Kommentar von Clemens Schönlein, AVEVA Wie industrielle KI-Assistenten schnelleres Handeln ermöglichen

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Trotz riesiger Datenmengen sind wichtige Informationen in Industrieunternehmen nicht immer schnell genug verfügbar. Spezialisierte KI-Assistenten können das ändern. Sie greifen auf Unternehmensdaten zu, liefern kontextualisierte Antworten in Sekunden und beschleunigen Entscheidungen in Operations und Engineering. Die Grundlage dafür ist eine zentrale Plattform, die Daten bündelt und verknüpft.

Auffälligkeiten im laufenden Anlagenbetrieb sind dank feiner Sensorik schnell festzustellen. Länger dauert es, die Ursachen zu erforschen. Wer Unregelmäßigkeiten an einer Windenergieanlage bemerkt, will gleich mehrere Fragen beantworten: Gab es in den letzten 24 Stunden weitere Ausfälle im Park? Wie entwickelte sich die Temperatur in der Turbine? Was zeigen die Auslastungs-Dashboards? Das Problem: Die entsprechenden Daten aus Sensoren, Protokollen, Berichten und Ereignisdaten sind zwar vorhanden, liegen aber nur fragmentiert vor. Mitarbeiter müssen manuell mehrere Systeme öffnen, Bezeichnungen nachschlagen, Dateien durchsuchen und Ergebnisse zusammenführen.

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An Daten mangelt es nicht, denn Industrieunternehmen produzieren heute mehr davon als je zuvor. Sie liegen jedoch oft fragmentiert in verschiedenen Systemen und Abteilungen. Wer Antworten braucht, muss sie sich aus mehreren Quellen selbst zusammensetzen. Generische KI-Lösungen stoßen in der Industrie, ohne den benötigten Kontext, somit schnell an ihre Grenzen. Industrielle KI kann das in Form spezialisierter Assistenten ändern.

Entscheidungsgrundlage in Sekunden: industrielle KI in der Praxis

Industrielle Künstliche Intelligenz (KI) kann große Datenmengen zu handlungsrelevanten Informationen verdichten, manuelle Aufgaben reduzieren und einen stabileren Anlagenbetrieb unterstützen. Das gilt insbesondere für KI-Assistenten, die für den industriellen Einsatz bestimmt sind. Ein allgemeines Sprachmodell kennt keine Anlagenhistorie, Asset-Hierarchien oder unternehmensspezifischen Engineering-Dokumente. Es antwortet aus einem breiten, aber kontextlosen Wissenspool – für industrielle Anwendungen ist das zu wenig. Spezialisierte KI-Assistenten hingegen werden in bestehende Prozesse eingebunden und greifen ausschließlich auf Daten aus dem Unternehmen zu. Eine wichtige Basis dafür ist eine integrierte Plattform, die Daten über den gesamten Anlagen-Lebenszyklus verknüpft.

Im operativen Betrieb sieht das so aus: Mitarbeiter stellen ihre Fragen in natürlicher Sprache per Chat. Das funktioniert auch dann, wenn Nutzer nicht alle exakten Bezeichnungen und Begrifflichkeiten kennen. Ein spezialisierter KI-Assistent arbeitet mit einer hybriden semantischen Suche und gleicht Anfragen anhand von Kontext und Bedeutung ab.

Im Hintergrund werden sie automatisch durch einen KI-Orchestrator in Teilfragen zerlegt, ein semantischer Index verknüpft die Datenquellen kontextuell und das Sprachmodell formuliert eine strukturierte Antwort. Diese basiert ausschließlich auf den abgerufenen Unternehmensdaten und ist mit nachvollziehbaren Quellenverweisen versehen. Bei Bedarf generiert die KI eine Visualisierung als Dashboard oder Trendansicht. So werden aus verteilten Daten in Sekunden kontextualisierte Informationen, die Mitarbeiter nachvollziehen und beurteilen können.

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Dieses Prinzip funktioniert nicht nur bei der Überwachung von Windkraftparks oder sonstigen industriellen Anlagen. Im Engineering lässt sich ein spezialisierter KI-Assistent direkt in die 3D-Design-Umgebung einbetten. Er kann Fragen zu Spezifikationen und vorhandenen Plänen beantworten, technischen Support liefern und per Spracheingabe Befehle im System auslösen. Ergänzend können generative und prädiktive KI-Funktionen automatisch Designvarianten erzeugen, bewerten und auf Basis historischer Daten optimieren.

Vertrauen in KI: Was in sicherheitskritischen Umgebungen zählt

Da KI-Assistent verlässliche Informationen liefern müssen, sollten sie nachvollziehbar aufzeigen, welche Daten sie nutzen und wie sie zu einer Antwort kommen. Können sie etwas nicht beantworten, sollten sie das klar kommunizieren. Darüber hinaus zeichnen sich vertrauenswürdige KI-Assistenten durch drei Dinge aus:

• Guardrails: Fehlen relevante Daten, spekuliert der Assistent nicht, sondern weist darauf hin. Logikprüfungen überwachen die Antwortqualität kontinuierlich.

• Transparenz: Jede Antwort ist durch Quellenverweise auf konkrete Datenpunkte rückverfolgbar. Mitarbeiter können jederzeit nachvollziehen, worauf eine Einschätzung basiert.

• Datensicherheit: Der Assistent respektiert bestehende Zugriffskontrollen, Kundendaten werden weder gespeichert noch für das Training des Modells verwendet.

Auch wenn diese drei Punkte erfüllt sind: Wie nützlich der KI-Assistent im Arbeitsalltag ist, hängt eng mit der Qualität von Daten zusammen. Um KI sinnvoll einzusetzen, braucht es eine solide, verknüpfte Datenbasis. Denn sobald verschiedene Informationstypen gemeinsam auswertbar sind, zeigt KI ihren größten Nutzen. Darum sollten Sensordaten, Betriebshistorie und Engineering-Unterlagen auf einer zentralen Datenplattform zusammengeführt und miteinander in Kontext werden. Dies ist die Basis, um neue Quellen oder Anwendungen zu integrieren und schrittweise zu skalieren, ohne weitere Insellösungen zu schaffen.

Ausblick: Vom Assistenten zum Agenten

Industrielle KI-Assistenten folgen einem Stufenmodell. Auf der ersten Stufe steht die Beantwortung komplexer Fragen zu Daten und Informationen. Der nächste Schritt zeichnet sich bereits ab: KI-Assistenten sollen künftig nicht nur suchen und zusammenfassen, sondern auch Berechnungen durchführen und Softwarefunktionen steuern. Interaktive Folgefragen sollen die Ergebnisqualität weiter verbessern. Darüber hinaus entstehen zunehmend spezialisierte KI-Agenten, die eigenständig analytische Workflows aufsetzen, Echtzeitdaten mit Vorhersagemodellen abgleichen oder die automatisierte Erstellung digitaler Zwillinge unterstützen.

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Egal auf welcher Stufe sich industrielle KI befindet – es sollte immer eindeutig sein, welche Rolle sie im Unternehmen übernimmt. Während Expertise und Verantwortung weiterhin beim Menschen bleiben, liefern KI-Assistenten die Grundlage für fundierte Entscheidungen und schnelles Handeln.

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