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Technische Details zu KI-Agenten: Industrielle KI-Agenten sind spezialisierte Softwaremodule, die auf den Prinzipien des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz basieren. Diese Agenten sind so programmiert, dass sie bestimmte Aufgaben wie die Überwachung von Produktionsprozessen, die Optimierung von Arbeitsabläufen oder die Verwaltung von Ressourcen selbstständig ausführen können. Ein wesentlicher Aspekt ihrer Funktionalität ist die Fähigkeit, große Mengen an Betriebsdaten in Echtzeit zu verarbeiten und daraus Schlüsse zur Effizienzsteigerung und Fehlerreduktion zu ziehen.

Schnittstellen und Integration: Ein zentrales Thema ist die Integration von KI-Agenten in bestehende industrielle Systeme. Dabei spielen Schnittstellen eine entscheidende Rolle. Damit die Agenten effektiv arbeiten können, müssen sie nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Steuerungssystemen kommunizieren können. Dies wird häufig über API-Schnittstellen (Application Programming Interface) realisiert, die eine standardisierte Methode bieten, um verschiedene Softwareanwendungen miteinander kommunizieren zu lassen.

API-Schnittstellen: APIs ermöglichen es Agenten, auf eine Vielzahl von Systemfunktionen zuzugreifen und diese zu steuern, ohne dass tiefe Eingriffe in die Softwarearchitektur erforderlich sind. Beispielsweise kann ein KI-Agent über eine API auf Produktionsdaten zugreifen, diese analysieren und auf Basis der Analyse Anpassungen der Produktionsparameter vorschlagen oder direkt initiieren.

Ein konkretes Beispiel für die Integration von KI-Agenten ist das TIA Portal von Siemens, eine Engineering-Plattform für die Automatisierung von Fertigungsprozessen. Hadzalic beschreibt, wie KI-Agenten in das TIA Portal integriert wurden.

Hadzalic beschreibt, wie KI-Agenten in das TIA Portal integriert werden, um Ingenieuren assistiert Funktionen zur Verfügung zu stellen. Diese Agenten können etwa den Code-Generierungsprozess unterstützen, Fehleranalysen durchführen oder Optimierungsvorschläge für den Maschinenbetrieb liefern.

Zukünftige Entwicklung und Interoperabilität: Die Zukunft der industriellen KI-Agenten sieht der Siemens Entwickler in einer weiteren Verfeinerung der Interoperabilität und der Autonomie. Er betont die Bedeutung von offenen Standards und der Entwicklung von Schnittstellen, die eine noch engere Integration von KI-Agenten in industrielle Systeme ermöglichen. Dadurch könnten Agenten nicht nur als unterstützende Tools dienen, sondern als integrale Bestandteile des Systems, die proaktiv und in Echtzeit auf Herausforderungen reagieren können.

Abschließend diskutieren die beiden die Herausforderungen bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Agenten, insbesondere im Hinblick auf Sicherheit und Datenschutz. Er betont, dass Sicherheitsaspekte bei der Gestaltung der Schnittstellen eine hohe Priorität haben müssen, um sicherzustellen, dass die Systeme gegen unbefugte Zugriffe geschützt sind und gleichzeitig effizient und zuverlässig funktionieren können. Die Entwicklung dieser Technologien, so der Siemens Mann, steht erst am Anfang, aber das Potenzial für transformative Veränderungen in der Industrie ist enorm.