Siemens & NVIDIA: KI, die SPS-Code schreibt – Ein Weckruf für die Industrie?

Ein Paradigmenwechsel für die Fabrikhalle

Am 3. September 2026 haben Siemens und NVIDIA eine Entwicklung vorgestellt, die weit über eine einfache Softwareaktualisierung hinausgeht. Mit dem «Industrial Co-pilot» kündigten die beiden Technologiekonzerne eine tiefgreifende Integration von generativer KI in die Kernprozesse der industriellen Automatisierung an. Konkret bedeutet dies, dass KI-Modelle nun direkt in der Siemens TIA Portal Engineering-Umgebung fähig sind, komplexen SPS-Code (Speicherprogrammierbare Steuerung) zu generieren und zu optimieren. Für die Schweizer Maschinen-, Elektro- und Metall-Industrie sowie für Sektoren wie Pharma und MedTech ist dies mehr als nur eine technische Neuerung, es ist ein strategischer Weckruf.

Was genau ist neu am Industrial Co-pilot?

Bisherige KI-Anwendungen in der Industrie konzentrierten sich oft auf vorausschauende Wartung oder Qualitätskontrolle. Der Vorstoss von Siemens und NVIDIA geht einen entscheidenden Schritt weiter und greift direkt in den Engineering-Prozess ein. Die Kernfunktionen umfassen:

• Generierung von SPS-Code: Ingenieure können Prozessanforderungen in natürlicher Sprache beschreiben, zum Beispiel «Fülle Behälter A bis 80%, heize auf 95 Grad und transferiere den Inhalt nach Abschluss zu Behälter B». Der Co-pilot übersetzt dies in lauffähigen, strukturierten Code für SIMATIC S7-Steuerungen. Erste Feldversuche deuten auf Effizienzgewinne von 15-30% bei repetitiven Programmieraufgaben hin.

• Simulation im Digitalen Zwilling: Durch die Integration mit der NVIDIA Omniverse Plattform können die Auswirkungen des neu generierten Codes sofort in einem physikalisch korrekten digitalen Zwilling der Produktionsanlage simuliert werden. Dies reduziert die Inbetriebnahmezeiten drastisch und minimiert Risiken, da Fehler virtuell und nicht an der teuren, realen Hardware gefunden werden.

• Fehlerdiagnose und Optimierung: Der Co-pilot kann bestehenden Code analysieren, Ineffizienzen aufzeigen und bei der Fehlersuche in komplexen Anlagen assistieren. Er lernt aus den globalen Betriebsdaten von Tausenden von Anlagen, um Muster zu erkennen, die einem einzelnen Ingenieur verborgen bleiben würden.

Diese Entwicklung signalisiert den Übergang von der reinen Informationstechnologie (IT) zur operationellen Technologie (OT). Die KI verlässt das Rechenzentrum und wird zum aktiven Werkzeug in der Fabrikhalle.

Warum ist das für Schweizer Unternehmen entscheidend?

Für eine Hochlohn- und Hochqualitätswirtschaft wie die Schweiz sind die Implikationen dieser Technologie enorm. Sie adressiert mehrere zentrale Herausforderungen direkt:

1. Fachkräftemangel: Gute Automationsingenieure sind rar. Der Industrial Co-pilot agiert als «Force Multiplier», der es bestehenden Teams ermöglicht, mehr und komplexere Projekte in kürzerer Zeit umzusetzen. Repetitive Programmieraufgaben werden automatisiert, sodass sich die Fachkräfte auf die Systemarchitektur und anspruchsvolle Problemlösungen konzentrieren können.

1. Wettbewerbsfähigkeit: Kürzere Time-to-Market Zyklen sind entscheidend. Wenn die Inbetriebnahme einer neuen Produktionslinie von Monaten auf Wochen verkürzt werden kann, ist das ein massiver Wettbewerbsvorteil. Die KI-gestützte Optimierung im laufenden Betrieb kann zudem die Gesamtanlageneffektivität (OEE) steigern.

1. Datenhoheit und Sicherheit: Siemens betont die Möglichkeit von On-Premise-Implementierungen. Das bedeutet, dass die sensitiven Produktionsdaten und das Prozess-Know-how das eigene Unternehmen nicht verlassen müssen. Dies ist ein zentraler Punkt, um die Anforderungen des revidierten Datenschutzgesetzes (revDSG) zu erfüllen und Geschäftsgeheimnisse zu wahren.

Konkrete Handlungsempfehlung für Schweizer Führungskräfte

Die Vorstellung, dass eine KI Steuerungslogik für kritische Maschinen schreibt, mag zunächst befremdlich wirken. Abwarten ist jedoch die riskantere Strategie. Wir empfehlen ein dreistufiges Vorgehen:

• 1. Analyse und Identifikation: Führen Sie eine interne Analyse durch. Wo in Ihrer Produktion sind die Inbetriebnahme-Prozesse am zeitaufwendigsten? Welche Anlagen sind durch ihre Komplexität fehleranfällig? Identifizieren Sie einen konkreten, abgegrenzten Anwendungsfall, zum Beispiel die Steuerung einer einzelnen Verpackungsmaschine oder einer Bearbeitungszelle.

• 2. Ein Pilotprojekt starten: Beginnen Sie mit einem überschaubaren Pilotprojekt. Testen Sie die neuen Werkzeuge in dieser kontrollierten Umgebung. Das Ziel ist nicht, sofort die ganze Fabrik umzustellen, sondern Kompetenzen aufzubauen und ein Gefühl für die Chancen und Grenzen der Technologie zu bekommen.

• 3. Upskilling der Ingenieure: Die grösste Veränderung betrifft die Rolle des Automationsingenieurs. Er wird vom reinen Programmierer zum «KI-Dirigenten». Er muss die Vorschläge der KI validieren, die Systemgrenzen definieren und die übergeordnete Logik verantworten. Investieren Sie jetzt in die Weiterbildung Ihrer wertvollsten Fachkräfte, damit sie diese neue Rolle ausfüllen können.

Der Industrial Co-pilot von Siemens und NVIDIA ist kein Science-Fiction-Szenario mehr, sondern wird bereits bei ersten Pilotkunden ausgerollt. Für die Schweizer Industrie ist dies die klare Aufforderung, die Digitalisierung der Produktion mit neuer Dringlichkeit voranzutreiben. Wer jetzt die Weichen stellt, sichert sich die Effizienz- und Innovationsvorteile von morgen.