Warum sich Investitionen in klassische Steuerungslösungen nicht mehr lohnen

Altbewährte Technik – längst ausgereizt

Regelbasierte Systeme, Expertensysteme, mathematische Optimierung, simples Machine Learning oder Model Predictive Control (MPC) gelten teilweise seit Jahrzehnten als Standardlösungen in der Industrie, um Prozesse, Maschinen, Anlagen zu steuern oder die gesamte Produktionssteuerung zu übernehmen. Tatsächlich wurden solche Ansätze schon seit den 1980er-Jahren in verschiedensten Anwendungen erprobt – von der Qualitätsprüfung bis zur Anlagensteuerung. Das Potenzial dieser klassischen Technologien wurde weitgehend ausgeschöpft, insbesondere seitdem Rechenleistung günstig verfügbar ist. Seit vielen Jahren versuchen Unternehmen, mit physikalischen Modellen oder einfachem Machine Learning Prozesse zu optimieren, doch der Effekt blieb in der Praxis meist überschaubar​. Alte Steuerungslösungen, die meist auf fest einprogrammierten Regeln beruhen, können mit der neuen KI-Generation - den Agenten - nicht mehr mithalten​. Kurz gesagt: Die alten Methoden stoßen zunehmend an Grenzen, insbesondere wenn die zu lösenden Aufgaben komplex werden.

Grenzen klassischer Ansätze bei komplexen Aufgaben

In modernen Produktionsumgebungen wachsen die Anforderungen an Flexibilität, Geschwindigkeit und Präzision. Hier zeigen sich die Limitierungen klassischer Steuerungstechnologien deutlich. Viele ältere Verfahren setzen ein detailliertes mathematisches Modell der Anlage voraus, oft in Form von Gleichungen. Diese Modelle vereinfachen die Realität drastisch (sie gehen z.B. von Linearität oder Zeitkonstanz aus), damit die Steuerung überhaupt funktioniert​. Das führt zwar zu handhabbaren Lösungen, ignoriert aber viele Feinheiten des tatsächlichen Anlagenverhaltens. Sobald Prozesse komplex oder dynamisch werden, geraten solche vereinfachten Modelle ins Hintertreffen. Man kann nicht alles in starre Regeln oder Formeln fassen – besonders nicht das Erfahrungswissen von Mitarbeitern, das im Betrieb über Jahre gesammelt wurde. Genau hier stoßen klassische Systeme an ihre Grenzen.

Nachteile klassischer Steuerungstechnologien im Überblick

• Unzureichende Nutzung von Prozess- und Anlagenwissen: Viel wertvolles Prozess- und Anlagenwissen bleibt ungenutzt, da es schwierig ist, dieses in starre Regeln oder Modelle zu überführen. Schon in der Ära der Expertensysteme galt die Wissensakquise als Engpass – Expertenwissen in das System zu bringen war mühsam und lückenhaft.

• Hoher Modellierungs- und Wartungsaufwand: Klassische Lösungen erfordern oft einen hohen Initialaufwand zur Modellierung. Ändert sich etwas an der Anlage oder am Prozess, müssen die Modelle und Regeln aufwändig angepasst werden. Die Systeme sind empfindlich gegenüber Änderungen von Parametern, was ständige Nachjustierung nötig macht​. In der Praxis bedeutet das beträchtlichen Wartungsaufwand über den Lebenszyklus.

• Intransparente Entscheidungen: Einige dieser älteren Ansätze – insbesondere komplexe Optimierungsmodelle oder Machine-Learning-Modelle – agieren wie Black Boxes. Für das Management ist oft nicht nachvollziehbar, warum das System eine bestimmte Entscheidung trifft. Diese fehlende Transparenz erschwert das Vertrauen und die Akzeptanz im Betrieb.

• Übermäßige Vereinfachung der Realität: Um überhaupt ein funktionierendes Modell zu erhalten, müssen reale Prozesse stark vereinfacht werden. Reale Anlagenverhalten, Störgrößen oder nicht-lineare Effekte werden oft ausgeblendet, damit die mathematische Lösung möglich bleibt​. Die Folge: Die Lösung funktioniert nur in einem engen Idealbereich zuverlässig und versagt bei abweichenden Bedingungen.

• „Mono-Technologie“-Ansatz mit verpassten Chancen: Wer nur auf eine einzige Methode setzt, schöpft die Potentiale moderner Technologien nicht aus. Jede Technologie hat inhärente Schwächen – kombiniert man sie nicht mit anderen Ansätzen, übernimmt man diese in der eigenen Lösung. So fehlen etwa in reinen Datenmodellen die physikalischen Zusammenhänge, während rein regelbasierte Systeme keine Muster in großen Datenmengen erkennen. Ein isolierter Ansatz vererbt immer auch seine Begrenzungen an die Lösung.
  
  

Jetzt ist Zeit für den nächsten Schritt

Angesichts dieser Punkte ist klar: Jetzt ist nicht der Zeitpunkt, alte Steuerungstechnologien neu aufzulegen oder weiter auszubauen. Die industrielle Welt hat sich weiterentwickelt – und die nächste Generation von Lösungen steht bereit. Stichwort Industrial AI Agents: Diese neuen, intelligenten Agenten kombinieren die Stärken verschiedener Technologien und vermeiden die genannten Schwächen. Ohne hier ins Detail zu gehen, lassen sich ihre Vorteile erahnen: Sie benötigen oft weniger Daten als herkömmliche KI-Modelle, da sie kontextspezifisches Anlagenwissen einbeziehen​. Ihre Entwicklung kann schneller erfolgen, weil sie adaptiv lernen und nicht für jede Änderung manuell neu programmiert werden müssen​. Und vor allem liefern sie bessere Ergebnisse bei komplexen Aufgaben, wo monolithische Altsysteme längst kapitulieren mussten.

Für Geschäftsführer und Manager von Industrieunternehmen bedeutet das: Investitionen sollten in zukunftsfähige, intelligente Agenten-Lösungen fließen statt in ausgereizte Konzepte von gestern. Industrial Agents stehen bereit – und mit ihnen die Chance, komplexe Produktionsprozesse mit weniger Aufwand, mehr Transparenz und höherer Effizienz zu steuern. Jetzt gilt es, diese Chance zu ergreifen, anstatt auf überholte Technologien zu setzen.

Fazit: Klassische Steuerungstechnologien haben der Industrie wertvolle Dienste geleistet, sind aber nicht mehr der Schlüssel für aktuelle Herausforderungen. Wer heute noch in alte Ansätze investiert, riskiert den Anschluss zu verpassen. Die Zukunft gehört flexiblen, wissensbasierten Industrial Agents, die bereits zugänglich sind und darauf warten, ihre Vorteile auszuspielen. Die Weichen sollten jetzt in Richtung dieser neuen Generation gestellt werden – zum Wohle der Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft produzierender Unternehmens.