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Sprachsteuerung erreicht industrielle Bewegungssteuerungen
Beckhoff zeigt, wie Sprachmodelle mit deterministischen Steuerungsplattformen interagieren, um koordinierte Roboterbewegungen und Diagnosen in Fertigungsumgebungen auszuführen.
www.beckhoff.com
Bildnachweis: Beckhoff Automation
Industrielle Steuerungssysteme basieren traditionell auf vordefinierter Logik und Engineering-Werkzeugen. Ein anderer Ansatz verbindet große Sprachmodelle mit Echtzeit-Automatisierungsplattformen, sodass Maschinen die Absicht des Bedieners interpretieren können statt fester Befehle zu folgen. Auf der Hannover Messe 2026 (20.–24. April, Hannover, Deutschland) präsentiert Beckhoff eine Physical-AI-Steuerungsarchitektur, die LLM-Logik direkt mit Motion-Control-Hardware verbindet.
Von SPS-Logik zu kontextabhängigem Maschinenverhalten
Konventionelle Automatisierung trennt IT-seitige Intelligenz von deterministischer OT-Steuerung. Speicherprogrammierbare Steuerungen führen validierte Sequenzen aus, während Optimierung und Analytik meist extern stattfinden. Die auf der Messe gezeigte Architektur verbindet diese Ebenen über standardisierte Schnittstellen, sodass ein KI-Modell Anweisungen erzeugt, die ein Echtzeit-Controller sicher und deterministisch ausführt.
Der Ansatz eignet sich für Fertigungszellen, Robotik, Montage und flexible Materialflusssysteme mit häufigen Umrüstungen. Statt Steuerungscode anzupassen, beschreibt der Bediener die Aufgabe in natürlicher Sprache. Das Steuerungssystem interpretiert die Absicht, übersetzt sie in Bewegungsbefehle und führt diese innerhalb industrieller Zeitvorgaben aus.
Damit wird das Sprachmodell Teil der operativen Ebene einer digitalen Lieferkette statt eines isolierten Analysewerkzeugs.
Sprachbefehle steuern koordinierte Bewegungen
Beim Hannover Messe Press Preview am 25. Februar gab Beckhoff mit einer kompakten Demonstrationszelle einen ersten Einblick. Der Aufbau kombinierte das XPlanar-Planarmotorsystem mit der TwinCAT-CoAgent-KI-Laufzeit und einer Audioschnittstelle. Schwebende Mover erhielten Bewegungsanweisungen aus gesprochener Sprache und starteten automatisch die nächste Sequenz. Der Controller wandelte semantische Eingaben in deterministische Trajektorien um und hielt dabei die Steuerungszyklus-Anforderungen ein.
Die Demonstration zeigte, dass sprachbasierte Steuerung koordinierte Mehrachsbewegungen ohne manuelle Programmierung auslösen kann und damit auch Nicht-Programmierern komplexe Automatisierungsaufgaben ermöglicht.
Von der Demo-Zelle zur Industrierobotik
Auf der Hannover Messe 2026 wird das Szenario zu einer vollständig integrierten industriellen Anwendung erweitert, die sich um das modulare Industrierobotersystem ATRO dreht und über TwinCAT CoAgent for Operations betrieben wird. Das System nutzt das Model Context Protocol (MCP), um das Sprachmodell mit dem Maschinensteuerungs-Stack zu verbinden.
Innerhalb dieser Architektur interpretiert der KI-Agent gesprochene Anweisungen, erzeugt Parameter für die Bahnplanung und startet Diagnosefunktionen. Das Exponat lässt den Roboter gegen Besucher Schach spielen und demonstriert koordinierte Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Bewegungsabläufe in Echtzeit statt rein empfehlungsbasierter Assistenz.
Engineering-Workflow und Laufzeitdiagnose
Beckhoff integriert das Konzept in sein Automatisierungsökosystem: TwinCAT CoAgent dient als Laufzeitschnittstelle zwischen Sprachmodellen und Steuerungssystemen, TwinCAT Machine Learning Creator übernimmt Modellerstellung und Deployment. Die Werkzeuge unterstützen Engineering- und Betriebsphase einschließlich automatisierter Konfigurationsunterstützung und Fehleranalyse während des Betriebs.
Anstelle der Ablösung der SPS-Logik ergänzt das System eine übergeordnete Entscheidungsebene, die strukturierte Anweisungen erzeugt und dabei deterministische Steuerungsgrenzen einhält.
