KOMMENTAR VON CLEMENS SCHÖNLEIN, AVEVA WIE INDUSTRIELLE KI-ASSISTENTEN
SCHNELLERES HANDELN ERMÖGLICHEN
29.07.2026 Von Clemens Schönlein 4 min Lesedauer
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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-?
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.
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 -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.
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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Stand: 08.12.2025
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Verantwortung weiterhin beim Menschen bleiben, liefern KI-Assistenten die
Grundlage für fundierte Entscheidungen und schnelles Handeln.
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