Analyse des Einflusses von Technologien der künstlichen Intelligenz auf das Entwurfsparadigma der SPS-Steuerungslogik

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Analyse des Einflusses von Technologien der künstlichen Intelligenz auf das Entwurfsparadigma der SPS-Steuerungslogik

Nov 01, 2025

Im Zuge von Industrie 4.0 und intelligenter Fertigung erleben traditionelle Automatisierungssysteme einen tiefgreifenden Wandel. Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) bildeten lange Zeit das Herzstück industrieller Automatisierungssysteme und fanden aufgrund ihrer hohen Zuverlässigkeit, starken Echtzeitfähigkeit und exzellenten Störfestigkeit breite Anwendung in der Fertigung, Energiewirtschaft, im Transportwesen, in der Metallurgie und anderen Bereichen. Mit der rasanten Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) stehen die Logikdesignkonzepte, Programmiermethoden und Steuerungsarchitekturen traditioneller SPS jedoch vor neuen Herausforderungen und Chancen. Künstliche Intelligenz revolutioniert das Designparadigma der SPS-Steuerungslogik und läutet damit ein neues Kapitel intelligenter industrieller Automatisierung ein.

I. Grenzen der traditionellen SPS-Steuerungslogik
Herkömmliche SPS-Systeme basieren auf logischen Entscheidungen und sequenzieller Ausführung. Ihre Programme werden hauptsächlich mithilfe von Kontaktplänen, Funktionsbausteindiagrammen (FBDs) oder strukturiertem Text (ST) erstellt. Obwohl dieser Ansatz stabil und zuverlässig ist, hängt die Logikentwicklung stark von menschlicher Erfahrung und manueller Programmierung ab, was die Handhabung komplexer, mehrdimensionaler und nichtlinearer industrieller Prozesse erschwert.
In der Praxis müssen Bediener beispielsweise ständig PID-Parameter anpassen und Regelungsstrategien optimieren, um auf veränderte Betriebsbedingungen zu reagieren. Diese Anpassungen basieren häufig auf empirischen Erkenntnissen und bieten keine adaptiven oder prädiktiven Möglichkeiten. Angesichts groß angelegter Produktionslinien und sich in Echtzeit ändernder Umgebungen erweist sich die traditionelle logische Steuerung von SPSen als unzureichend.

II. KI-gestütztes Design: Die intelligente Transformation der SPS-Logik
Die Einführung künstlicher Intelligenz hat die Gestaltung der SPS-Steuerungslogik schrittweise von „regelgesteuert“ zu „datengesteuert“ verändert. Mithilfe von Algorithmen wie maschinellem Lernen, neuronalen Netzen und Deep Reinforcement Learning kann KI automatisch Datenmuster im Produktionsprozess erkennen und so eine dynamische Optimierung und adaptive Anpassung der Steuerungslogik erreichen.
In einem KI-gestützten SPS-System kann der Regelalgorithmus beispielsweise Logikschwellenwerte anhand von Echtzeitdaten automatisch anpassen und so eine „selbstlernende Regelung“ realisieren. Das bedeutet, dass die SPS nicht mehr auf fester Logik basiert, sondern über ein gewisses Maß an „intelligenter Urteilsfähigkeit“ verfügt und auf Basis von Eingangssignalen und historischen Daten automatisch optimale Regelungsstrategien generieren kann. Diese Transformation verbessert die Reaktionsfähigkeit und Stabilität des Systems unter komplexen Betriebsbedingungen erheblich.

