AVEVA PI System

Kurzfazit

AVEVA PI System ist der unangefochtene Marktführer für industrielle Zeitreihendaten, 75 % der globalen Öl- und Gasproduktion und alle Top-25-Pharmaunternehmen weltweit setzen es ein. Die Stärke liegt in der bewährten Infrastruktur, dem enormen Ökosystem an Interfaces und der Fähigkeit, Millionen von Messpunkten zuverlässig zu historisieren. Die Schwäche liegt ebenso klar auf der Hand: Das Preismodell ist intransparent, die Implementierung aufwendig und die Integration in Schneider Electric schafft strategische Unsicherheit. Wer in der Prozessindustrie tätig ist und PI noch nicht einsetzt, muss sehr gute Gründe haben, wer es aber von Grund auf neu einführt, sollte moderne Alternativen ernsthaft prüfen.

Für wen ist AVEVA PI System?

Betriebsleitung und OT-Verantwortliche in der Prozessindustrie: PI ist das zentrale Nervensystem für Anlagendaten in Raffinerien, Chemiewerken und Kraftwerken. Wer bereits PI nutzt, kommt ohne strategischen Aufwand kaum weg, das Ökosystem aus Drittanbieter-Tools, Schnittstellen und internem Knowhow ist zu tief verwurzelt.

Energieversorger und Netzbetreiber: Windparks, Photovoltaikanlagen, Kraftwerke und Stromnetze erzeugen Millionen Messpunkte täglich. PI bietet hier die einzig bewährte Plattform für Langzeitarchivierung und regulatorisch konforme Datenhaltung, für Betreiber kritischer Infrastruktur oft alternativlos.

Pharma- und Bioproduktionsunternehmen: FDA 21 CFR Part 11 und GMP erfordern lückenlose Prozessdatenspeicherung. PI System ist in der Pharmaindustrie als validierungsfähige Lösung etabliert und wird von Behörden akzeptiert.

IT/OT-Integrationsteams in der Industrie: Teams, die Prozessdaten in Business-Intelligence-Systeme einbinden wollen, schätzen PI Datalink (Excel-Plugin) und die REST-API für den Datenexport in Power BI, Tableau oder Cloud-Plattformen.

Weniger geeignet für: Kleine und mittlere Unternehmen ohne dediziertes OT-IT-Team, Unternehmen außerhalb der Prozess- und Energieindustrie, sowie alle, die Transparenz und Agilität bei Preisen und Implementierung erwarten.

Preise im Detail

Angebot / Lizenzmodell	Preis	Was enthalten ist
AVEVA PI Data Infrastructure (Abo)	Auf Anfrage, bezahlt mit AVEVA Flex Credits	PI System Connectivity Pack, PI Server (Speicherung, Analysen, Benachrichtigungen), CONNECT data services im Starter-Abo, CONNECT-Visualisierung, ein PI-Testserver
Lizenz je Server (Node und Datenströme)	Auf Anfrage	Abrechnung je Host-Rechner und Zahl der Datenströme (Tags); Datenstrom-Punkte sind nicht übertragbar
Aggregate-Tag-Modell	Auf Anfrage: monatlicher Fixbetrag plus Tagessatz bei Überschreitung	Mindest-Tag-Zahl über alle PI Server hinweg, unabhängig von Zahl der Server und Standorte; die Tag-Zahl meldet der Agent PI to CONNECT täglich an CONNECT
PI Visualization Suite / PI Client Pack	Auf Anfrage	PI Vision (Web-Visualisierung) und PI DataLink (Excel-Add-in)
Einzelne Datenanbindungen und Zusatzmodule	Jeweils auf Anfrage	PI Interfaces, PI Connectors, AVEVA Adapters (je Verbindung bzw. Datenströme), Add-on PI Audit Reporter

Einordnung: Editionen wie „Starter”, „Professional” oder „Enterprise” gibt es beim PI System nicht, auch wenn sie in älteren Übersichten (auch in einer früheren Fassung dieser Seite) auftauchen. AVEVA verkauft ein einziges Abo, AVEVA PI Data Infrastructure, und rechnet es entweder je Server oder über eine Mindest-Tag-Zahl für die ganze Installation ab. Listenpreise veröffentlicht AVEVA nicht. Als grobe Orientierung, ausdrücklich ein Erfahrungswert aus der Branche und keine Herstellerangabe: Ein mittelgroßes Deployment mit rund 50.000 Tags inklusive PI Vision und DataLink liegt oft bei 80.000–200.000 EUR pro Jahr im Abo, Konzerninstallationen mit Millionen Tags sind siebenstellig. Wichtig für den Vergleich zweier Angebote: Beim Aggregate-Tag-Modell zahlst du die zugesagte Mindest-Tag-Zahl auch dann, wenn du sie nicht ausschöpfst, und jede Überschreitung kostet täglich extra. Rechne deshalb mit realistischem Tag-Wachstum, nicht mit dem heutigen Stand.

