global Executive Vice President von Siemens, sowie Vorsitzender, Präsident und CEO von Siemens China, erklärte, dass das chinesische verarbeitende Gewerbe über eine vollständige Kategoriepalette und eine tiefe industrielle Basis verfüge und gleichzeitig eine hohe Geschwindigkeit bei der Technologieanwendung aufweise. Der Schlüssel zur Produktivität industrieller KI liege nicht einfach in der Anbindung generischer Modelle, sondern in der Kombination von Branchenwissen, Gerätedaten und Engineering-Prozessen, um KI in reale Produktionsszenarien zu bringen und schrittweise von Einzelanwendungen auf eine skalierte Bereitstellung auszuweiten.
Der Eigen Engineering Agent ist ein von Siemens für die industrielle Automatisierungstechnik entwickelter KI-Agent. Im Gegensatz zu generischer KI, die nur Fragen beantworten oder Texte generieren kann, ist Eigen in der Lage, basierend auf den Anforderungen eines Automatisierungsprojekts eigenständig Aufgaben zu zerlegen, Ausführungsschritte zu planen, Steuerungsprogramme zu generieren, Systemkonfigurationen abzuschließen und Ergebnisse zu validieren. Die abgedeckten Engineering-Inhalte umfassen die Generierung von PLC-Code, die Entwicklung von HMI-Benutzeroberflächen, die Konfiguration von Antriebsparametern und die Unterstützung bei der Projektkonfiguration.
In traditionellen Automatisierungsprojekten müssen Ingenieure basierend auf den Anforderungen der Produktionslinie nacheinander die Steuerungslogik schreiben, Geräteparameter einstellen, Schnittstellen entwickeln und Systemtests durchführen, wobei verschiedene Schritte wiederholt überprüft und geändert werden müssen. Eigen versucht, diese verteilten Aufgaben in einen kontinuierlichen Engineering-Prozess zu integrieren, sodass KI basierend auf den Projektanforderungen Lösungen generieren und während der Ausführung kontinuierlich prüfen und optimieren kann. Siemens gibt an, dass der Agent die Effizienz der Ausführung relevanter Aufgaben um das 2- bis 5-fache, die Engineering-Effizienz um 50 % und die Lösungsqualität um 80 % steigern kann, sodass Ingenieure mehr Zeit für Systemarchitektur, Prozessbewertung und Sicherheitsentscheidungen aufwenden können.
Am Messestand präsentierte Siemens gemeinsam mit Beichen Recycling aus China einen Prototypen für die intelligente Demontage von Batteriemodulen. Die Anlage basiert auf der TIA-Total-Integrated-Automation-Lösung und der NX-MCD-Maschinenmechanik-Simulationssoftware und ist an den Eigen Engineering Agent angebunden. Sie kann verschiedene Typen von Batteriemodulen identifizieren und nach einer manuellen Überprüfung automatisch demontieren.
Altbatteriemodule unterscheiden sich in Struktur, Verbindungsart und internem Zustand. Ein reines Festprogramm kann sich nur schwer an unterschiedliche Produkte anpassen. Der Prototyp kombiniert KI-Erkennung, mechanische Simulation, Mensch-Maschine-Interaktion und ein automatisches Steuerungssystem, um Modulerfassung, Demontagepfadbestimmung und Geräteaktionen zu verknüpfen und so Sicherheitsrisiken durch direkten menschlichen Kontakt mit der Batterieinnenstruktur zu reduzieren. Das Projekt wird derzeit noch in Form eines Prototyps gezeigt. Ob es in den großflächigen Einsatz gehen kann, muss noch durch die weitere Validierung der Erkennungsgenauigkeit, des Demontagetakts und der Anpassungsfähigkeit an verschiedene Modulstrukturen bestätigt werden.
Die erstmals in China ausgestellte Intelligence Center X übernimmt die einheitliche Orchestrierung und das Betriebsmanagement industrieller KI-Anwendungen. Die Software kann unternehmensinterne Daten, Modelle und Arbeitsabläufe integrieren und bietet eine Bereitstellungsumgebung für verschiedene KI-Anwendungen und -Agenten. Ihre Funktion besteht nicht darin, bestehende Produktionssysteme des Unternehmens zu ersetzen, sondern darin, ursprünglich verteilte Datenquellen, Geschäftsprozesse und manuelle Aufgaben zu verbinden, sodass KI die für die Produktion vor Ort erforderlichen Informationen erhält und an der Bearbeitung sich wiederholender Aufgaben sowie der Lösung von Produktionsproblemen teilnehmen kann.
Siemens gibt an, dass Intelligence Center X bereits bei den ersten globalen Unternehmenspartnern im Einsatz ist und die Belastung durch sich wiederholende manuelle Arbeiten um bis zu 95 % sowie die Effizienz der Problemlösung in der Produktion um 85 % steigern kann. Ob solche Software einen tatsächlichen Mehrwert erzielen kann, hängt davon ab, ob das Unternehmen über eine vollständige Datenbasis, Geräteschnittstellen und standardisierte Prozesse verfügt. Nur wenn Produktionsanlagen, Steuerungssysteme, Geschäftssoftware und Aufzeichnungen menschlicher Bedienung miteinander verknüpft sind, haben KI-Agenten die Voraussetzung, von einfachen Frage-Antwort-Spielen zu tatsächlichen Produktionsaufgaben überzugehen.
