Eplan liefert Agenten und Daten für KI-System von Siemens
Seit mehr als 40 Jahren ist Eplan führend im Bereich Software für Elektrotechnik und Schaltschrankdesign und treibt Standardisierung und Automatisierung in der Branche voran: soweit bekannt. Eplan tut sich mit Partnern zusammen, um der Entwicklung integrierter Lösungen Schub zu geben. Unter anderem ist das Unternehmen wichtiger Teil des Engineering-Ökosystems von Siemens: ebenfalls offenkundig; schon länger arbeiten beide Unternehmen zum Beispiel daran, unterschiedliche Systeme möglichst nahtlos zu verzahnen. Das betrifft etwa die automatisierte Interaktion zwischen der Product Lifecycle Management Software „Teamcenter® X“ und dem Konfigurator TIA Selection Tool von Siemens sowie der Eplan Platform: Ziel dabei ist es, benötigte Engineering Informationen wechselseitig nahtlos verfügbar zu machen und so die Zusammenarbeit über verschiedene Disziplinen hinweg deutlich zu vereinfachen. Einmal eingegebene oder erarbeitete Informationen und Daten werden allen anderen Systemen elektronisch und ganz automatisch zur Verfügung gestellt.
Eplan schafft also „Schnittstellen“ zu anderen Unternehmen und Tools, um ganze Prozesse des Electrical Engineering schneller und weniger fehleranfällig zu machen. Vor allem bei Konstruktionsänderungen, die mehrere Disziplinen betreffen, ist das ein echter Paradigmenwechsel. Aber das gilt nicht nur für „traditionelle“ Lösungen. Vielmehr tastet Eplan sich auch an Möglichkeiten heran, wie Künstliche Intelligenz sinnvoll Aufgaben in unternehmensübergreifenden Abläufen übernehmen kann.
“Siemens kam letztes Jahr auf uns zu und fragte, ob wir bei einem ihrer Projekte mitmachen möchten”, erklärt Julian Rahm, Head of Research & Prototyping, was jüngst zusammen mit dem Partnerunternehmen umgesetzt wurde. “Es ging darum, ein Agentensystem zu entwickeln, welches den Datenaustausch zwischen deren TIA Portal und unserem Eplan Electric P8 verbessert. Das war der Startpunkt.”
Einsatz Künstlicher Intelligenz bei Eplan
Stichwort Startpunkt – die Anfänge des „Themas Künstliche Intelligenz bei Eplan“ liegen im Jahr 2018: Seinerzeit wurde die Abteilung AIDA – Artificial Intelligence and Data Analytics ins Leben gerufen. Hier tüftelt man an Konzepten, Analysen und Validierungen von Daten, maschinellem Lernen und dem Einsatz von KI-Modellen im Kontext von Engineering-Lösungen für die Automatisierungstechnik.
Ziel dabei war und ist es, Elektrokonstrukteuren nachhaltige, und in diesem Falle eben KI-basierte Lösungen an die Hand zu geben. Diese sollen sich an spezifischen Anforderungen orientieren, gleichzeitig aber auch Kreativität, Fachwissen und die Problemlösungsfähigkeiten erhalten, die für Ingenieure nun einmal unerlässlich sind. Die Entwicklung solcher Technologien ist dabei keine Kleinigkeit – erfordert sie doch tiefes Fachwissen und ein genaues Verständnis der Umgebungen, in denen Kunden arbeiten.
Doch das hält Eplan nicht davon ab, einen Blick in die weitere Zukunft von KI im Engineering zu werfen. „Langfristig geht es darum, repetitive Aufgaben zu automatisieren“, erklärt CEO Sebastian Seitz bei entsprechenden Expertenrunden, zu denen er regelmäßig gebeten wird. „Eine zentrale Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI-Technologie ist die Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Daten.“
Zusammenarbeit von Eplan und Siemens bei Künstlicher Intelligenz
Genau darauf haben Eplan und Siemens nun für eine gemeinsame Lösung aufgesetzt, um Elektro- und Automatisierungstechnik mit industriellen KI-Agenten zu verzahnen. Konkret geht es dabei um ein Gesamtgefüge unterschiedlicher Agenten. In deren Zusammenspiel soll eine seit langem bestehende Herausforderung gelöst werden: die Synchronisierung von Projektaktualisierungen und Informationen zwischen der Elektrotechnik (Eplan) und der Automatisierungstechnik (TIA Portal von Siemens). Ziel ist, dass Teams aufeinander abgestimmt und damit effizient arbeiten können. Siemens steuert dazu fundierte Erfahrung in der Integration industrieller Softwarelösungen und der Umsetzung komplexer Engineering-Workflows bei.