Stärken im Detail

Über 40 Jahre Bewährtheit in der härtesten Umgebung. OSIsoft wurde 1980 gegründet und brachte das PI-System 1985 erstmals auf den Markt. Heute läuft es in den zuverlässigkeitskritischsten Umgebungen der Welt: Kernkraftwerke, Offshore-Plattformen, Pharmafabriken unter FDA-Aufsicht. Diese Reife bedeutet: Die Datenspeicherung ist extrem zuverlässig, das System ist auf 99,99 % Verfügbarkeit ausgelegt, und Datenintegrität über Jahrzehnte ist gewährleistet.

Über 450 vorgefertigte Schnittstellen zu praktisch jedem Industrieprotokoll. PI Interfaces verbinden das System mit OPC-UA, OPC-DA, Modbus, DNP3, HART, Profibus und den proprietären Schnittstellen aller großen DCS-Hersteller (Honeywell, Emerson, ABB, Siemens). Das erspart teure Custom-Entwicklung und beschleunigt die Anbindung bestehender Infrastruktur erheblich.

Proprietäre Datenkompression als stiller Champion. Der “Swinging Door”-Algorithmus komprimiert Zeitreihendaten verlustfrei bis zu 90 % gegenüber rohen Datenmengen. Ein Messpunkt, der jede Sekunde erfasst wird, benötigt in PI typischerweise so viel Speicher wie ein stündlicher Wert in einer herkömmlichen Datenbank, entscheidend bei Millionen von Tags über viele Jahre.

Asset Framework (AF) strukturiert Rohdaten semantisch. PI AF ermöglicht es, Hierarchien von Anlagen und Maschinen zu modellieren, ein Windrad ist kein anonymer Tag mehr, sondern ein strukturiertes Asset mit Standort, Baujahr, Komponenten und Referenzwerten. Analysen können damit über Flotten hinweg skalieren, nicht nur über einzelne Messpunkte.

Ökosystem und Fachkräfte sind weltweit verfügbar. Zehntausende zertifizierte PI-Administratoren und -Entwickler gibt es weltweit. Beratungsunternehmen wie Accenture, Capgemini und spezialisierte OT-Dienstleister bieten umfangreiche PI-Expertise. Das reduziert das Risiko bei Implementierungen.

Schwächen ehrlich betrachtet

Das Flex-Credit-Modell ist strukturell intransparent. AVEVA berechnet über “Flex Credits”, ein Punktesystem, das Tags, Module und Cloud-Nutzung kombiniert. Was ein konkretes Szenario kostet, lässt sich ohne intensives Vertriebsgespräch nicht einschätzen. Das macht Verhandlungen asymmetrisch: AVEVA kennt deine Kosten, du nicht.

Implementierung dauert Monate, nicht Wochen. Ein produktionsreifes PI-Deployment mit Asset Framework, Interface-Konfiguration, Validierung und User-Onboarding dauert in der Praxis 3–9 Monate. Es gibt keinen “Free Trial” und kein Self-Service-Onboarding. Wer kurzfristig Ergebnisse braucht, wird frustriert sein.

Fachkräftemangel trifft PI besonders hart. PI-Systemadministratoren sind auf dem deutschen Arbeitsmarkt eine Rarität. Wer intern kein Knowhow aufbaut, ist dauerhaft von teuren Beratungsunternehmen abhängig. Externe PI-Administratoren kosten 150–250 EUR/Stunde, eine versteckte Dauerlast.

Schneider Electric-Integration schafft strategische Unsicherheit. Seit der Übernahme von OSIsoft durch AVEVA (März 2021) und der abgeschlossenen Integration in den Schneider-Electric-Konzern (Januar 2023) berichten Kunden von verlangsamter Produktentwicklung und erschwertem Zugang zu direktem technischem Support. Die Richtung ist inzwischen klarer: AVEVA bündelt PI Server, Datenanbindung und die Cloud-Plattform CONNECT im Abo AVEVA PI Data Infrastructure, hat Ende 2025 den Edge-Spezialisten Crosser übernommen und baut dessen Datenpipelines als Flows in CONNECT ein. Wer PI rein lokal betreiben will, sollte vor Vertragsschluss klären, welches Lizenzmodell ohne Cloud-Anbindung auskommt, denn das Aggregate-Tag-Modell verlangt eine Verbindung zu CONNECT.

