Datenaustausch für KI-Anwendungen Siemens und Maschinenhersteller vereinbaren Datenallianz

Quelle: Pressemitteilung Siemens 2 min Lesedauer

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Siemens hat auf der EMO 2025 mit führenden Werkzeugmaschinenherstellern sowie dem Werkzeugmaschinenlabor der RWTH Aachen und der Voith Group eine wegweisende Allianz unterzeichnet. Sie soll den systematischen Datenaustausch für die Entwicklung generativer KI-Anwendungen im industriellen Umfeld ermöglichen.

CEO Roland Busch: „Indem wir den einzigartigen Datenschatz unserer Unternehmen für generative KI-Modelle verfügbar machen, können wir völlig neue Stufen der Produktivität erreichen.“(Bild:  Enno Kapitza)
CEO Roland Busch: „Indem wir den einzigartigen Datenschatz unserer Unternehmen für generative KI-Modelle verfügbar machen, können wir völlig neue Stufen der Produktivität erreichen.“
(Bild: Enno Kapitza)

Siemens spricht von einem entscheidenden Schritt, denn am 2. Messetag wurde auf der EMO 2025 eine neue Partnerschaft zwischen Werkzeugmaschinenherstellern wie Grob, Trumpf, Chiron, Renishaw und Heller sowie dem Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen und der Voith Group etabliert, um Engineering-, Fertigungs- und Maschinendaten für die Entwicklung von KI-Anwendungen in der Fertigung auszutauschen. Diese Kooperation markiert einen entscheidenden Schritt zur Realisierung eines industriespezifischen KI-Models, dem Siemens Industrial Foundation Model, dessen Vision Siemens erstmals auf der Hannover Messe 2025 vorgestellt hat.

„Gemeinsam mit Kunden und Partnern machen wir heute einen bedeutenden Schritt, um industrielle KI zu skalieren. Ich sehe hier eine große Chance für die Wirtschaft Europas mit seiner starken industriellen Basis. Indem wir den einzigartigen Datenschatz unserer Unternehmen für generative KI-Modelle verfügbar machen, können wir völlig neue Stufen der Produktivität erreichen. Und die Datenallianz im Maschinenbau ist der Vorreiter“, sagt Roland Busch, Vorstandsvorsitzender der Siemens AG.

Intelligente KI-Systeme für die komplexe Fertigung entwickeln

Ein denkbarer Anwendungsfall im Bereich der Werkzeugmaschine ist die automatisierte Erstellung eines Teileprogramms für Werkzeugmaschinen.(Bild:  Siemens)
Ein denkbarer Anwendungsfall im Bereich der Werkzeugmaschine ist die automatisierte Erstellung eines Teileprogramms für Werkzeugmaschinen.
(Bild: Siemens)

Die Allianz zielt darauf ab, die Effizienz und Innovationszyklen in der Fertigungsindustrie durch den gezielten Einsatz von KI-Technologien deutlich zu steigern. Ein denkbarer Anwendungsfall im Bereich der Werkzeugmaschine ist die automatisierte Erstellung eines Teileprogramms für Werkzeugmaschinen. Dadurch können Teileprogramme erheblich schneller erstellt werden, während die Fehlerquote bei der Code-Erstellung sinkt. Zudem werden Programmierer von Basisaufgaben entlastet und können sich auf komplexere Herausforderungen konzentrieren.

„Der Zugang zu qualitativ hochwertigen Maschinendaten verschiedener Hersteller ist der Schlüssel“, erklärt Busch. „Mit dieser Allianz können wir KI-Systeme entwickeln, die die Komplexität in der Entwicklung und der Fertigung verstehen und so für Fachkräfte zum leistungsstarken Partner werden.“

Strenger Datenschutz für den Austausch von Maschinendaten

Die Partnerschaft umfasst den Austausch anonymisierter Maschinendaten unter strenger Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsstandards. Diese Daten werden unter anderem zur Entwicklung und zum Training von KI-Modellen verwendet, die spezifisch auf die Anforderungen der industriellen Fertigung zugeschnitten sind.

Mit den Daten aus der Allianz sollen etwa NC-Programme automatisch erstellt werden. Weitere Anwendungsfälle sind vorausschauende Wartung mit präzisen maschinenspezifischen Prognosen, adaptive Fertigungsprozesse, die sich in Echtzeit an veränderte Bedingungen anpassen, oder auch Energieeffizienzoptimierung durch intelligente Steuerung der Maschinenparameter.

Langfristig plant die Allianz weitere Unternehmen dazuzugewinnen – auch außerhalb der Werkzeugmaschinenbranche –, um industrielle künstliche Intelligenz branchenübergreifend zu nutzen.

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