SPS 2025 Einblicke: Wie Software-Defined Automation und Edge AI die Zukunft der deutschen Industrie neu gestalten

Struktureller Wandel in der Industrieautomation: Von Hardware-Steuerung zu Softwareplattformen

Die Smart Production Solutions (SPS) 2025 Messe ist nicht nur eine Plattform zur Präsentation technologischer Spitzenleistungen, sondern auch ein entscheidendes Fenster, um die Entwicklungsrichtung der deutschen Industrie für die nächsten zehn Jahre zu beobachten. Rückblickend auf die Messe haben wir beobachtet, dass sich der Fokus im Bereich der Industrieautomation von der reinen Hardware-Steuerung und Sensorik hin zu Systemintegration und intelligenten Entscheidungsplattformen, die auf Software und Künstlicher Intelligenz basieren, schnell verschoben hat.

1. Software-Defined Automation (SDA) wird zur neuen Innovationspriorität

Der Trend der Software-Defined Automation (SDA) zeigt, dass die industrielle Steuerungstechnik sich von traditionellen, hart kodierten Hardware-Architekturen entkoppelt und zu flexibel einsetzbaren Softwareplattformen entwickelt. Dies ist mehr als nur ein einfaches Software-Upgrade; es ist ein Paradigmenwechsel in der Systemarchitektur. Nehmen wir Siemens als Beispiel: Seine SDA-Strategie konzentriert sich darauf, die „Industrie-Edge“ als standardisierte Softwareinfrastruktur aufzubauen und durch virtuelle SPS (vPLC) und IT-gestützte Engineering-Methoden (wie SIMATIC AX) die Steuerungstechnik von spezifischer Hardware zu befreien. Diese Entkopplung verbessert die Skalierbarkeit des Systems und die Flexibilität bei der Personalbeschaffung erheblich und ermöglicht es Automatisierungslösungen, schneller auf Marktentwicklungen zu reagieren.

Die Herausforderung für deutsche Unternehmen in dieser Transformation liegt nicht mehr in der reinen Hardware-Beschaffung, sondern darin, Integrationsfähigkeiten aufzubauen, die ein komplexes Software-Ökosystem unterstützen, und befähigende Fachkräfte zu entwickeln, die sowohl OT (Operational Technology) als auch IT verstehen, um dieses softwaregetriebene Produktionsparadigma zu beherrschen.

2. Vertiefung der Edge AI: Von visuellen Anwendungen zu Echtzeit-Entscheidungen

Der Trend der Edge Artificial Intelligence (Edge AI) erweitert sich von traditionellen visuellen Anwendungsfällen wie Bilderkennung hin zu tiefergehenden, eng mit der physischen Welt gekoppelten Echtzeit-Entscheidungsanwendungen. SPS 2025 zeigte einen zunehmenden Trend zur Integration von spezialisierten neuronalen Verarbeitungseinheiten (NPU) in Industriesteuergeräte (IPC). Die Kernlogik dieser Verschiebung besteht darin, die KI-Inferenz direkt in die Produktionsstätte zu verlagern, um lokale Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in Millisekunden zu ermöglichen und somit die Abhängigkeit von Cloud-Latenz und Bandbreite vollständig zu eliminieren.

Für die deutsche Maschinenbau- und Automobilindustrie bedeutet dies, dass die Geräte selbst zu „intelligenten Entitäten“ werden. Jede Maschine in der Produktionslinie kann zu einem Knoten mit lokaler Intelligenz werden, Produktionsparameter in Echtzeit wahrnehmen und sofort anpassen, was die Zuverlässigkeit der Industriegeräte, die Energieeffizienz und die Steigerung der Produktionseffizienz direkt beeinflusst.