PI Vision ist kein echtes Self-Service-Tool. Die webbasierte Visualisierung PI Vision sieht modern aus, ist aber technisch komplex zu konfigurieren und erfordert für jede neue Dashboard-Ansicht Zugang zu den Daten-Tags und Asset-Framework-Kenntnisse. Echtes Self-Service für Business-Nutzer ohne OT-Hintergrund funktioniert nicht ohne Schulung.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	…nimm stattdessen
Einen modernen Cloud-nativen Historian suchst	Azure Digital Twins, Microsoft-Ökosystem, skalierbar, transparente Preise
Siemens-Infrastruktur hast und integrieren willst	Siemens Industrial Edge oder Siemens Insights Hub
Prozessdaten mit KI analysieren willst	Azure ML als Ergänzung zu vorhandenem PI-Historian
Management-Dashboards aus OT-Daten brauchst	Power BI als Visualisierungsschicht über PI REST-API

PI System hat keine echten Direktkonkurrenten in seinem Reife- und Skalierungssegment. Siemens Insights Hub, Honeywell Forge und GE Predix versuchen es, aber keiner hat das gleiche Ökosystem. Wer PI System ersetzen will, wechselt typischerweise zu einem Cloud-nativen Stack, was aber bedeutet, das gesamte Interface-Ökosystem neu aufzubauen.

So steigst du ein

Schritt 1: Wende dich an AVEVA oder einen autorisierten Systemintegrator für eine Bedarfsanalyse. Bereite dich vor mit: Anzahl der geplanten Tags (Messpunkte), Liste der vorhandenen Leitsysteme und Protokolle (SCADA, DCS, SPS), und deinen Anforderungen für Visualisierung und Datenexport. AVEVA bietet auf seiner Website Webinare und Whitepapers, aber kein Trial-System, der erste Kontakt ist immer ein Vertriebsgespräch.

Schritt 2: Plane einen begrenzten Pilot mit 500–5.000 Tags für eine einzelne Produktionslinie oder Anlage. Ein erfolgreicher Pilot beweist Implementierbarkeit in deiner konkreten Umgebung und liefert realistische Aufwandsschätzungen. Auf Basis des Pilots lässt sich das tatsächliche Flex-Credit-Volumen für die Vollinstallation viel besser kalkulieren.

Schritt 3: Verbinde PI mit deiner bestehenden SCADA/DCS-Infrastruktur über den passenden PI Interface. Konfiguriere parallel das Asset Framework: Definiere die Hierarchie deiner Anlagen (Standort → Anlage → Aggregat → Sensor) im PI AF. Die gesammelten Zeitreihendaten stehen dann für Analysen in PI Vision, PI Datalink oder externen BI-Tools zur Verfügung. Investiere frühzeitig in interne PI-Schulungen, um Abhängigkeit von Beratern zu reduzieren.

Ein konkretes Beispiel

Ein Energieversorgungsunternehmen in Bayern betreibt 80 Windräder mit insgesamt 240.000 Messpunkten. Das PI System sammelt Vibrations-, Temperatur- und Leistungsdaten in Echtzeit und speichert sie historisch. Mit PI Vision visualisiert das Betriebsteam Anomalien live, ein Lagertemperatursensor an Windrad 47 zeigt eine Abweichung vom saisonalen Baseline-Muster. Das Asset Framework kennt Baujahr, Hersteller und Wartungshistorie des betroffenen Getriebes, so wird sofort klar, dass das Lager in drei Monaten die planmäßige Wartung hat. Das Team ordert präventiv einen vorgezogenen Servicetermin, bevor ein kostspieliger Notfallausfall entsteht. Die ungeplanten Stillstandsstunden sinken um 22 % im ersten Jahr. Der PI Datalink exportiert die Verlaufsdaten wöchentlich automatisch in Excel für die Geschäftsleitung.

