Wer wird die Zukunft der industriellen Steuerung bestimmen: Algorithmen oder Ingenieure?

In Diskussionen über industrielle Automatisierung wird künstliche Intelligenz (KI) oft als disruptiver Faktor dargestellt, der traditionelle ingenieurtechnische Aufgaben ersetzt. Insbesondere SPS-Ingenieure stehen häufig im Mittelpunkt dieser Diskussion. Diese Sichtweise ist jedoch zu vereinfachend und ignoriert die Realitäten in Fabriken und bei Ingenieurteams.

Die Realität besteht nicht in einer Ersetzung von Rollen, sondern in einer Neuzuteilung von Verantwortlichkeiten. Zwar verändert die KI die Art und Weise, wie industrielle Steuerungssysteme entwickelt werden, doch Ingenieure bleiben für die Festlegung der Funktionsprinzipien und der Wirksamkeit dieser Systeme verantwortlich.

Zusammenfassung von Rollen in der industriellen Automatisierung

Historisch gesehen gab es in der industriellen Steuerungstechnik eine klare Arbeitsteilung: SPSen führen deterministische Logik aus, Ingenieure entwerfen und warten diese Logik, und Software-Tools dienen ausschließlich als Entwicklungshilfen. Dieses Modell funktionierte gut in Phasen stabiler Produktionsumgebungen und langsamer Zunahme der Systemkomplexität.

Heutzutage stehen industrielle Systeme vor häufigen Konfigurationsänderungen, strengeren Effizienzzielvorgaben und steigenden Anforderungen an die Datenintegration. In diesem Kontext stellen nicht die Hardwarekomponenten, sondern die ingenieurtechnischen Arbeitsabläufe die primäre Einschränkung dar. Die Herausforderung besteht nicht mehr darin, ob die SPS die Maschine steuern kann, sondern ob das Ingenieurteam mit der Weiterentwicklung des Systems Schritt halten kann.

KI ist genau zur Bewältigung dieses Drucks entstanden – nicht, um Fachkompetenz zu ersetzen.

Der ingenieurtechnische Aufwand steht nicht mehr in einem proportionalen Verhältnis zum ingenieurtechnischen Nutzen.

Bei vielen Automatisierungsprojekten wird ein erheblicher Teil der Engineering-Zeit für notwendige, aber wenig anspruchsvolle Aufgaben aufgewendet. Das Erstellen wiederholter Logik, die Anpassung standardisierter Vorlagen, die Überprüfung der Signalzuordnung sowie die Aktualisierung der Dokumentation beanspruchen alle erhebliche Ressourcen.

Diese Aufgaben sind strukturiert, musterbasierend und wiederholbar – Eigenschaften, die sie besonders gut für eine Unterstützung durch KI geeignet machen. Indem KI-Werkzeuge vorläufige Steuerungsstrukturen generieren oder Inkonsistenzen frühzeitig identifizieren, sparen Ingenieure Zeit, ohne dabei die Kontrolle über den Prozess zu verlieren.

Die Verschiebung des Wertbeitrags ist deutlich: Weniger Zeit wird für das Erstellen von Logik aufgewendet, dafür mehr Zeit für die Bewertung des Gesamtsystems.

KI verändert den Einstiegspunkt, nicht den Endpunkt.

Ein wesentlicher Vorteil der KI-unterstützten SPS-Entwicklung ist die Beschleunigung der Einarbeitung. Selbst Junior-Ingenieure können nun Aufgaben übernehmen, die früher tiefes Fachwissen über herstellerspezifische Umgebungen erforderten. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Senior-Ingenieure entbehrlich wären; vielmehr verändert sich die Art und Weise, wie ihr Fachwissen eingesetzt wird.

Senior-Ingenieure übernehmen zunehmend Rollen wie Reviewer, Systemarchitekten und Risikomanager. Ihre Aufgabe verschiebt sich dabei von der zeilenweisen Programmierung hin zur Überprüfung des Systemverhaltens in realen Umgebungen. Künstliche Intelligenz beschleunigt die Ausführung, doch Urteilsfähigkeit erfordert nach wie vor ein menschliches Element.

Lieferantenstrategien leiten den Wandel.