3. Aufkommen von Agentic AI: Von Hilfswerkzeugen zu autonomen Workflows

Die aufregendste Beobachtung ist die rasche Implementierung von Agentic AI (Agenten).Emergenz der Agentic AI: Von Hilfsmittel zu autonomen Arbeitsabläufen

Die aufsehenswerteste Beobachtung ist die rasche Implementierung von Agentic AI (Agenten). Die Industrie ist nicht länger zufrieden mit einfachen Fragen oder Datenabfragen durch KI, sondern wendet sich der Entwicklung von KI-Agenten zu, die komplexe Anweisungen verstehen, autonom planen, mehrstufige Aufgaben ausführen und sich selbst überprüfen können. Einige Hersteller stellen beispielsweise Agenten bereit, die Benutzeranforderungen in ausführbare Steuerungsanwendungen umwandeln und den Bereitstellungs- und Verifizierungsablauf in Simulations- und Testumgebungen automatisch abschließen. Dieser Trend markiert den Übergang der KI im Industriesektor von einem „intelligenten Hilfsmittel“ zu einer „autonomen Ausführungseinheit“.

Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die deutschen Forschungs- und Betriebsprozesse. Es bedeutet, dass sich der Schwerpunkt der Ingenieure von lästigen, repetitiven Aufgaben befreien und sich auf die Definition von Systemzielen, die Festlegung von Verhaltensbeschränkungen und die Überwachung der endgültigen Entscheidungen konzentrieren können, um eine agile und intelligente Weiterentwicklung von Forschung und Produktion zu erreichen.

4. Tiefgreifende Auswirkungen auf das deutsche Industriesystem

Diese technologischen Trends führen gemeinsam zu einem zentralen Schluss: Die deutsche Industrie vollzieht den Übergang von „hochspezialerter mechanischer Fertigung“ zu „hochintegrierter intelligenten Systemarchitektur“ in einem beschleunigten Tempo.

Bedeutung für die deutsche Fertigung: Dieser Wandel erfordert von deutschen Unternehmen eine tiefe Integration in der Softwarearchitektur, der Datenverwaltung und der KI-Modellbereitstellung. Unternehmen, die schnell die SDA-Philosophie (Software Defined Architecture) annehmen und Softwarefähigkeiten in traditionelle Fertigungsprozesse integrieren, werden einen signifikanten Wettbewerbsvorteil erzielen. Im Gegensatz dazu riskieren Unternehmen, die noch im Stadium des traditionellen Hardware-Stapels verharren, von Plattformbasierten, softwaregetriebenen Wettbewerbern schnell überholt zu werden.

Neustrukturierung der europäischen Wertschöpfungskette: Die Stärke Europas liegt in seiner tiefen Ingenieurbasis und seiner starken industriellen Infrastruktur. Die Verbreitung von SDA und Edge AI wird Europa dazu veranlassen, einen europäischen Industriestandard und ein Lösungsökosystem zu schaffen, das auf „Software Defined“ basiert. Dies ist nicht nur vorteilhaft für die Exportposition Europas im Bereich hochmoderner Industriewaren und intelligenten Fertigung, sondern könnte Europa auch dazu bewegen, in Schlüsseltechnologien eine tiefere Souveränität zu erreichen und so die Unsicherheiten globaler Handelshemmnisse effektiv zu bewältigen.

Langfristige Perspektive: In den nächsten 3 bis 10 Jahren können wir vorhersagen, dass die industrielle Produktion noch dezentraler und adaptiver werden wird. Fabriken werden keine isolierten Maschinen mehr sein, sondern miteinander verbundene, selbstlernende „digitale Organismen“. Der Energiewandel und Nachhaltigkeitsziele werden die Nachfrage nach KI-Algorithmen zur Energieeffizienzsteigerung weiter ankurbeln, wodurch „grüne Fertigung“ zu einem KI-gesteuerten Optimierungsziel wird. Daher werden Industrieunternehmen, die Plattformbasierte Software und Edge Intelligence beherrschen, zur zentralen Triebkraft der europäischen Fertigung in Zukunft werden.