Schluss mit KI-Halluzinationen Wie OPC UA den LLMs industriellen Kontext liefert

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Sprachmodelle (LLMs) sind Meister der Textverarbeitung, scheitern aber oft kläglich an nackten Maschinendaten. Auf der Hannover Messe 2026 präsentierte die OPC Foundation nun den technischen Brückenschlag: Über 430 Companion Specifications wurden in KI-lesbare Formate konvertiert.

Die Vision der „Agentic AI“, also KI-Systeme, die nicht nur Fragen beantworten, sondern als eigenständige Agenten Handlungen in der Automatisierung ausführen, scheitert in der Praxis oft an einer fundamentalen Hürde: dem mangelnden Kontext. Ein handelsübliches Large Language Model (LLM) hat durch sein Training zwar ein Grundverständnis von durchschnittlichen Maschinen, weiß aber nicht, wie eine spezifische Anlage in einer konkreten Fabrikhalle tickt.

Den Schlüssel zur Lösung dieses Problems liefert die Semantik. Genau hier setzt die OPC Foundation mit einer Initiative an: Um Sprachmodelle „industrietauglich“ zu machen, schlägt die Organisation eine Brücke zwischen dem domänenspezifischen Wissen der Industrie und der Welt der generativen KI.

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Nackte Zahlen vs. echter Kontext

„Man kann zwar über herkömmliche Feldbusse mit einer Maschine kommunizieren, aber dann erhält man im Grunde nur nackte Zahlen“, erklärte Dr. Holger Kenn, Leiter der AI Working Group innerhalb der OPC Foundation, auf der Hannover Messe. „Was bedeuten diese Zahlen? Niemand hat eine Ahnung – es sei denn, man reichert sie mit Semantik an. Es ist eben nicht nur ein Float-Wert, es ist eine Temperatur. Und es ist nicht irgendeine Temperatur, sondern die Temperatur am Eingang der Maschine. Genau dieses Domänenwissen brauchen KI-Agenten, um wirklich verlässliche Antworten zu liefern oder Maschinen steuern zu können.“

Um dieses Domänenwissen für KI-Systeme nutzbar zu machen, hat die OPC Foundation ein weitreichendes Projekt auf dem UA-for-AI-Prototype GitHub-Repository gestartet. Der Kern der Ankündigung: Mehr als 430 OPC UA Companion Specifications – die bisher oft als umfangreiche PDF- oder Word-Dokumente existierten – werden systematisch in Formate konvertiert, die auf Künstliche Intelligenz zugeschnitten sind.

RAG-Optimierung: Wie man einer KI Maschinenbau beibringt

Die Konvertierung umfasst unter anderem Markdown-Dateien, Bildbeschreibungen, Vector Embeddings sowie Schnittstellen für das Model Context Protocol (MCP). Ein besonderer Fokus liegt auf der sogenannten Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Dr. Kenn erläutert den technischen Hintergrund: „Wir wandeln alle unsere Companion Specifications in Formate um, die für KI-Agenten nativ verarbeitbar sind. Wir schneiden diese komplexen Informationen sogar in kleine Datenhäppchen, sogenannte Chunks. Diese sind so dimensioniert, dass sie exakt in das Context Window, also das Kurzzeitgedächtnis, aktueller KI-Modelle passen.“

Durch dieses Vorgehen müssen Entwickler eine KI nicht erst aufwändig mit Industriedaten nachtrainieren (Fine-Tuning). Das Modell kann stattdessen in Echtzeit auf das strukturierte Domänenwissen aus der OPC UA Cloud Library zugreifen.

Praxisnutzen: „Zero-Click“-Onboarding und rasantes Engineering

Was in der Theorie nach abstrakter Datenarchitektur klingt, hat für Automatisierungsingenieure und IT-Entwickler gravierende, praktische Auswirkungen. Ein Paradebeispiel ist das Asset-Onboarding.

Erich Barnstedt, Chair der Cloud Initiative innerhalb der OPC Foundation (und Senior Director of Industrial Standards bei Microsoft), stellte die enorme Zeitersparnis durch KI-gestütztes Engineering heraus. Die OPC Foundation bietet mit dem Open-Source-Tool „Edge Translator“ bereits eine Referenzimplementierung, die Anlagen automatisch ins System holt. Durch die Kombination einer neuen W3C Web of Things (WoT) Companion Specification und KI lassen sich Anlagenbeschreibungen völlig autonom generieren.

„Die Zeiten, in denen man Stunden oder Tage damit verbracht hat, sich durch eine benutzerdefinierte UI zu klicken und eine Anlage Tag für Tag manuell ins System zu holen, sind dank dieser Technologie endgültig vorbei“, so Barnstedt.

Gleichzeitig verändern KI-Agenten die Art und Weise, wie Konnektivität im Shopfloor hergestellt wird. „Die Bedeutung von reinen Kommunikationsprotokollen und Schnittstellen nimmt tendenziell ab, da es mithilfe von KI extrem einfach geworden ist, Adapter zu bauen“, erklärte Barnstedt weiter. „Wenn ein Endanwender heute beispielsweise einen Southbound-Connector für Ethernet/IP benötigt, lässt sich dieser dank der KI-Unterstützung innerhalb eines einzigen Tages programmieren. Das eigentliche Engineering schrumpft massiv zusammen.“

Die Vision: Die Maschine als ihr eigener Servicetechniker

Je günstiger und fähiger die KI-Agenten werden, desto mehr wird die semantische Datenmodellierung – der Kern von OPC UA – ermöglicht. Wenn die KI-Modelle die Struktur der Daten perfekt verstehen, weil sie mit den Companion Specifications „gefüttert“ wurden, fallen Datensilos in der Produktion.

Das ultimative Ziel beschrieb Dr. Holger Kenn zum Abschluss der Pressekonferenz: „Wir wollen dorthin kommen, dass Maschinen ihren eigenen KI-Agenten haben, der auf OPC UA und den semantischen Standards der Companion Specs basiert. Wenn die Produktion stillsteht und kein Domänenexperte vor Ort ist, kann der Bediener die Maschine in natürlicher Sprache einfach fragen: ‚Was ist los mit dir und wie kann ich dich reparieren?‘.“ (mc)

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