Werden Manufacturing-Execution- Systeme (MES) in großen Produktionslinien eingesetzt, müssen sie individuell an die Bedürfnisse des Kunden und der Fertigung angepasst werden. „Typischerweise dauert die Konfiguration auf Grund der enormen Komplexität solcher Anlagen mehrere Monate“, sagt Vladimir Zahorcak von der Siemens-Forschungsabteilung. Die Konfigurierung übernehmen entweder die Kunden selbst mit eigenen Mitarbeitenden oder die Aufgabe wird an einen externen Integrator übergeben. Beides hat Nachteile, vor allem, weil in der Regel im Zuge des Konfigurationsprozesses auch Softwareprogrammierung erforderlich ist, um die Anlage an spezielle Bedürfnisse anzupassen, was ein hohes Maß an Know-how voraussetzt. Das bedeutet einen großen zeitlichen Aufwand und hohe Anforderungen an Mitarbeitende oder einen nicht zu unterschätzenden finanziellen Anteil bei Systemintegratoren.

Self-evolving Software ist die Technologie, die hier einen Fortschritt bringen soll. Durch ihren Einsatz könnte der zeitliche Aufwand des Konfigurierens bald um die Hälfte sinken und deutlich effizienter erfolgen. „Der Betreiber der Anlage gibt vor, wie diese arbeiten soll“, so Zahorcak, „man kann etwa definieren, dass die Produktionslinie zum Beispiel auf maximale Energieeffizienz getrimmt werden soll.“ Der gesamte komplexe Konfigurationsprozess des MES muss nun an diese Vorgabe angepasst werden, was derzeit noch manuell erfolgen muss.

Self-evolving Software: autonome Anpassung an individuelle Anforderungen

Dass dieses Konzept Realität wird, dafür sorgt die in Wien ansässige neunköpfige Forschungsgruppe Scalable & Resilient Architectures, deren Leiter Vladimir Zahorcak ist. Sie ist Teil des globalen Siemens- Technologiefelds Software Systems & Processes. „Wir forschen an den Zukunftsthemen der Softwarearchitektur“, so der Experte, „und hier aktuell insbesondere an der sogenannten self-evolving Software.“ Was bedeutet das? „Unser Ziel ist es, dass sich eine Software in Zukunft autonom an die individuellen Anforderungen der Nutzenden anpasst“, erklärt Zahorcak. Das Wiener Forschungsteam ist in eine gut 200 Mitarbeitende zählende, weltweit agierende Research- und Predevelopment-Einheit eingebettet. Saurabh Narayan Singh koordiniert die Forschungsgruppen auf internationaler Ebene und hebt deren Bedeutung hervor: „Wir sehen hier ein wirklich großes Zukunftsthema, das wir – nicht zuletzt dank der Zusammenarbeit mit renommierten Universitäten – entscheidend vorantreiben.“

Zurück zur self-evolving Software und ihrem Mehrwert, den sie für die Kunden entfalten wird. Die individuelle Anpassung von MES wie etwa Opcenter X von Siemens an die Bedürfnisse der Kunden und der Fertigung wird also in Zukunft die innovative Software erledigen. Diese wird mittels KI-Agenten Parameter in der gesamten Anlage so setzen, dass etwa Effizienzvorgaben erfüllt werden – und zwar vollkommen autonom. „SCADA-Systeme oder PLCs, also Programmable Logic Controllers, die als Steuerungssystem direkt auf Produktionsmaschinen laufen, werden miteinbezogen“, so der Forschungsgruppenleiter.

Self-evolving Software wird also zwei Probleme lösen: zum einen die Konfiguration und zum anderen die Integration verschiedener Siemens- und bald auch externer Produkte. Das Trimmen großer Fertigungslinien auf Energieeffizienz ist nur ein Beispiel; andere KPIs sind etwa maximale Produktivität, Geschwindigkeit oder Lebensdauer – selbst Kombinationen sind denkbar. „Eine Herausforderung und zentrale Aufgabe unserer Forschungsaktivitäten ist die Self Awareness der KI, also die Agenten zu lehren, was sie tun müssen, was sie nicht tun dürfen und wo die Grenzen liegen“, ergänzt global Verantwortlicher Singh. Die Vorteile der KI beschränken sich nicht ausschließlich auf große Anlagen: Auch mittlere und kleinere Produktionsbetriebe sollen von self-evolving-Software-Lösungen profitieren, da sie gerade hier ein bestens geeignetes Werkzeug für eine nachhaltige Kostenreduktion und eine Beschleunigung des Konfigurations- und Inbetriebnahmeprozesses sind.

© Siemens

Mithilfe von KI-Agenten konfiguriert und optimiert die innovative Software Anlagen
autonom, um die Ziel-Produktions-KPIs zu erfüllen.

Aktuell werden die Softwaresysteme Schritt für Schritt an virtuellen Anlagen erprobt – mit großem Aufwand, damit Kunden in Zukunft weitreichend vom Einsatz in ihren Produktionslinien profitieren können. Und dazu kommen weitere Forschungsansätze. Vladimir Zahorcak: „Ein Beispiel dafür ist neben der Selfconfiguration das Thema Selfhealing – sprich: Wie reagiert die Maschine, wenn die KI-Agenten etwas falsch machen?“ Und letztlich geht es bis zur höchsten Ebene, der völligen Autonomie. „Heute läuft in neun von zehn Versuchen alles richtig. Aber dieser eine Versuch, bei dem es Probleme gibt, steht stellvertretend für die Forschungsthemen, die wir noch vor uns haben.“