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10 Industrieautomatisierung KI-Tools im Vergleich

10 kuratierte KI-Tools in dieser Kategorie, sortiert nach Anzahl der Use Cases, in denen sie konkret empfohlen werden.

Was sich bei Industrieautomatisierung-Tools tut

Die jüngsten Veränderungen, die uns bei Industrieautomatisierung-Tools aufgefallen sind.

Juli 2026
Heidelberg Heidelberger Druckmaschinen AG

– Bewertung von zwei auf drei Sterne angehoben. Die alte Zwei war überwiegend eine Strafe dafür, dass hier keine echte KI steckt. Das stimmt so nicht…

Juli 2026

Faktenprüfung und Entschlackung: Wir haben die Seite gegen vier offizielle Valmet-Produktseiten (QCS, Quality Management, Profilers, Measurements)…

Juli 2026

Faktencheck: Wir haben eine frühere Preisangabe („fünf- bis sechsstelliger EUR-Bereich") entfernt. Valmet nennt keine Preise, und eine seriöse Spanne…

Für KI-Agenten: strukturierter Index unter /tools/suche.json

Siemens Insights Hub

Siemens AG

🇩🇪
Bezahlt 44 Use Cases

Siemens Insights Hub (früher MindSphere) ist Siemens' industrielle IoT-Cloud-Plattform: Maschinendaten aus beliebig vielen Werken fließen zusammen, KI-Analysen erkennen Muster, Predictive-Maintenance-Apps reduzieren ungeplante Ausfälle. Teil des Siemens Xcelerator-Portfolios und des Industrial Operations X-Ökosystems.

Siemens Industrial Edge

Siemens AG

🇩🇪
Bezahlt 27 Use Cases

Siemens Industrial Edge bringt Rechenleistung direkt an die Maschine: Edge Devices erfassen Maschinendaten in Echtzeit, Apps analysieren sie lokal, ohne Umweg über die Cloud. Ideal für Fertigungsbetriebe mit Siemens-Steuerungen, die Predictive Maintenance oder Qualitätsüberwachung on-premises umsetzen wollen.

AspenTech DMC3

AspenTech

🇩🇪
Bezahlt 3 Use Cases

AspenTech DMC3 (Dynamic Matrix Control) ist das führende Model-Predictive-Control-System (MPC) für kontinuierliche chemische Prozesse. Das System berechnet in Echtzeit optimale Stellgrößen für Temperatur, Druck, Durchfluss und Katalysatordosierung, und hält Reaktoren näher an der Ausbeute-Optimalgrenze, als PI-Regler es könnten. Seit Version 14 mit eingebettetem Deep Learning (lineare + nichtlineare Modelle) und dem KI-Assistenten AVA.

Valmet IQ

Valmet

🇩🇪
Bezahlt 2 Use Cases

Valmet IQ ist das integrierte Qualitätsmanagementsystem für Zellstoff-, Papier-, Karton- und Tissuemaschinen. Das System kombiniert Querrichtungs-Scanner (Infrarot-Feuchte, Flächengewicht, Dicke, u. a. nicht-nukleare Sensorik), CD-Aktuatoren (Dampfprofilierung, Befeuchter, Induktion) und modellprädiktive Regelung zu einem geschlossenen Regelkreis über die gesamte Bahnbreite.

MEIDS (ehem. ICONICS)

Mitsubishi Electric Iconics Digital Solutions (MEIDS)

🇩🇪
Bezahlt 1 Use Cases

MEIDS (Mitsubishi Electric Iconics Digital Solutions, bis April 2025 ICONICS) ist ein führender SCADA/HMI-Softwareanbieter für Industrie, Gebäudeautomation und Energiemanagement. Die GENESIS-Plattform (Version 11 seit 2025) ermöglicht Echtzeit-Visualisierung, Anlagenüberwachung und vorausschauende Wartung in Produktions- und Gebäudeumgebungen.

Siemens TIA Portal

Siemens AG

🇩🇪
Bezahlt 1 Use Cases

Siemens TIA Portal (Totally Integrated Automation Portal) ist die marktdominierende Engineering-Plattform für SPS-Programmierung, HMI/SCADA und Antriebstechnik in der deutschen Fertigungsindustrie. Mit dem Eigen Engineering Agent bringt Siemens einen generativen, an TIA Portal angebundenen KI-Assistenten in den Engineering-Workflow, der Code aus natürlicher Sprache erzeugt, Fehlerdiagnosen unterstützt und mit lokalen Engineering-Systemen integriert ist.

