KI hat den Chat erobert, aber für den Betrieb braucht die Anlage das IoT
KI macht zwar gewaltige Fortschritte, doch Intelligenz ist immer noch abhängig von zuverlässigen Messungen, sicherer Konnektivität und mit Kontext angereicherten Daten. Und die Daten, die der KI eine langfristige Wertschöpfung ermöglichen, kommen vom Internet of Things (IoT).
In Kürze
- In der Prozessindustrie kann KI Analysen und Empfehlungen unterstützen, doch die Verantwortung für Sicherheit, Qualität und die Einhaltung von Vorschriften bleibt fest in der Hand von Menschen und ihrer Fachkompetenz.
- Mehr Daten sind nicht gleichbedeutend mit besseren Erkenntnissen. Mehrwert entsteht aus genauen, kontextualisierten und rückverfolgbaren Daten, die dafür sorgen, dass Intelligenz verlässlich bleibt und keine Fantasiegebilde erzeugt.
- Das Industrial Internet of Things (IIoT) wurde für die Realität entwickelt, nicht für den Reiz des Neuen. Es ist auf Widerstandsfähigkeit gegen raue Bedingungen, lange Lebenszyklen, den Einsatz unter den Einschränkungen älterer Bestandsanlagen („Brownfield“-Anlagen) und auf regulatorische Anforderungen ausgelegt.
- Digitalisierung in der Industrie ist evolutionär, nicht disruptiv. Das IoT ermöglicht dabei Fortschritte selbst in schon lange bestehenden Anlagen.
- Nachhaltige Wertschöpfung entsteht dort in großem Maßstab, wo hybride Architekturen, Lebenszyklusorientierung und Vertrauen in die Betriebsabläufe wesentlich wichtiger sind als isolierte „Proofs of Concept“.
Das IoT ist noch nicht tot
Am 9. April feiert die digitale Welt den „IoT Day“. Ein Tag, an dem – ganz gleich wo man sich gerade in der Welt befindet – Gespräche über das IoT den Raum mit kühnen Vorhersagen, zuversichtlichen Roadmaps und mehr als nur leisem Gemurmel rund um künstliche Intelligenz (KI) füllen.
Und es stimmt: Die KI hat den Chat erobert. Sie erklärt. Sie sagt vorher. Sie empfiehlt. Manchmal klingt sie sogar so, als ob sie Ihre Anlage besser kennen würde als die Leute, die sie betreiben.
Die KI ist zwar das Neue, das alle fasziniert, doch das IoT ist definitiv noch nicht tot. Es arbeitet ruhig im Hintergrund und macht Intelligenz überhaupt erst möglich.
Lassen wir uns vom Thema des diesjährigen IoT Day, „The conversation we need now“ (Worüber wir jetzt sprechen müssen) inspirieren, und schauen wir über den Hype hinaus. Führen wir also ein ehrliches Gespräch über die Beziehung zwischen KI und IoT in regulierten, sicherheitskritischen industriellen Umgebungen.
Denn in Prozessindustrien zählt für den Betrieb der Anlage nicht das, was gerade spannend ist. Was zählt, ist die Realität.
Die KI bekommt die Aufmerksamkeit. Das IoT erledigt die Arbeit.
Ganz gleich, wohin man schaut oder wo man arbeitet, das alles beherrschende Thema ist KI. Sie ist vielseitig, sichtbar, ansprechend und einfach zu benutzen. Kein Wunder, dass nicht nur jeder mit ihr chattet, sondern auch alle über sie reden.
Um das IoT ist es dagegen ruhiger geworden. Seit seiner Einführung 1999 ist es nach und nach immer mehr aus den Gesprächen verschwunden. Doch es ist noch da und immer noch relevant. Es lebt in Messgeräten, Feldgeräten, Kommunikationsnetzen, Gateways, Edge-Systemen und digitalen Tools, Plattformen und Apps, die den Zugriff auf Daten ermöglichen, sie visuell ansprechend darstellen und interaktiv machen.
Was also bedeutet der Aufstieg der KI für das IoT?
Nun, das Zusammenwachsen von KI (oder englisch „AI“ für „Artificial Intelligence“) und IoT, oft als „AIoT“ bezeichnet, weist darauf hin, dass Intelligenz erst dann nutzbar wird, wenn sie sich auf zuverlässige, aus der realen Welt stammende Daten stützt.
KI ist nicht der „Killer“ des IoT, sondern man könnte eher sagen, dass KI und IoT füreinander geschaffen sind. Einzeln sind sie beeindruckend. Doch gemeinsam entsteht daraus das, was industrielle Intelligenz für ihre Aufgaben fit macht.
Bei Endress+Hauser wissen wir schon seit Jahrzehnten, wie wichtig es ist, über Messwerte zu verfügen, denen man vertrauen kann, über Daten, die man erklären kann, und über Systeme, die für konstant hohe Leistung über lange Lebenszyklen ausgelegt sind. Deshalb möchten wir die Perspektive wechseln. Statt darüber zu sprechen, wie die KI zum Killer des IoT wurde, möchten wir die aufblühende Beziehung zwischen den beiden hervorheben und dazu mit ein paar Mythen aufräumen.
