Agenten auf Controllern — Hardware-Einordnung für die Praxis
Ein KI-Agent läuft nicht direkt auf einer klassischen SPS — er wird auf dedizierter Edge-Hardware (Industrie-PC, Embedded-System) neben der SPS betrieben und kommuniziert über standardisierte Protokolle mit ihr.
Die häufigste Fehlannahme: KI auf der SPS
In Gesprächen über KI in der Industrie entsteht oft der Eindruck, dass ein KI-Agent — insbesondere ein Sprachmodell — direkt auf einer SPS installiert wird. Das ist technisch nicht korrekt und auch nicht sinnvoll.
Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) — ob von Siemens (S7-1200, S7-1500), Beckhoff (CX-Serie TwinCAT), Rockwell (Allen-Bradley), Schneider Electric (Modicon) oder anderen Herstellern — sind für deterministische Echtzeitregelung ausgelegt:
- Zykluszeiten im Millisekunden-Bereich
- Deterministische Ausführungsgarantien
- Geringe Ressourcen (RAM typisch 4–32 MB, kein GPU)
- Zertifizierungen nach IEC 61131, Maschinenrichtlinie, funktionale Sicherheit
Ein Sprachmodell auch kleinster Größe (z. B. Phi-4-mini mit 3,8 Milliarden Parametern) benötigt mehrere Gigabyte RAM und eine GPU für tolerierbare Inferenzzeiten. Das sind Anforderungen, die keine SPS erfüllt — und auch nicht erfüllen soll.
Wo läuft der KI-Agent dann?
Der KI-Agent wird auf einem separaten Hardware-System betrieben, das neben der SPS im gleichen Schaltschrank, im Leitstand oder im Netzwerk der Anlage installiert ist. Die SPS übernimmt weiterhin alle Regelungsaufgaben — der Agent läuft parallel und kommuniziert über standardisierte Protokolle.
Geeignete Hardware-Plattformen
Industrie-PCs (IPC)
Industrie-PCs sind vollwertige Rechner in industrietauglicher Bauform:
- Betriebstemperaturbereich: typisch -20 bis +60 °C
- Erschütterungsfest, oft lüfterlos
- PCIe-Steckplätze für GPU-Karten
- Lange Verfügbarkeitsgarantie (5–10 Jahre)
Für KI-Agenten mit Sprachmodellen eignen sich IPCs mit dezidierter GPU besonders. Beispiele:
| Hersteller | Produktlinie | Besonderheit |
|---|---|---|
| Beckhoff | C6027, C6032 | Kompakt, PCIe-Erweiterung, TwinCAT-Integration |
| Kontron | COMe-bCL6 | Modular, breites Temperaturspektrum |
| ADLINK | MXE-Serie | Industrietauglich, GPU-Option |
| Siemens | SIMATIC IPC847 | Direkte SIMATIC-Integration |
| Advantech | MIC-770 | Kompaktbauweise, breite OS-Unterstützung |
NVIDIA Jetson (Embedded GPU-Systeme)
NVIDIA Jetson-Module kombinieren CPU und GPU in einem kompakten, energieeffizienten Paket:
| Modul | GPU-Leistung | Gesamt-RAM | KI-Leistung (TOPS) | Typischer Einsatz |
|---|---|---|---|---|
| Jetson Orin Nano (8 GB) | 1024 CUDA-Kerne | 8 GB (geteilt) | 40 TOPS | Einfache Modelle bis 3 Mrd. Param. |
| Jetson Orin NX (16 GB) | 1024 CUDA-Kerne | 16 GB (geteilt) | 100 TOPS | 7-Mrd.-Parameter-Modelle |
| Jetson AGX Orin (64 GB) | 2048 CUDA-Kerne | 64 GB (geteilt) | 275 TOPS | 13-Mrd.-Parameter-Modelle, Vision |
Vorteil Jetson: Einheitlicher Speicherbereich für CPU und GPU (kein aufwändiger Datentransfer), niedrige Leistungsaufnahme (5–60 W je nach Modul), NVIDIA-Ökosystem (TensorRT, Triton Inference Server).
Raspberry Pi Compute Module 4 (CM4)
Für sehr schlanke, ressourcenarme Aufgaben (z. B. einfache Regelassistenz, Textvorverarbeitung, lokale Protokollierung) kann das CM4 als eingebettetes Modul eingesetzt werden. Für Sprachmodell-Inferenz ist es durch den fehlenden GPU-Speicher und die begrenzte CPU-Leistung nur für die kleinsten Modelle geeignet.
Bosch ctrlX CORE
Die ctrlX-Plattform von Bosch Rexroth kombiniert Linux-Laufzeitumgebung mit SPS-Funktionalität auf einer gemeinsamen Hardware. Die offene Architektur erlaubt die Installation von Linux-Anwendungen parallel zur Steuerungslogik. KI-Agenten können als Container (Docker) installiert werden — sofern die Hardware-Ressourcen ausreichen. Für Sprachmodelle sind ergänzende GPU-Ressourcen erforderlich.
