Dirk Vielsäcker, Vice President Research & Development der Siemens AG, Digital Industries. (Quelle: Daniel Löb/vor-ort-foto.de)
Herr Vielsäcker, warum rückt Industrial AI jetzt stärker in den Fokus der Plattform?
D. Vielsäcker: Industrielle KI ist der nächste konsequente Schritt der digitalen Transformation. KI-Anwendungen in der Industrie nehmen derzeit deutlich zu. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr, ob industrielle KI eingesetzt wird, sondern wie wir sie sicher, wirtschaftlich und in der Breite skalieren können.
Deutschland und Europa bringen dafür hervorragende Voraussetzungen mit: eine starke industrielle Basis, tiefes Domänenwissen sowie einen enormen Schatz an Maschinen-, Sensor- und Prozessdaten. Gerade an der Verbindung von KI mit der physischen Welt – häufig als Physical AI bezeichnet – liegen besondere Stärken der deutschen und europäischen Industrie. Diesen Vorsprung müssen wir jetzt nutzen, um Wertschöpfung, Wettbewerbsfähigkeit sowie technologische und digitale Souveränität zu stärken.
Dabei unterscheidet sich industrielle KI grundlegend von KI im privaten oder allgemeinen kommerziellen Umfeld. Sie muss die Sprache des Engineerings sprechen und den hohen Anforderungen industrieller Prozesse an Präzision, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit gerecht werden. Genau hier setzt die Neuausrichtung der Plattform Industrie 4.0 an.
Welche Rolle spielen konkrete Use Cases für die neue Ausrichtung?
D. Vielsäcker: Konkrete Anwendungsfälle mit einem klaren und messbaren Nutzen stehen im Zentrum der Neuausrichtung. Wir dürfen industrielle KI nicht um der Technologie willen entwickeln. Der entscheidende Maßstab ist immer der konkrete Mehrwert für industrielle Wertschöpfungsprozesse.
Use Cases sind dabei gewissermaßen der Kompass: Von ihnen ausgehend lässt sich bestimmen, welche Daten, Infrastrukturen, Standards und Modelle tatsächlich benötigt werden. So verhindern wir, dass technologische Entwicklungen im Konzept- oder Pilotstadium verharren. Stattdessen sollen sie schnell Akzeptanz schaffen, messbare Ergebnisse liefern und pragmatisch in die industrielle Anwendung gelangen.
Zugleich machen konkrete Anwendungsfälle sichtbar, welche Eigenschaften industrielle KI erfüllen muss. Anwendungen müssen unter anderem robust, erklärbar, integrierbar, regulatorisch konform, menschzentriert und wirtschaftlich einsetzbar sein. Die Plattform wird hierfür gemeinsame Standards und übertragbare Lösungsansätze entwickeln.
Wie können insbesondere mittelständische Unternehmen von Industrial AI profitieren?
D. Vielsäcker: Für mittelständische Unternehmen kann industrielle KI erhebliche Potenziale erschließen. Voraussetzung ist jedoch, dass sie nicht jede technische Grundlage selbst entwickeln müssen. Eigene Recheninfrastrukturen, Datenarchitekturen, KI-Modelle und umfassende Spezialistenteams aufzubauen, ist für viele kleinere und mittlere Unternehmen weder wirtschaftlich noch realistisch. Sie benötigen deshalb einen einfachen Zugang zu gemeinsam nutzbaren Infrastrukturen, Standards und Lösungen.
Genau hier kann die Plattform einen wesentlichen Beitrag leisten: durch offene Schnittstellen, interoperable Starter-Kits, Referenzarchitekturen, einheitliche Datenstrukturen und gemeinsam nutzbare industrielle Datensätze. Solche vorwettbewerblichen Grundlagen reduzieren Doppelarbeit, senken Einstiegshürden und ermöglichen es Unternehmen, KI-Anwendungen schneller in bestehende Maschinen, Anlagen und Automatisierungssysteme zu integrieren.
Industrielle KI muss zudem so nutzbar werden, dass Unternehmen auch ohne umfassende eigene KI-Expertise Anwendungen einführen und skalieren können. Deshalb rücken wir den Transfer in den Mittelstand sowie die Einbindung von Start-ups und die Skalierung von Lösungen in einer eigenen Arbeitsgruppe besonders in den Fokus.