Aveva bietet ein breites digitales Ökosystem an. Im Mittelpunkt steht die offene, herstellerunabhängige und cloudbasierte Plattform Connect, die eine schnelle und zuverlässige Integration von industriellen Daten, Modellen, Anwendungen und KI/Analysen ermöglicht. (Quelle: Aveva)
Die gebürtige Argentinierin Ileana Honigblum begann ihre Karriere vor über 25 Jahren in ihrem Heimatland. Seit dem hat sie einen breiten Erfahrungsschatz in der IT- und Softwarebranche aufgebaut. Als Ziele bei Aveva hatte sie sich gesteckt: strategische Kundenpartnerschaften vertiefen, Ökosysteme stärken, Wachstum generieren. Dabei war das von geopolitischen und wirtschaftlichen Unsicherheiten geprägte Umfeld nicht optimal, aber: „Ich komme aus einem Land, in dem man gewohnt ist, mit Schwierigkeiten umzugehen“, sagte sie bei unserem Kennenlerngespräch auf der Hannover Messe 2025. Und heute? „Ich würde die gleiche Antwort wieder geben“, lacht sie zu Beginn unseres Interviews. Konkret nach ihrer Ein-Jahres-Bilanz gefragt, erklärt I. Honigblum: „Ja, es gab viele Herausforderungen und Veränderungen. Insgesamt haben wir in den vergangenen Monaten gezielt an Kundenbeziehungen gearbeitet mit dem Anspruch, Vertrauen aufzubauen und gemeinsam Roadmaps zu gestalten. Das ist uns gelungen!“ Zudem habe man den Umsatz gesteigert – „sogar etwas mehr als erwartet“, freut sie sich. Und über noch etwas anderes: „In der zweiten Jahreshälfte fragten unsere Kunden verstärkt nach Lösungen. Und es stand weniger die Frage im Raum, ob man Connect oder Analytics benötigt, sondern wie man es umsetzen kann. Das gilt gerade auch vor dem Hintergrund der IT/OT-Zusammenführung.“ Insgesamt reiche die Nachfrage vom schnellen Zugriff auf verlässliche Betriebsdaten bis hin zu skalierbaren Ansätzen für Analytics und KI, die sich in bestehende Abläufe integrieren lassen.
Breites Softwareangebot
Hierfür stellt das Unternehmen eine Vielzahl an Softwarelösungen bereit. Ein zentrales Tool ist Aveva PI. Es sammelt und historisiert Prozess- und Betriebsdaten aus OT- und IT-Systemen und macht sie für Analysen, Monitoring und Entscheidungsprozesse nutzbar. In der Praxis können Teams somit Auffälligkeiten schneller einordnen, Trends vergleichen und Ursachenanalysen auf eine gemeinsame Datengrundlage stellen. Ergänzend bündelt die Plattform Connect Daten, Modelle und Anwendungen, um Zusammenarbeit über Teams und Standorte hinweg zu erleichtern. Somit lassen sich Informationen aus Engineering Betrieb und Partnernetzwerk besser zusammenführen. Mit Unified Engineering wird darüber hinaus der durchgängige Engineering-Workflow unterstützt. Ziel ist weniger Reibungsverlust durch Übergaben und damit weniger Rework, weniger Inkonsistenzen und schnellere Projektzyklen.
Immer wichtiger wird in diesen Tools KI – und zwar nicht nur analytische, sondern zunehmend generative. Clemens Schönlein gibt eine kurze Einordnung zur AI-Roadmap. „Gestartet sind wir zirka 2012 mit Traditional AI/ML. 2020 traten dann die LLM auf den Plan. Und seit 2023 ermöglichen AI Agents den Zugang zu anderen Systemen, um komplexere Herausforderungen zu lösen“, so sein Überblick. Als übergeordnete Aveva-KI-Strategie nennt er: Industrial AI über den gesamten Lebenszyklus ausrollen.
KI – Intelligenzverstärker mit revolutionärem Potenzial
Auf die Frage, wie revolutionär er KI für die Industrie einstuft, antwortet er: „Ich persönlich ordne KI als Revolution ein, weil sie sehr viel ermöglichen wird. Im industriellen Bereich sind Einsatz und Nutzen aktuell allerdings noch recht überschaubar.“
Mit Blick auf die Industrie ist seine Erfahrung, dass Sensordaten erhoben und auch in Teilen analysiert werden. „Daten sammeln, Root-Cause-Analyse, Dashboard-Erstellung gehen heute schon“, fasst er den Ist-Stand zusammen. „Die Technologie schafft aber sehr viel mehr Möglichkeiten. Der Wert ergibt sich aus der Art, wie wir KI anwenden.“ Er bleibt beim Thema Dashboard und verdeutlicht: „Nutzer möchten sich zukünftig nicht mehr durch Visualisierungen klicken. Stattdessen stellen sie eine konkrete Frage, zum Beispiel: Was war gestern die maximale Spitzenlast? Das System zieht die passenden Werte, fasst sie zusammen und liefert – je nach Datenlage – den Trend der letzten Tage gleich mit.“ Damit würde KI Zusammenhänge sichtbar machen, zum Beispiel rund um einen Alarm oder eine Auffälligkeit. Ebenfalls beantwortet wird dabei die Frage, ob es sich um ein Einzelereignis handelt oder um ein Muster, das wiederkehrt.
Als aktuelle „Baustelle“ bei vielen Unternehmen nennt er die Kontextualisierung. „Daten sammeln und in Historian- sowie Archivsystemen ablegen, ist ein guter Anfang. Um diese Daten sinnvoll mit KI auswerten zu können, bedarf es allerdings mehr.“ Wer Datenstrukturen, Asset-Modelle und Metadaten sauber aufgesetzt habe, könne KI nun deutlich schneller einsetzen und damit Mehrwert generieren.