III. Drei Hauptrichtungen der KI, die die Paradigmen des SPS-Designs neu gestalten
Von der manuellen Programmierung zur automatisierten Logikgenerierung: Traditionelle SPS-Programme erfordern von Ingenieuren, die Logik Zeile für Zeile zu schreiben. KI-Technologie hingegen kann Logikstrukturen automatisch generieren oder empfehlen, basierend auf historischen Daten und Steuerungszielen.
Von statischer zu adaptiver Logik: KI-Modelle analysieren den Anlagenzustand und externe Umwelteinflüsse in Echtzeit und passen die SPS-Logik selbstständig an. Beispielsweise optimiert die KI bei der Temperatur- oder Durchflussregelung dynamisch die PID-Parameter anhand historischer Fehlerdaten und erreicht so eine geschlossene, lernende Regelung. Diese „adaptive Logik“ ermöglicht dem SPS-System die kontinuierliche Optimierung.
Von der lokalen Steuerung zur intelligenten Systementscheidung: Durch den Einsatz der prädiktiven Analysefähigkeiten von KI können SPSen nicht nur einzelne Geräte steuern, sondern auch die globale Optimierung des gesamten Produktionssystems durchführen. KI-Algorithmen identifizieren Produktionsengpässe, prognostizieren Geräteausfälle und optimieren die Energieverteilung. Dies ermöglicht eine intelligente, systemübergreifende Entscheidungsfindung und befähigt Automatisierungssysteme zu …
Aktuell erforschen einige internationale Automatisierungskonzerne die tiefgreifende Integration von KI und SPS. Siemens beispielsweise hat die SIMATIC-Steuerungen mit integrierten KI-Analysefunktionen auf den Markt gebracht, die die automatische Optimierung der Steuerungslogik durch cloudbasiertes Modelltraining unterstützen. Auch ABB und Rockwell Automation fördern den Einsatz von KI in der Prozesssteuerung und der vorausschauenden Instandhaltung.
In intelligenten Produktionsanlagen können KI-Modelle mit SPS-Steuerungen zusammenarbeiten, um den Anlagenzustand vorherzusagen, Prozessparameter selbstständig anzupassen und frühzeitig Fehler zu erkennen. Dadurch werden Ausfallzeiten deutlich reduziert und die Produktionseffizienz sowie die Produktkonsistenz verbessert.

V. Herausforderungen und Perspektiven
Während KI neue Möglichkeiten für intelligente SPSen eröffnet, steht ihre Integration noch vor einigen Herausforderungen.
Erstens stellt die Echtzeitfähigkeit weiterhin einen wesentlichen Engpass beim Einsatz von KI-Algorithmen auf SPSen dar. Die Durchführung von Modellberechnungen innerhalb von Millisekunden ist ein zentraler Aspekt der technischen Implementierung.
Zweitens stellen die Datensicherheit in der Industrie und die Zuverlässigkeit von Modellen ebenfalls wichtige Herausforderungen für den Einsatz von KI dar. Unzureichende Trainingsdaten oder algorithmische Verzerrungen in KI-Modellen können zu Fehlern in der Steuerungslogik führen und die Produktionssicherheit beeinträchtigen.
Schließlich muss die Branche noch einen einheitlichen KI-SPS-Schnittstellenstandard und einen Verifizierungsmechanismus etablieren, um die Kompatibilität und Stabilität zwischen Geräten verschiedener Hersteller zu gewährleisten.
Langfristig gesehen ist die Integration von KI und SPS jedoch ein unumkehrbarer Trend. Mit der Entwicklung von Edge Computing und dem industriellen Internet der Dinge (IIoT) werden KI-Algorithmen ressourcenschonender und echtzeitfähiger und können direkt auf der SPS-Hardware ausgeführt werden. Zukünftige SPSen sind dann nicht mehr nur einfache Steuerungen, sondern intelligente Steuerungskerne mit Lern-, Schlussfolgerungs- und Entscheidungsfähigkeiten.

Abschluss
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die SPS-Steuerungslogik und führt sie von starren Regeln hin zur Selbstoptimierung. Sie verändert nicht nur die Programmierung, sondern definiert auch die Grenzen intelligenter Automatisierungssysteme neu. Von der traditionellen Steuerung hin zu intelligenter Entscheidungsfindung, von der manuellen Parametereinstellung zur autonomen Optimierung – KI läutet eine neue Ära der industriellen Automatisierung ein.
Zukünftig werden KI-gesteuerte SPSen zum zentralen Nervensystem intelligenter Fabriken werden und es ermöglichen, dass die industrielle Steuerung einen wirklich geschlossenen Kreislauf aus „Wahrnehmung – Denken – Entscheidung – Handlung“ erreicht und damit eine neue Ära der automatisierten Programmierung einläutet.

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