Mythos 1: „KI wird menschliche Bediener ersetzen.“
Die Realität: Die KI erweitert das Fachwissen, aber sie ersetzt nicht die Verantwortung.
Bediener in Industrieanlagen beaufsichtigen nicht einfach nur Prozesse. Sie können für Sicherheit, Qualität, Einhaltung von Vorschriften und Betriebskontinuität zur Verantwortung gezogen werden. Diese Verantwortlichkeit verschwindet nicht einfach, bloß weil ein Algorithmus so klingt, als ob er sich sicher sei.
Die Stärken der KI liegen darin, Muster zu erkennen, Anomalien festzustellen und Vorhersagen zu treffen. Doch, und das möchten wir betonen, funktioniert sie nicht ohne genaue und zuverlässige Daten. Und die liefert das IoT.
In regulierten Umgebungen erfordern Entscheidungen jedoch immer noch menschliche Urteilsfähigkeit, Validierung und Erklärbarkeit. Die KI unterstützt Entscheidungen, kann dafür jedoch keine Verantwortung übernehmen oder sie sich zu eigen machen.
Die KI hat vielleicht den Chat erobert, aber die Bediener haben immer noch die Administratorrechte.
Mythos 2: „Mehr Daten bedeuten mehr Wert.“
Die Realität: Kontext schlägt Menge. Jedes Mal.
Industrielle Systeme erzeugen bereits riesige Datenmengen. Durch Hinzufügen von noch mehr Sensoren oder mehr Messgeräten entstehen nicht automatisch mehr oder gar bessere Erkenntnisse.
Was die KI dagegen tatsächlich braucht, sind hochwertige, kontextualisierte Daten:
- Genaue Messungen
- Klare Semantik
- Bekannter Kontext in Bezug auf Herkunft und Lebenszyklus
Genau an dieser Stelle bringt das IoT sein Potenzial ein und erledigt seine äußerst wichtige Arbeit. In das IoT eingebettete Instrumentierung, Diagnose und Datenmodelle verwandeln Rohdaten in Informationen, die die KI anschließend tatsächlich nutzen kann.
Bei Endress+Hauser wissen wir, wie wichtig dieses starke Fundament ist. Die Qualität der Messung, Gerätediagnose und Lebenszyklustransparenz sind keine optionalen Extras. Sie sind die Voraussetzungen für aussagekräftige Analysen und Operational Excellence.
Ohne Kontext ist die KI gar nicht besonders intelligent. Sie fängt an zu fantasieren. Und Fantasieren in sicherheitskritischen Prozessen ist riskant.
Mythos 3: „Das IoT ist etwas für technischer Spielereien, nicht für die Schwerindustrie“.”
Die Realität: Das Industrial Internet of Things (IIoT) gibt es genau deshalb, weil die Industrie anders ist.
Wenn Leute an das IoT denken, dann fällt ihnen zuerst das IoT für private Konsumenten ein. Das Industrial IoT arbeitet dagegen oft im Hintergrund und kümmert sich um die raueren Realitäten:
- Explosionsgefährdete Bereiche
- Lange Anlagenlebenszyklen
- Extreme Umgebungen
- Einhaltung regulatorischer Vorgaben
Das Industrial IoT ist keine „Light-Version“ der Consumer-Technologie, sondern ein völlig anderes Fachgebiet. Beim Industrial IoT geht es nicht um die Fernsteuerung von Geräten. Es geht darum, Leistungsdaten zu erfassen, um nicht nur die Betriebsabläufe zu verbessern, sondern auch die Einhaltung von Vorschriften und die Sicherheit zu gewährleisten.
Endress+Hauser besitzt ein gründliches Verständnis dieser Realität, und wir wissen, dass die Digitalisierung robust, sicher und vorhersagbar sein muss. Denn in den Prozessindustrien gilt: Zuverlässigkeit schlägt Neuheit – immer.
Mythos 4: „Brownfield-Anlagen sind für das IoT nicht geeignet.“
Die Realität: Brownfield ist die Norm – und das IoT wurde dafür entwickelt.
Die Realität sieht so aus, dass viele Prozessanlagen nicht für die ambitionierten digitalen Konzepte von heute entwickelt wurden. Doch das ist kein Problem, denn moderne IoT-Architekturen wie Gateways, drahtlose Kommunikation und Edge‑Cloud-Hybridsysteme werden nicht ausdrücklich für neue Standorte auf der grünen Wiese (Greenfield-Anlagen) entwickelt. Moderne Technologien können nahtlos in Brownfield-Umgebungen nachgerüstet werden und statten Anlagen, die vor Jahrzehnten gebaut wurden, so mit Intelligenz und Konnektivität aus, ohne den Prozess oder die Produktivität zu unterbrechen.