DSGVO & Datenschutz

• Datenhosting: Hybrides Modell, On-Premises-Deployment hält die Prozessdaten lokal auf eigenen Servern. Die Cloud-Plattform CONNECT ist im Abo enthalten; die Produktseite nennt keine Rechenzentrumsregionen, lass dir die Region deshalb schriftlich im Angebot bestätigen
• Verbindung nach außen: Beim Aggregate-Tag-Modell meldet der Agent PI to CONNECT (früher PI to Data Hub) täglich die Tag-Zahl an CONNECT. Kläre mit deiner OT-Sicherheit, ob diese Verbindung aus dem Anlagennetz heraus zulässig ist
• Produktionsdaten vs. personenbezogene Daten: PI System speichert primär Maschinendaten (Temperatur, Druck, Durchfluss), typischerweise keine personenbezogenen Daten. DSGVO-Relevanz entsteht, wenn Produktionsdaten mit Schichtplänen oder Mitarbeiterdaten kombiniert werden
• Auftragsverarbeitung: AVEVA bietet AVV-Abschluss für Cloud-Deployments; bei On-Premises entfällt die Notwendigkeit, da AVEVA keinen Datenzugriff hat
• Opt-out / Kündigung: Bei On-Premises-Deployment volle Datenkontrolle beim Betreiber; Datenlöschung bei Cloud-Kündigung nach Vertragsvereinbarung
• Empfehlung für Unternehmen: Für regulierte Industrien (Pharma, Kritische Infrastruktur) empfiehlt sich On-Premises-Deployment; Cloud-Dienste von CONNECT nur nach Bewertung der Datenkategorien und mit vertraglich festgelegter EU-Region nutzen

Gut kombiniert mit

• Azure ML, PI-System-Zeitreihendaten via PI Web API oder über CONNECT data services in Azure ML exportieren für prädiktive Wartungsmodelle; das historische Datenvolumen von PI liefert ideales Trainingsmaterial für Anomalieerkennung
• Power BI, PI-Daten via PI Web API (REST) in Power-BI-Dashboards visualisieren für Management-Reporting; ermöglicht Business-Nutzern den Datenzugriff ohne PI-Kenntnisse
• Azure Digital Twins, PI als Datenquelle für digitale Zwillinge in Azure ADT; ermöglicht semantisch reiche Modellierung von Anlagen kombiniert mit PI-Echtzeitdaten

Unser Fazit

AVEVA PI System erhält 3 von 5 Sternen, nicht weil es schlecht wäre, sondern weil die Ausgangslage des Produkts im Jahr 2026 kompliziert ist. Das System ist technisch unangefochtener Marktführer und hat seine Robustheit über Jahrzehnte bewiesen. Zwei Sterne kostet es die intransparente Preisstruktur, die erhebliche Implementierungskomplexität und die strategische Unsicherheit nach der Schneider Electric-Integration. Wer PI bereits produktiv einsetzt, hat wenig Grund zum Wechsel, wer es aber von Null einführt, sollte 2026 auch Cloud-native Alternativen ernsthaft evaluieren.

Was wir bemerkt haben

• 2021, OSIsoft, der ursprüngliche Hersteller des PI Systems, wurde von AVEVA übernommen. OSIsoft war über 40 Jahre ein unabhängiges Unternehmen, die Übernahme endete eine Ära der Unabhängigkeit und führte bei vielen Stammkunden zu Bedenken über Preisentwicklung und Produktausrichtung.
• Januar 2023, Schneider Electric schloss die Übernahme von AVEVA am 18. Januar 2023 ab. Damit ist PI System nun Teil eines multinationalen Konzerns mit breiterem Produktportfolio, der Fokus auf PI als eigenständiges Produkt hat sich für viele Kunden merklich verändert.
• 2023–2024, Die Umbenennung der PI-Komponenten unter das AVEVA-Branding sorgte für Verwirrung in der Community. Manche Komponenten tragen heute wieder ihre ursprünglichen Namen (PI Vision, PI Datalink), andere wurden in die AVEVA-Produktlinie integriert.
• 2024, Mehrere OSIsoft-Gründer und langjährige Produktverantwortliche haben das Unternehmen verlassen. PI-Community-Foren berichten über verlangsamten Support und fehlende klare Produktroadmap, ein Warnsignal für Neukunden-Evaluierungen.
• Dezember 2025, AVEVA hat den schwedischen Edge-Spezialisten Crosser übernommen (bekanntgegeben am 16. Dezember 2025). Dessen Datenpipelines sollen als Flows in CONNECT erscheinen, angekündigt für das zweite Quartal 2026.
• Mai 2026, Auf der AVEVA World 2026 hat AVEVA den PI Audit Reporter vorgestellt, ein Web-Werkzeug zum Auswerten der Protokolle von PI-Server-Aktivitäten für Audits.
• Juni 2026, Das Lizenzwerk (Software Schedule PI System v1.5) definiert AVEVA PI Data Infrastructure als Paket aus Connectivity Pack, PI Server, CONNECT data services und CONNECT-Visualisierung. Der frühere Agent „PI to Data Hub” heißt jetzt „PI to CONNECT”.
• Oktober 2026, Korrektur: Eine frühere Fassung dieser Seite nannte Editionen „Starter”, „Professional”, „Enterprise” und „Cloud (AVEVA Connect)”. Solche Editionen führt AVEVA nicht, die Preistabelle zeigt jetzt die tatsächlichen Lizenzmodelle.