Industrielle KI Siemens bringt CAE-Software auf Alibaba Cloud und integriert Qwen-LLMs

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Siemens vertieft seine Cloud-Partnerschaft mit Alibaba. Auf dem RXD Summit in Peking kündigte der Konzern an, Computer-Aided-Engineering künftig als Infrastructure-as-a-Service anzubieten. Zudem testet Siemens die Integration asiatischer Large Language Models in die PLM-Umgebung.

KI in der Industrie massenhaft zu skalieren, scheitert oft an zwei Dingen: Es fehlt die Rechenleistung für komplexe Simulationen und der Zugang zu industriell vortrainierten KI-Modellen. Um diese Hürden zu nehmen, hat Siemens auf dem RXD Summit in Peking eine Partnerschaft mit dem Technologiekonzern Alibaba angekündigt.

„Für den Einsatz von KI in der Praxis braucht es mehr als nur herausragende Modelle“, betonte Siemens-CEO Roland Busch in seiner Keynote. „Es braucht ein Betriebssystem für industrielle KI – einen Technologie-Stack, der Daten, Software und intelligente Hardware nahtlos miteinander verbindet.“ Im Kern geht es bei der Kooperation deshalb darum, die Siemens-Softwareumgebung Xcelerator tiefer mit der Cloud-Infrastruktur und den KI-Modellen von Alibaba zu verzahnen.

Simulation aus der Cloud: CAE als IaaS

Ein wesentlicher Punkt der Kooperation: Siemens bietet seine Computer-Aided-Engineering-Funktionen (CAE) künftig als Infrastructure-as-a-Service (IaaS) an. Bislang erfordern aufwendige, physikbasierte Simulationen und digitale Zwillinge massive lokale Rechenleistung bei den Anwendern. Das ändert sich nun. Siemens validiert und hostet seine cloudbasierten CAE-Lösungen künftig auf der Alibaba Cloud. Ingenieurteams erhalten dadurch direkten Zugang zu skalierbaren High-Performance-Computing-Clustern.

Für Anwendende bedeutet das konkret: Sie können komplexe Strömungs-, Struktur- oder Thermik-Simulationen hochskalieren, ohne eigene Hardware-Ressourcen vorzuhalten. Abgerechnet wird im SaaS-Modell („Pay as you use“). Das erleichtert besonders kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) den Zugang zu Highend-Simulationen enorm.

Qwen-LLM zieht in die PLM-Software ein

Neben der reinen Rechenleistung geraten große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) in den Fokus: Siemens und Alibaba testen derzeit, wie sie die LLMs der „Qwen“-Serie tief in die Product-Lifecycle-Management-Software (PLM) von Siemens einbauen können.

Zur strategischen Rollenverteilung zwischen den Konzernen lieferte Busch eine klare Einordnung: „Wir bauen keine eigenen Large Language Models. Das ist etwas, das Alibaba besser kann. Aber wir nehmen Modelle wie Qwen, um sie mit spezifischen industriellen Daten fein zu trainieren.“ Während herkömmliche Sprachmodelle meist nur das Internet auslesen, speist Siemens die KI mit industriellen Zeitreihendaten aus der Produktion, 3D-Konstruktionsdaten und Simulationsergebnissen. So entstehen branchenspezifische „Industrial Copilots“, die Ingenieure aktiv bei der Hardware-Konfiguration oder der SPS-Programmierung unterstützen.

KI-Agenten: Vom Dashboard zur aktiven Problemlösung

Welche Effizienzgewinne durch das Zusammenspiel der Software möglich sind, zeigt sich im Engineering. Laut Siemens sparen KI-gestützte Assistenzwerkzeuge bis zu 40 Prozent der Engineering-Zeit ein.

Dabei wandelt sich die Rolle der KI vom reinen Chatbot hin zu autonom handelnden Agenten. Alibaba-Chairman Joe Tsai veranschaulichte das Konzept auf der Bühne: „Ein KI-Agent ist im Grunde ein Wissensarbeiter, ein virtueller Angestellter. Er kann argumentieren, planen und er besitzt ein Gedächtnis.“ Roland Busch ergänzte mit Blick auf die Produktion: „Sehr wichtig ist: Der Agent handelt letztendlich in unserem Namen auf dem Shopfloor. Der industrielle Agent muss es also zwingend richtig machen.“

Im industriellen Kontext bedeutet das: Tritt an einer Produktionslinie ein Fehler auf, arbeiten mehrere KI-Agenten zusammen. Ein Daten-Agent analysiert zunächst die Echtzeit-Werte der Maschine. Ein Produkt-Agent liefert den passenden Kontext zum gefertigten Bauteil. Schließlich generiert ein Problemlösungs-Agent eine konkrete Handlungsempfehlung. Nach entsprechender Freigabe kann das System die Maschinenparameter sogar direkt und eigenständig anpassen. Ein erstes praktisches Beispiel für dieses KI-gestützte Engineering liefert auch das neu vorgestellte SmartLAN HMI von Siemens. Hier schreibt ein integriertes KI-Tool bereits völlig selbstständig den passenden JavaScript-Code, um grafische Bedienoberflächen für Maschinenbediener aufzubauen.

Dass diese weitreichende IT/OT-Allianz ausgerechnet im asiatischen Raum geschmiedet wird, ist kein Zufall. „Wenn man über industrielle KI und die Verbindung von KI mit der Fertigung spricht, ist China das beste Testfeld dafür“, resümierte Joe Tsai die Partnerschaft. „Etwa 30 Prozent der weltweiten Industrieproduktion stammen von hier – genau dort liegen all diese Daten.“ (mc)

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