Bei der digitalen Transformation geht es um Evolution, nicht Revolution. Es geht darum, praktische Schritte zu ergreifen, bewährte Technologien zu nutzen und realistische Fortschritte zu erzielen. Denn ganz gleich, wo Sie sich auf dem Weg in die Digitalisierung gerade befinden: Endress+Hauser steht bereit, Sie auf diesem Weg zu unterstützen.
Mythos 5: „Entweder die Cloud oder gar nichts.“
Die Realität: Hybridarchitekturen sind in der Industrie gang und gäbe.
Cloud-Plattformen spielen eine wichtige Rolle bei der Digitalisierung der Industrie. Sie verarbeiten riesige Datenmenge, erkennen Trends über Standorte hinweg und helfen der KI, neue
„Kunststückchen“ zu lernen. Aber Industrieanlagen leben nicht nur in der Cloud. Sie werden in realen Umgebungen betrieben, in denen Verfügbarkeit, Verzögerungszeit und Sicherheit entscheidende Faktoren sind.
Hier kommen Edge Devices oder vor Ort installierte Systeme ins Spiel. Sie sorgen dafür, dass kritische Funktionen nahe am Prozess bleiben, der Betrieb selbst bei begrenzter Konnektivität kontinuierlich weiterläuft und sensible Umgebungen vor unnötigen Risiken geschützt werden.
Hinzu kommt, dass Unternehmen aufgrund von Bedenken rund um die Themen Cybersicherheit, Eigentum an den Daten und Einhaltung regulatorischer Vorschriften sorgfältig auswählen müssen, was sie in die Cloud verlagern – und was unter lokaler Kontrolle bleiben muss.
Statt „Cloud oder gar nichts“ entscheiden sich Unternehmen daher zunehmend für einen ausgewogenen, hybriden Ansatz. Sie vereinen so die Skalierbarkeit und Intelligenz der Cloud mit der Zuverlässigkeit, dem Determinismus und der Unabhängigkeit von Vor-Ort- oder Edge-Systemen und können gleichzeitig frei entscheiden, was lokal bei ihnen bleibt und was in die Cloud umzieht.
Architektur ist nicht ideologisch. Sie ist praxisorientiert und in gutem Sinne eher vorsichtig.
Mythos 6: „Unser PoC hat funktioniert. Wir haben skaliert.“
Die Realität: Die Skalierung ist die Bewährungsprobe der Intelligenz.
Ein Proof of Concept (PoC) ist spannend: Es funktioniert, die Leute nicken, und es wird gezeigt, was möglich ist. Oft denken dann alle, der schwierige Teil der Arbeit wäre geschafft, doch zu früh gefreut, das ist er nicht.
Die harte Realität zeigt sich bei der Skalierung: mit Governance-Anforderungen, Überlegungen zur Cybersicherheit, Fragen des Lebenszyklusmanagements und Vertrauen in das Unternehmen. Dazu gehört oft auch die unbequeme Erkenntnis, dass ein kluger PoC nicht automatisch den Realitätstest über Standorte, Arbeitsschichten und Jahre hinweg überlebt.
In dieser Phase geraten so manche vielversprechende Ideen ins Stocken. Nicht etwa, weil die Technologie versagt hätte, sondern weil das Unternehmen noch nicht dafür bereit war, sie jeden Tag anzuwenden.
Gerade an dieser Stelle kommt es auf langfristige Partnerschaften und Lebenszyklus-Know-how an. Denn Intelligenz trägt nur dann zur Wertschöpfung bei, wenn sie kontinuierlich einen zuverlässigen, sicheren und glaubwürdigen Mehrwert in großem Maßstab bieten kann.
Worüber wir uns wirklich unterhalten müssen
Die KI ist leistungsfähig. Das ist gar keine Frage. Und es stimmt nicht, dass die KI das IoT „gekillt“ oder ersetzt hätte. Die KI ist vom IoT abhängig. Beide sind leistungsfähiger, wenn sie harmonisch zusammenarbeiten.
Die KI ist nichts ohne zuverlässige Messung, sichere Konnektivität und mit Kontext angereicherte Daten, die von ihrem „Komplizen“, dem IoT, bereitgestellt werden. Letzten Endes liefert das IoT die Wahrheit, die dafür sorgt, dass die Intelligenz nicht die Bodenhaftung verliert.
An diesem IoT Day müssen wir uns deshalb darüber unterhalten, wie die aufblühende Beziehung zwischen KI und IoT genutzt werden kann, um eine auf einem soliden industriellen Fundament ruhende Intelligenz aufzubauen. Und darüber, warum die stille Arbeit von Messung, Konnektivität und Kontext wichtiger ist denn je.
Die KI hat also zwar vielleicht den Chat erobert, aber für den Betrieb braucht die Anlage das IoT.
*Alle Bilder wurden mithilfe von künstlicher Intelligenz generiert