Valmet DNA

Valmet Oyj

🇩🇪
Bezahlt 1 Use Cases

Valmet DNA ist das Distributed Control System (DCS) von Valmet, dem finnischen Anlagenbauer für Papier-, Karton-, Zellstoff- und Energieanlagen. Das System steuert und überwacht die Teilsysteme einer Papiermaschine: Nasspartie, Pressenpartie, Trockenpartie, Dampf- und Kondensatsystem sowie Luftsysteme. Über die Schichten Advanced Process Control (modellprädiktive Regelung, MPC), Qualitätsregelung (Valmet IQ) und das datengetriebene Valmet Industrial Internet bringt es Optimierung für Dampfverbrauch, Querprofil und Energiemanagement direkt in das Leitsystem, branchenspezifisch entwickelt für die Papierherstellung.

Valmet Fiber Furnish Control

Valmet

🇩🇪
Bezahlt 1 Use Cases

Valmet Fiber Furnish Control ist ein modellbasierter Regelkreis für die Stoffaufbereitung und Mahlwerk-Optimierung von Papier-, Karton- und Tissuemaschinen. Das System nutzt kontinuierliche Messdaten zu Fasereigenschaften, Konsistenz und Mahlgrad (Freeness) und regelt die spezifische Energiezufuhr der Refiner automatisch, mit dem Ziel, Qualitätsziele bei minimalem Energieeinsatz stabil zu halten. Es ist keine KI, sondern klassische modellbasierte Mehrgrößenregelung.

Voith OnQuality

Voith

🇩🇪
Bezahlt 1 Use Cases

Voith OnQuality ist das Quality-Control-System (QCS) der Voith-Papiermaschinen-Plattform. Es kombiniert Online-Scanner (Feuchte, Flächengewicht, Asche, Dicke) und CD-Aktuatoren mit dem KI-Aufsatz OnEfficiency: virtuelle Sensoren, modellprädiktive Regelung und maschinelles Lernen für Bruchvermeidung. Der eigentliche KI-Wert steckt im OnEfficiency-4.0-Layer auf dem klassischen QCS.

Heidelberg

Heidelberger Druckmaschinen AG

🇩🇪
Bezahlt 1 Use Cases

Heidelberger Druckmaschinen ist ein Maschinenbauer für Offset- und Digitaldruck, dessen Software-Stack inzwischen echte KI-Bausteine enthält. Push-to-Stop mit Intellistart 3 fährt Jobwechsel weitgehend ohne Bedienereingriff, und der HEIDELBERG AI Assistant beantwortet Fragen zu Produktionsdaten im Chat statt im Report. Ein eigenständiges KI-Produkt ist das nicht: Alles hängt an Heidelberg-Maschinen und der Heidelberg Cloud. Der Slug Heidelberg beschreibt den Hersteller, die Workflow-Suite bewerten wir separat unter Prinect.

Use Cases mit Industrieautomatisierung-Tools

Armaturen & Pumpen

Leckage-Frühwarnmuster-Erkennung

KI analysiert Druckverlust- und Durchflussanomalien aus Felddaten und erkennt Frühwarnsignale für Leckage-Risiken je Produkttyp.

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Aufzug- & Fördertechnik

Mikro-Ausfallmuster-Erkennung

KI analysiert Fahrtdaten, Türzyklen und Motorstromprofile auf schwache Signale, die Wochen vor einem Ausfall erkennbar sind, und verwandelt Notfalleinsätze in planbare Wartung.

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Automotive

NVH-Anomalieerkennung am Elektromotor-Prüfstand

Akustische Auffälligkeiten in E-Motor-Prüfständen entgehen manueller Inspektion, bis Ausschuss bereits produziert wurde. KI-Acoustic-Fingerprinting erkennt Pass/Fail-Signaturen in Echtzeit.

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Automotive

Predictive Maintenance Produktion

KI analysiert Sensordaten von Fertigungsanlagen und prognostiziert Wartungsbedarf, bevor der Stillstand eintritt.

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Automotive

Presswerkzeugverschleiß im Stanzprozess: ML-basierte Verschleißschätzung

Unvorhersehbare Degradation von Stanzwerkzeugen führt zu plötzlichen Teileablehnungen. ML-Modelle auf Presskraftsignaturen schätzen Werkzeugverschleiß kontinuierlich und ermöglichen vorausschauenden Werkzeugwechsel.

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Beauty & Wellness

Produktionsprozesse in der Kosmetikherstellung mit KI optimieren

KI-gestützte Prozessüberwachung, elektronische Chargendokumentation und Predictive Maintenance für Mischer und Homogenisatoren, der ehrliche Leitfaden für Kosmetik-Lohnhersteller und eigenproduzierte Marken mit 20–200 Mitarbeitenden in der Produktion.

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