Zeitreihen als Zukunft der Produktion

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind der nächste logische Schritt in der industriellen Automatisierung. Während klassische Automatisierungslösungen zunehmend austauschbar werden, suchen Unternehmen nach neuen Differenzierungsmerkmalen. Dabei gilt: Viele KI‑Anwendungen funktionieren bereits heute wirtschaftlich. Für Fortschritt braucht es nicht erst autonome Agenten.

Großes Potenzial liegt aktuell in vier Feldern: Engineering, Simulation, Vision und vor allem Time Series, also Zeitreihen. Im Engineering unterstützen KI‑Systeme Konstruktion, Parametrierung oder Dokumentation. Im Bereich Simulation entstehen KI-basierte Modelle, die komplexe physische Prozesse schneller und leichter abbilden als klassische Tools. Vision bleibt eine tragende Säule der industriellen KI. Und im Bereich Zeitreihen zeichnet sich der nächste Technologiesprung ab.

Schon jetzt zeigen Vision-Systeme, wie gut KI im industriellen Umfeld funktionieren kann: Qualitätsprüfung, Objekterkennung und Inspektionen sind produktionsreif. Das nächste große Feld ist jedoch die Analyse von Zeitreihen. Maschinen kommunizieren über Sensordaten, Prozesswerte und Energieverbräuche – und moderne KI‑Modelle können diese Informationen hochpräzise auswerten. Predictive Maintenance, Predictive Quality, Energieeffizienz oder Demand Forecasting lassen sich damit wirtschaftlich realisieren, oft ohne neue Hardware und sogar auf bestehenden CPUs.

Während viel über autonome Agentensysteme oder selbstoptimierende Maschinen gesprochen wird, sind diese Ansätze noch etwa 10 bis 15 Jahre entfernt. Fehlende Standards, Safety‑Anforderungen und Geschäftsmodelle bremsen die direkte Kopplung von KI‑Modellen an Steuerungen. Heute laufen Optimierungen meist im Digital Twin, also im digitalen Zwilling der Anlage, bevor sie in die reale Produktion übernommen werden.

Der Mensch bleibt im Regelkreis – noch.

KI-basierte Assistenzsysteme, etwa Large Language Models (LLMs), könnten künftig die Bedienung und Konfiguration von Maschinen erleichtern und so dem Fachkräftemangel begegnen. Doch auch hier gilt: Die Kosten für Anwendung und Betrieb müssen sich rechnen. Nicht jede Innovation ist sofort wirtschaftlich sinnvoll – Proof of Concepts gibt es viele, echte Skalierung ist selten.

Gerade im Bereich der Zeitreihen entstehen derzeit große Foundation-Modelle, die – ähnlich wie bei Textdaten – auf breiter Datenbasis trainiert werden.

Wer diese Daten kontrolliert, kann nicht nur eigene Produkte optimieren, sondern auch neue Geschäftsmodelle erschließen – bis hin zur Optimierung von Wettbewerbsprodukten.

Der Wandel wird kommen, aber nicht über Nacht. Die Zyklen der Automatisierung verkürzen sich, doch vollständig autonome Produktionsketten bleiben Jahre entfernt. Sicher ist: KI wird Automatisierung nicht ersetzen, sondern erweitern – und die Branche Schritt für Schritt von der klassischen Steuerung hin zu datengetriebenen, lernenden Systemen führen.