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in industrielle Steuerungsplattformen spiegelt umfassendere strategische Überlegungen wider. Da sich die Hardwareunterschiede bei SPS-Geräten verringern, ist Zuverlässigkeit nicht mehr ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Die Lieferanten konzentrieren sich daher auf die Engineering-Umgebung, Software-Ökosysteme und langfristiges Nutzerengagement.

KI stärkt diese Ökosysteme, indem sie gesammeltes ingenieurtechnisches Wissen in Werkzeuge integriert, die auf eine Vielzahl von Projekten angewendet werden können. Siemenses Industrial Copilot ist ein herausragendes Beispiel dafür – nicht wegen seiner Neuheit, sondern weil er den Trend der Umwandlung ingenieurtechnischen Wissens in wiederverwendbare Software offiziell etabliert hat. Dieser Wandel profitiert sowohl Lieferanten als auch Anwender und verändert zudem die Erwartungen an Experten.

Steigende Effizienz bedeutet nicht, die Verantwortung abzugeben.

KI-Werkzeuge können ingenieurtechnische Arbeitsabläufe beschleunigen, übernehmen jedoch nicht die Verantwortung für die Ergebnisse des Systems. Die industrielle Automatisierung erfolgt in physischen Umgebungen, und Ausfälle haben greifbare Folgen wie etwa Schäden an Anlagen, Ausfallzeiten und Sicherheitsrisiken.

KI ist nicht dafür verantwortlich, Geräte zu debuggen, auf vor Ort auftretende Anomalien zu reagieren oder endgültige operative Entscheidungen zu treffen. Ingenieure bleiben für jeden Aspekt des Systembetriebs verantwortlich. Diese grundlegende Verantwortung kann durch Automatisierung nicht ersetzt werden.

Produktivität verschiebt sich hin zu systemorientiertem Denken

Organisationen, die KI-unterstützte Engineering-Tools eingeführt haben, berichten über eine signifikante Neuausrichtung der Arbeitsschwerpunkte. Die Teams wenden weniger Zeit der Konfiguration und mehr Zeit der Leistungsanalyse, Prozessverbesserung und Lebenszyklusoptimierung auf.

Ingenieure stellen sich nicht mehr die Frage: „Wie kann ich diese Logik schneller schreiben?“, sondern vielmehr: „Wie soll dieses System langfristig funktionieren?“ Diese Veränderung stärkt die Rolle der Ingenieure, statt sie abzuschwächen.

Ein neuer Wettbewerbsvorteil

Die wertvollsten Automatisierungsprofis werden heute nicht mehr allein anhand ihrer Programmierkenntnisse definiert. Der heutige Wettbewerbsvorteil ergibt sich aus der Kombination fachspezifischen Wissens mit der gezielten Anwendung von KI-Tools.

Diese Ingenieure verstehen, wie man die von KI generierten Ergebnisse validiert, wie man sie auf spezifische Branchenumgebungen anwendet und wie man die Einhaltung von Standards und Sicherheitsanforderungen sicherstellt. KI ergänzt diese Fähigkeiten, ersetzt sie jedoch nicht.

Die Rolle der KI

Die Darstellung von KI und SPS-Ingenieuren als gegensätzliche Kräfte erzeugt eine irreführende Narrative. Die industrielle Automatisierung hat sich stets durch bessere Werkzeuge in Verbindung mit qualifizierten Fachkräften weiterentwickelt.

KI beschleunigt ingenieurtechnische Aufgaben. Ingenieure stellen sicher, dass Systeme in der realen Welt zuverlässig funktionieren. Ohne die jeweils andere Seite ist keiner der beiden Aspekte ausreichend.

Die Kontrolle bleibt eine menschliche Verantwortung

Die Zukunft der industriellen Steuerung wird weder allein durch Algorithmen bestimmt noch allein durch Tradition bewahrt. Sie wird vielmehr von Ingenieuren geprägt, die verstehen, wie man KI integriert, ohne dabei die Verantwortung abzugeben.

In dieser Zukunft übernimmt die KI die Wiederholung und die Mustererkennung. Ingenieure übernehmen das Urteilsvermögen, die Verantwortung und die Innovation. Der eigentliche Protagonist der industriellen Automatisierung ist weder eine Technologie noch ein Beruf – sondern die Zusammenarbeit zwischen beiden.