Im Bereich der Biowissenschaften präsentierte Siemens eine digitale Laborlösung, die Datenanalyse- und Modellierungsfähigkeiten mit der gPROMS-Plattform kombiniert, um experimentelle Daten, Prozesse und Teamarbeit in der Arzneimittelforschung einheitlich zu verwalten. Die Lösung zielt darauf ab, Probleme mit verstreuten Experimentaldaten und ineffizienten Prozessabläufen zu reduzieren und soll den gesamten Experimentierzyklus um etwa 30 % und die anfänglichen F&E-Investitionen um etwa 20 % verkürzen.
Im Bereich der Konsumgüterproduktion zeigte Siemens die gPROMS-Prozess-Digital-Twin-Lösung und den industriellen KI-Controller Flamingo. Flamingo kann historische Produktionsdaten und menschliche Erfahrung nutzen, um Schlüsselfaktoren zu modellieren, die die Produktqualität und die Stabilität der Produktionslinie beeinflussen, und die Prozessparameter kontinuierlich an Änderungen der Rohmaterialien anpassen. Derzeit wird das System bereits in mehreren Lebensmittelunternehmen eingesetzt, um die Anpassungsfähigkeit des Produktionsprozesses an Rohstoffschwankungen und sich ändernde Betriebsbedingungen zu verbessern.
Im Automobilbau integriert Siemens industrielle KI in die Bereiche Fahrzeugentwicklung, Produktionslinienplanung, flexible Fertigung und Qualitätsprüfung. In der Forschungs- und Entwicklungsphase können Tecnomatix-Digital-Twins, SICAR-Standardsteuerung und SIMOVE-Flexible-Fertigungstechnologie kombiniert werden, um Produktionsabläufe und Geräteaktionen zu simulieren. In der Produktionsphase kann das Inspekto-KI-Visual-Qualitätsprüf-Kit Defekte an Automobilkomponenten erkennen und so Fehler und Beurteilungsunterschiede bei der manuellen Prüfung reduzieren.
Industrielle KI dehnt sich auch auf die Infrastruktur von Gebäuden, Industrieparks und KI-Rechenzentren aus. Das Crowne Plaza Shanghai Yicai hat den Intelligent Cooling Cube AI BOX in das Steuerungssystem seines Kühlraums integriert. Die Bereitstellung erfolgte ohne Beeinträchtigung des normalen Hotelbetriebs, die Bauzeit betrug 3 Tage, und es wurde eine zusätzliche Energieeinsparung von 7 % erzielt.
Im Null-Kohlenstoff-Fabrik-Projekt von Sichuan Crun Co., Ltd. in China verbindet die KI-gesteuerte Smart ECX-Plattform für intelligentes Energie- und Kohlenstoffmanagement die Energiedaten des Industrieparks mit den Gerätebetriebssystemen. Dies senkte die Energiekosten des Parks um 30 %, erreichte eine Gesamtenergieeffizienz von über 90 % und reduzierte die Kohlenstoffemissionen seit Inbetriebnahme um insgesamt 64.000 Tonnen. Der Kern liegt nicht in der separaten Vorhersage des Energieverbrauchs, sondern in der kontinuierlichen Anpassung der Betriebsweise des Parks basierend auf Gerätelast, Energienutzung und Produktionsanforderungen.
Die Null-Kohlenstoff-Rechenzentrumsbasis von China CFC Data in Ulanqab zeigt die Integration von industrieller KI mit der Strominfrastruktur von Rechenzentren. Siemens liefert für dieses Projekt NXAirS-Mittelspannungsschaltanlagen, SIVACON-S8-Niederspannungsschaltanlagen und andere Verteilungsausrüstung, um die Stromversorgung für Server, Kühlung und andere elektromechanische Systeme zu gewährleisten. Mit steigender Leistungsdichte von KI-Rechenzentren wird KI nicht nur in Servern eingesetzt, sondern auch zur Überwachung und Optimierung von Strom-, Kühl- und Energieverbrauchssystemen.
Diese Anwendungen zeigen, dass sich die Implementierung industrieller KI auf zwei Wegen vollzieht: Der eine Weg besteht darin, KI direkt an der PLC-Programmierung, Gerätekonfiguration, Prozesssteuerung und Qualitätsprüfung zu beteiligen; der andere Weg besteht darin, über eine einheitliche Plattform Unternehmensdaten, Modelle und Geschäftsprozesse zu verbinden, sodass verschiedene KI-Agenten in Produktionssystemen zusammenarbeiten können. Ersteres entscheidet darüber, ob einzelne Engineering-Aufgaben beschleunigt werden können, Letzteres beeinflusst, ob KI von lokalen Pilotprojekten auf ganze Produktionslinien und gesamte Industrieparks ausgeweitet werden kann.
Derzeit hat die offene digitale Geschäftsplattform Xcelerator von Siemens in China über 600.000 registrierte Nutzer, mehr als 500 Ökosystempartner und vereint über 800 Produkte und Lösungen. Am 18. Juli wird Siemens im Shanghai World Expo Center eine Produkteinführungsveranstaltung für den Eigen Engineering Agent abhalten und das Produkt offiziell auf dem Markt anbieten.
