Siemens Xcelerator: Wie industrielle KI-Agenten PLM beschleunigen

ChampionXperience Team

25. September 2026 5 Minuten Lesezeit

Haben Sie jemals Ihre PLM-Plattform geöffnet und sich in einem Berg unzusammenhängender Daten wiedergefunden? Wünschten Sie sich einen digitalen Assistenten, der die Engpässe sofort aufdeckt? Wenn Sie schon einmal die Frustration erlebt haben, wochenlang auf die abteilungsübergreifende Datenvalidierung warten zu müssen, sind Sie nicht allein. Die Kluft zwischen Konstruktion, Laborforschung und Fertigung stellt in der Prozessindustrie seit Langem ein kostspieliges Hindernis dar.

Doch die Landschaft wandelt sich. Wir verabschieden uns von der Ära passiver KI-Chatbots, die lediglich Fragen beantworten. Heute verwandelt die Integration generativer KI in den umfassenden digitalen Zwilling statische Daten in ein dynamisches, selbstoptimierendes Ökosystem. Durch die Kombination physikbasierter Simulationen mit autonomen agentenbasierten Workflows unterstützt die Siemens Xcelerator Business-Plattform Unternehmen dabei, komplexe, unverbundene Lebenszyklusdaten in praktischen, nachhaltigen Wert zu verwandeln.

Wenn Sie bereit sind zu sehen, wie dieser Wandel die Produktionshalle verändert, dann fangen wir an.

Die Evolution des digitalen Fadens: Die Brücke vom Labor zur Produktionshalle

Industrielle KI ist keine Universallösung. Ein Forscher im Labor, ein Produktentwickler bei Stresstests und ein Anlagenbetreiber in einer Produktionsstätte benötigen völlig unterschiedliche Datensätze. Um diese Daten nutzbar zu machen, müssen Unternehmen einen durchgängigen digitalen Datenfluss gewährleisten, der den relevanten Kontext über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg sichert.

Ein aktueller Siemens Thought Leadership Podcast mit John Nixon und Bill Hahn unterstreicht die Bedeutung des Kontextes bei industriellen Daten.

Wenn ein Produkt von der Laborphase in die Pilotproduktion übergeht, müssen seine wichtigsten Daten miteinander verbunden bleiben. Ohne einen durchgängigen digitalen Datenfluss können wichtige Konstruktionsdetails verloren gehen. Dies kann zu Fertigungsfehlern und längeren Markteinführungszeiten führen.

Jenseits der Kopiloten: Der Aufstieg industrieller KI-Agenten

In den letzten Jahren konzentrierte sich die Branche stark auf KI-gestützte Systeme – Tools, die Entwickler beim Programmieren oder Abfragen von Handbüchern in natürlicher Sprache unterstützen. Nun steht die Branche jedoch vor dem Zeitalter der „agentischen KI“. Anstatt auf Benutzerbefehle zu warten, können diese spezialisierten KI-Agenten komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe selbstständig wahrnehmen, analysieren, handeln und kontinuierlich dazulernen.

Ein gutes Beispiel dafür ist Siemens IntelCenter X, das die Überführung von KI aus Pilotprojekten in reale Produktionsabläufe unterstützt. Es verknüpft Unternehmensdaten und Lebenszykluskontext, sodass Menschen und KI-Agenten zusammenarbeiten können.

Der Eigen Engineering Agent geht noch einen Schritt weiter. Innerhalb des TIA Portalskann er SPS-Code generieren, HMI-Visualisierungen erstellen und Inkonsistenzen in Automatisierungsprojekten identifizieren.

Diese Betriebsmitarbeiter demokratisieren das Wissen im gesamten Unternehmen. Anstatt ein Support-Ticket einzureichen und tagelang auf eine Antwort zu warten, kann ein Techniker in der Fertigung einfach einen Betriebsmitarbeiter nach Statusaktualisierungen in Echtzeit fragen und so Prozessabweichungen oder Wartungsbedarf sofort erkennen.

Physikbasierte Simulation trifft auf KI

Um Unsicherheiten in der Produktion vollständig zu eliminieren, müssen Unternehmen die physikalische Genauigkeit von Simulationen mit der Geschwindigkeit von KI kombinieren. Der umfassende digitale Zwilling ermöglicht es Ingenieuren, alles von ersten Konzepten bis hin zu direkten Interaktionen mit fertigen Anlagen zu simulieren. Durch die Einspeisung historischer Betriebsdaten in industrielle KI-Modelle können Systeme potenzielle Engpässe vorhersagen, bevor diese sich physisch manifestieren.

Mit dem Digital Twin Composer auf dem Siemens Xcelerator Marketplace können Unternehmen Anlagenmodernisierungen in einer virtuellen Umgebung simulieren, die auf NVIDIA Omniverse basiert. Ingenieure können Änderungen digital testen, bevor die physische Inbetriebnahme erfolgt.

Die KI hilft dann dabei, die Simulation zu optimieren, indem sie Parameter anpasst, um einen sichereren und effizienteren Betrieb zu gewährleisten.

Traditionelle Arbeitsabläufe vs. agentenbasierte Arbeitsabläufe

Um die praktischen Auswirkungen dieser Technologien zu verstehen, wollen wir uns ansehen, wie sich traditionelle Engineering- und Betriebsabläufe mit einem agentenbasierten, KI-gesteuerten Ansatz vergleichen lassen.

Workflow-Phase	Traditioneller Ansatz	Agentenbasierter KI-Ansatz
Datenintegration	Manuelle Datenübertragung zwischen isolierten PLM-, ERP- und CAD-Systemen. Hohes Risiko des Kontextverlusts.	Einheitlicher digitaler Faden mit gemeinsamem Unternehmenskontext durch Tools wieIntelCenter X.
SPS- und HMI-Entwicklung	Sequenzielle, manuelle Programmierung und manuelle Überprüfung von Schaltplänen.	Autonome Generierung und Selbstkorrektur von Code mithilfe des Eigen Engineering Agent.
Problemlösung	Abgeschottete Kommunikation, manuelle Protokollanalyse und lange Wartezeiten auf Expertenunterstützung.	Sofortige Problemlösung und automatisierte Diagnose durch spezialisierte Anlagen- und Betriebsmitarbeiter.
Prozessoptimierung	Reaktive Anpassungen basierend auf historischen Berichten und praktischem Ausprobieren.	Prädiktive Engpasserkennung und Echtzeit-Parametervalidierung mithilfe physikbasierter digitaler Zwillinge.

Die Zukunft der vernetzten Rückkopplungsschleife

Industrielle KI verändert die Arbeitsweise von Prozessunternehmen. Hersteller können Felddaten in Echtzeit erfassen und zur Verbesserung von Produktdesigns nutzen.

Dadurch entsteht ein kontinuierlicher Feedback-Kreislauf. Jede neue Produktiteration wird intelligenter, sicherer und besser auf die Kundenbedürfnisse abgestimmt.

Mit Blick auf die Zukunft wird die Grenze zwischen digitaler Entwicklung und realen Arbeitsabläufen immer mehr verschwimmen. Die Frage ist nicht mehr, ob man KI einsetzen sollte, sondern wie schnell man autonome Agenten in bestehende Entwicklungsprozesse integrieren kann, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Wie bereitet sich Ihr Unternehmen auf den Übergang zu Agentic AI vor? Sind Sie bereit, autonome Agenten gemeinsam mit Ihrem Entwicklerteam einzusetzen, oder bevorzugen Sie es, sie ausschließlich in unterstützenden, kooperativen Rollen einzusetzen? Teilen Sie uns Ihre Gedanken in den Kommentaren unten mit!