Generative KI im Automatisierungsumfeld

Neue Technologien wie Cloud-Lösungen und KI-Systeme üben einen disruptiven Einfluss auf den Markt aus. Um wettbewerbsfähig zu sein, werden KI-unterstützte Lösungen benötigt, um die Wertschöpfung schneller und in höherer Qualität abzuliefern sowie repetitive Aufgaben zu automatisieren.

Das Kooperationsprojekt zwischen Siemens, Microsoft und Thyssenkrupp Automation Engineering zur Nutzung von Generativer KI im Automatisierungsumfeld zielt darauf ab, die aktuellen Herausforderungen in der SPS-Programmierung anzugehen. Ziel des Projekts ist eine schnellere, effizientere und qualitativ verbesserte PLC-Codegenerierung und Weiterverarbeitung sowie dessen qualitative Validierung. Dies stellt einen großen Schritt in Richtung der Reduktion bestehender Projektrisiken und Projektkosten dar. "Dies bedeutet nicht weniger als eine Demokratisierung der Technologie und einen weiteren Schritt der Technologieausbreitung," so Marcel Pfeiffer, Head of Digital Factory Solutions bei Thyssenkrupp Automation Engineering.

Die Applikation verbindet Operational Technology mit Information Technology. Dabei nutzt Thyssenkrupp Automation Engineering seine umfassende Erfahrung in anspruchsvollen, schnelllebigen Kundenprojekten mit komplexen Anforderungen und engen Zeitplänen. Diese Expertise wird kombiniert mit dem Automatisierungsportfolio von Siemens und der umfassenden GenAI-Kompetenz von Microsoft in den Bereichen Softwarelösungen, KI-Dienste und Cloud-Anwendungen.

KI-Assistent unterstützt den Menschen

Der Engineering Copilot von Siemens ist ein generativer KI-basierter Assistent, der Menschen in seiner Arbeit unterstützt und repetitive Aufgaben übernehmen kann. Der Engineering Copilot ist direkt mit der Siemens-Entwicklungsumgebung TIA Portal verbunden und bietet folgende Funktionalitäten: automatisierte Generierung von HMI-Screens, automatisierte PLC-Codegenerierung und eine Chatfunktion, um Rückfragen zum TIA Portal schnell und effizient zu lösen.

Der Industrial Copilot basiert auf den leistungsstarken Azure OpenAI Services von Microsoft und nutzt bewährte Datenquellen für die Eingabe. Verwendung findet eine Kombination aus Prozessablaufbeschreibung, Taktzeitdiagramm, geometrischer Beschreibung der Anlage (CAD-Datei), Schaltplan (CAE-Datei) und Kunden-SPS-Vorgaben. Ein besonderer Vorteil des Projekts liegt darin, dass der Copilot bereits in frühen Entwicklungsphasen eingesetzt wird. Statt die Codesequenzen an der realen Anlage zu testen, wird dies zunächst mithilfe eines digitalen Zwillings durchgeführt. In späteren Entwicklungsphasen erfolgt dann der nahtlose Übergang auf das physische Objekt. Dadurch bleibt der Industrial Copilot während des gesamten Entwicklungsprozesses aktiv und sorgt sowohl für eine schnellere Entwicklung als auch für eine höhere Qualität der Ergebnisse. Das Resultat ist die Datenausgabe in Form von HMI-Screens, SPS-Code und dessen Validierung. "Im speziellen Fall des Technologietransfers und dessen Weiterentwicklung wurde ein Fertigungssystem für Batterierundzellen ausgewählt, wie es bei zahlreichen europäischen Automobilherstellern im Einsatz ist. Hier konnte der Engineering Copilot bei Entwicklung und Finalisierung sein volles Potenzial über den gesamten Entstehungsprozess ausspielen", sagt Carsten Krauß, Head of Controls, Business Line Battery bei Thyssenkrupp Automation Engineering.

Die Vorteile des Engineering Copilots und seiner Integration in den Produktentwicklungsprozess sind vielfältig. Zunächst ist die Risikominimierung zu nennen. Bisherige Prozesse in der SPS-Codegenerierung werden planbarer und personelle Ressourcenengpässe besser ausgleichbar. Neueinsteiger:innen werden durch die Unterstützung von generativer KI und Benutzerführung, dank des GenAI-basierten Siemens Industrial Copiloten, in kürzester Zeit zu Expert:innen. Da er Eingaben in natürlicher Sprache erlaubt, gestaltet sich die Interaktion mit dem Siemens Industrial Copilot so einfach wie ein Fachgespräch mit einem Kollegen oder einer Kollegin. Einsteiger:innen werden somit in der Lage sein, komplexe Automatisierungscodes auf Anweisung schnell zu generieren, zu optimieren und zu debuggen. Zudem können sich wiederholende Aufgaben an den Copiloten delegiert werden, was zu einer reduzierten Arbeitsbelastung sowie verkürzten Entwicklungszeiten führt. Eine einfache und benutzergeführte Erstellung ermöglicht eine schnelle Anlagenvisualisierung. Dank des niedrigschwelligen Zugangs wird zudem eine hohe Nutzer:innenakzeptanz erzielt. Durch die präzisere Planbarkeit der SPS-Codeerstellung können Projektrisiken wesentlich einfacher reduziert und Wachstumspotentiale erschlossen werden.

Qualität des SPS-Codes verbessern

Ein nicht zu unterschätzender Faktor ist die Standardisierung und Qualitätsverbesserung des SPS-Codes als Grundlage für eine harmonisierte Code-Referenzdatenbank. Dieses Assistenzsystem stellt ein niedrigschwelliges Angebot dar, das Unternehmen branchenübergreifend ermöglich, im Bereich SPS-Codeerstellung und -validierung planbarer, schneller, kostengünstiger und qualitativ hochwertiger ans Ziel zu kommen. "Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Engineering Copilot TIA Essential mit bahnbrechender AI-Technologie die vorrangigen Herausforderungen im Bereich der SPS-Programmierung adressiert und dieses Kooperationsprojekt Thyssenkrupp Automation Engineering einen klaren globalen Wettbewerbsvorteil in Bezug auf Effizienz und Qualität bietet", sagt Marcel Pfeiffer. Die Technologie stellt Thyssenkrupp gemeinsam mit Siemens und Microsoft auf dem Stand von Siemens während der SPS in Nürnberg vor.

SPS, Halle 11, Stand 100