Um dies zu erreichen, haben Eplan Experten wie zum Beispiel Julian Rahm ihr Engineering Know-how mit Spezialisten von Siemens ausgetauscht. Gemeinsam entwickelten die Teams einen Anwendungsfall für eine Demo-Anlage. Das Projekt wurde vollständig auf Basis der Eplan Engineering Templates sowie aktueller Normen und Standards konzipiert und gemeinsam in der Eplan Plattform entwickelt. Dabei konnte Siemens auf ihren Engineering Copilot TIA zurückgreifen.
Die Ingenieure haben sich dabei auf ein spezielles Szenario fokussiert: Nutzer des Siemens TIA Portals erhalten eine Meldung, dass der Überwachungsagent des Product Lifecycle Management Systems erkannt hat, dass eine elektrische Komponente zum Beispiel ein Motorschutzschalter von Siemens in einer moderneren Version angeboten wird. Nach Genehmigung durch den User verbindet sich der Engineering Copilot TIA von Siemens mit einem so genannten Orchestrator-Agenten; dahinter verbirgt sich eine übergeordnete KI, die „Handlungen“ der verschiedenen Agenten im System aufeinander abstimmt. Dieser Orchestrator-Agent koordiniert nun die Lösung mithilfe der nötigen Agenten und aktualisiert automatisch den Eplan Schaltplan und das Montageplattenlayout.
“Für Konstrukteure bedeutet das, dass sie nicht mehr händisch etwas eintippen und die Komponenten austauschen müssen”, erklärt Datenexperte Rahm. “Vielmehr können sie sagen ‘Pass auf, lieber Copilot, ändere bitte folgende Komponente von Artikel A zu Artikel B’. Der Agent klappert dann die einzelnen verbundenen Systeme ab und kommt irgendwann zu den Eplan Daten. Dann fragt er den Konstrukteur, ob auch diese aktualisiert werden sollten.“
Julian Rahm, Head of Research & Prototyping bei Eplan (im Bild links).
Daten sind der Schlüssel, damit KI-Systeme funktionieren
Eine schwere Aufgabe ist der beschriebene Anwendungsfall nicht. Aber eben eine typische – und eine, die Zeit frisst. Um deren Erledigung automatisiert zu gestalten, musste Eplan passende Daten liefern. Rahm: “Wir haben geschaut, was auf unserer Seite und was auf Siemens Seite passieren muss und wie das zusammenspielt; was für Daten müssen ausgetauscht werden – und wie genau?”
Vorteil sei dabei gewesen, dass Eplan mit dem Datenkonzept, das auch für die so genannte Verwaltungsschale (Asset Administration Shell – AAS) genutzt wird, schon ein passendes Back End hatte, das Komponenten eindeutig beschreibt. "Bei der Interaktion zwischen Softwaresystemen geht es immer darum, wie einzelne Informationspunkte identifiziert werden können. Mit dem Konzept der Asset Administration Shell wird genau das gemacht. Jede Komponente ist einheitlich identifizierbar. Damit ist auch klar, welche ausgetauscht werden müssten.” Ein Konzept also, das Daten “sauber” definiert. Das überzeugte auch Siemens, die ihre Systeme an den entsprechenden Schnittstellen daran anpassten.
Und darauf kann dann auch die eigentliche KI aufsetzen – die in diesem Falle Befehle in Anpassungen ummünzt. Einzelne Eingaben wurden dazu quasi analytisch auseinandergenommen, so dass das System “wusste”, was es zu tun hat.
Für KI-Systeme ist Basisarbeit entscheidend
Die Verknüpfung, die jetzt zwischen TIA Portal und Eplan geschaffen wurde, könnte auch als Blaupause für künftige Projekte dienen. Bislang ist das System ein „Prototyp – ähnlich eines „Konzeptfahrzeugs“ in der Automobilindustrie. Ob und wann es „in Serie geht“, ist derzeit offen. Noch fehlen Tests und Sicherheiten – die für Eplan aber erforderlich sind. Das Unternehmen orientiert sein Handeln an Bedürfnissen von Kunden und Interessenten. Ihnen soll bestmöglich nachgekommen werden, indem eine intelligente, nutzerführende Eplan Engineering-Umgebung geschaffen wird. An diesem Zielbild ändert auch der Einsatz Künstlicher Intelligenz nichts. Die Zusammenarbeit mit Siemens bietet hier den Vorteil, auf erprobte KI-Bausteine und etablierte Industrie-Standards zurückzugreifen, die den Schritt von der Machbarkeitsstudie hin zur skalierbaren Lösung erleichtern. Die Eplan Vision bettet sich perfekt in ein größeres Bild ein, das Siemens „Advanced Machine Engineering“ nennt – Kern ist ein durchgängiger Datenfluss von der Angebotsplanung bis hin zum Service mit KI unterstützten Engineering-Prozessen.
Künstliche Intelligenz im Engineering
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