Das Zusammenspiel: SPS, Edge-Agent und Cloud
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CLOUD (optional) │
│ - Modell-Updates - Übergeordnetes Reporting │
│ - Aggregierte Analytik - ERP-Integration │
└──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
│ (optional, gesichert)
│
┌──────────────────────────────▼──────────────────────────────┐
│ EDGE-SCHICHT (Werk) │
│ │
│ ┌─────────────────────────────┐ │
│ │ KI-Agent │ │
│ │ (Industrie-PC / Jetson) │◄── Dokumentendatenbank │
│ │ - Sprachmodell (lokal) │◄── Historien-DB │
│ │ - Werkzeugschicht │◄── OPC UA Client │
│ └────────────┬───────────────┘ │
│ │ OPC UA / Modbus / MQTT │
│ ┌────────────▼───────────────┐ │
│ │ OPC UA Server / │ │
│ │ MQTT Broker │ │
│ └────────────┬───────────────┘ │
│ │ │
└───────────────┼─────────────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────▼─────────────────────────────────────────────┐
│ FELDEBENE / STEUERUNGSEBENE │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ SPS (S7-1500, TwinCAT, Modicon, ControlLogix, ...) │ │
│ │ - Echtzeitregelung - Sicherheitsfunktionen │ │
│ │ - Alarmverwaltung - Stellglieder/Aktoren │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ Sensoren: Druck, Temperatur, Drehzahl, Strom, Vibration │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Kommunikationsrichtung: In der Standardkonfiguration liest der Edge-Agent Daten von der SPS (über OPC UA, Modbus TCP, PROFINET über OPC-UA-Gateway), schreibt aber keine Stellbefehle zurück. Die SPS behält die vollständige Regelungshoheit.
Ausnahme: In fortgeschrittenen Architekturen kann ein Agent über definierte, abgesicherte Schnittstellen Parameterwerte anpassen (z. B. Solltemperatur erhöhen, Geschwindigkeit reduzieren) — das erfordert aber explizite Freigabe und Sicherheitskonzepte, die mit dem Anlagenbetreiber und gegebenenfalls mit dem SPS-Lieferanten abgestimmt sein müssen.
Protokollüberblick
| Protokoll | Typische Anwendung | Eignung für KI-Agentenanbindung |
|---|---|---|
| OPC UA | Maschinen-zu-Maschinen-Kommunikation, Industrie 4.0 | Sehr gut — standardisiert, sicher, semantisch |
| Modbus TCP | Ältere Anlagen, einfache Sensoren | Gut — weit verbreitet, aber kein Informationsmodell |
| MQTT | IoT-Datentransport, leichtgewichtig | Gut — einfach zu integrieren, kein Informationsmodell |
| PROFINET | Siemens-geprägte Feldbus-Kommunikation | Über OPC-UA-Gateway zugänglich |
| EtherNet/IP | Rockwell-Umgebungen | Über Gateway oder direkte Bibliothek |
| MQTT Sparkplug B | Industrielles MQTT mit Gerätesemantik | Gut — bringt Informationsmodell mit |
Plattform-Beispiel: ForestHub.ai ist eine Plattform für Embedded und Edge AI Agents — für Maschinen, Sensoren, Controller und industrielle Edge-Geräte.
FAQ
Kann ich einen KI-Agenten auch virtualisiert betreiben? Ja. In modernen Industrie-PC-Infrastrukturen werden VM-Umgebungen (VMware, Hyper-V, KVM) oder Container-Laufzeiten (Docker, Kubernetes) eingesetzt. KI-Agenten können als Container betrieben werden, sofern die GPU-Durchleitung (GPU Passthrough) konfiguriert ist.
Kann ein Edge-Agent auch mehrere Maschinen gleichzeitig betreuen? Ja, ein zentraler Edge-Agent im Werksnetz kann über OPC UA Subscriptions Daten von mehreren Maschinen aggregieren und für alle zugänglich sein. Rechenressourcen müssen entsprechend ausgelegt sein.
Läuft das auch auf einer SIMATIC-IPC-Plattform? Ja. Siemens SIMATIC IPC-Systeme unterstützen Linux und Windows. Container-basierte Agenten können auf diesen Systemen installiert werden. GPU-Karten können über PCIe-Slots hinzugefügt werden.
Brauche ich Zustimmung des SPS-Herstellers für die Anbindung? Für den Lesezugriff über OPC UA ist in der Regel keine Zustimmung des SPS-Herstellers erforderlich — OPC UA ist ein offener Standard. Bei tieferer Integration (Schreibzugriff, Teleservice-Schnittstellen) sollte die vertragliche und sicherheitstechnische Situation mit dem Hersteller und dem Betreiber abgeklärt werden.