Bedeutung für Automatisierungsarchitekturen
Die Architektur integriert KI direkt in den Steuerungsrahmen statt sie extern anzubinden. Das Sprachmodell interpretiert den Kontext, während der deterministische Controller Zeit- und Sicherheitsgrenzen durchsetzt. Diese Trennung erhält industrielle Zuverlässigkeit und ermöglicht zugleich adaptives Verhalten.
In Fertigungsumgebungen mit häufig wechselnden Varianten und Abläufen kann Sprachinteraktion den Inbetriebnahmeaufwand reduzieren, während standardisierte Protokolle wie MCP die Kompatibilität mit etablierten Automatisierungspraktiken in Robotik und Produktion erhalten.
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Industrielle Steuerungssysteme basieren traditionell auf vordefinierter Logik und Engineering-Werkzeugen. Ein anderer Ansatz verbindet große Sprachmodelle mit Echtzeit-Automatisierungsplattformen, sodass Maschinen die Absicht des Bedieners interpretieren können statt fester Befehle zu folgen. Auf der Hannover Messe 2026 (20.–24. April, Hannover, Deutschland) präsentiert Beckhoff eine Physical-AI-Steuerungsarchitektur, die LLM-Logik direkt mit Motion-Control-Hardware verbindet.
Von SPS-Logik zu kontextabhängigem Maschinenverhalten
Konventionelle Automatisierung trennt IT-seitige Intelligenz von deterministischer OT-Steuerung. Speicherprogrammierbare Steuerungen führen validierte Sequenzen aus, während Optimierung und Analytik meist extern stattfinden. Die auf der Messe gezeigte Architektur verbindet diese Ebenen über standardisierte Schnittstellen, sodass ein KI-Modell Anweisungen erzeugt, die ein Echtzeit-Controller sicher und deterministisch ausführt.
Der Ansatz eignet sich für Fertigungszellen, Robotik, Montage und flexible Materialflusssysteme mit häufigen Umrüstungen. Statt Steuerungscode anzupassen, beschreibt der Bediener die Aufgabe in natürlicher Sprache. Das Steuerungssystem interpretiert die Absicht, übersetzt sie in Bewegungsbefehle und führt diese innerhalb industrieller Zeitvorgaben aus.
Damit wird das Sprachmodell Teil der operativen Ebene einer digitalen Lieferkette statt eines isolierten Analysewerkzeugs.
Sprachbefehle steuern koordinierte Bewegungen
Beim Hannover Messe Press Preview am 25. Februar gab Beckhoff mit einer kompakten Demonstrationszelle einen ersten Einblick. Der Aufbau kombinierte das XPlanar-Planarmotorsystem mit der TwinCAT-CoAgent-KI-Laufzeit und einer Audioschnittstelle. Schwebende Mover erhielten Bewegungsanweisungen aus gesprochener Sprache und starteten automatisch die nächste Sequenz. Der Controller wandelte semantische Eingaben in deterministische Trajektorien um und hielt dabei die Steuerungszyklus-Anforderungen ein.
Die Demonstration zeigte, dass sprachbasierte Steuerung koordinierte Mehrachsbewegungen ohne manuelle Programmierung auslösen kann und damit auch Nicht-Programmierern komplexe Automatisierungsaufgaben ermöglicht.
Von der Demo-Zelle zur Industrierobotik
Auf der Hannover Messe 2026 wird das Szenario zu einer vollständig integrierten industriellen Anwendung erweitert, die sich um das modulare Industrierobotersystem ATRO dreht und über TwinCAT CoAgent for Operations betrieben wird. Das System nutzt das Model Context Protocol (MCP), um das Sprachmodell mit dem Maschinensteuerungs-Stack zu verbinden.
Innerhalb dieser Architektur interpretiert der KI-Agent gesprochene Anweisungen, erzeugt Parameter für die Bahnplanung und startet Diagnosefunktionen. Das Exponat lässt den Roboter gegen Besucher Schach spielen und demonstriert koordinierte Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Bewegungsabläufe in Echtzeit statt rein empfehlungsbasierter Assistenz.
Engineering-Workflow und Laufzeitdiagnose
Beckhoff integriert das Konzept in sein Automatisierungsökosystem: TwinCAT CoAgent dient als Laufzeitschnittstelle zwischen Sprachmodellen und Steuerungssystemen, TwinCAT Machine Learning Creator übernimmt Modellerstellung und Deployment. Die Werkzeuge unterstützen Engineering- und Betriebsphase einschließlich automatisierter Konfigurationsunterstützung und Fehleranalyse während des Betriebs.
Anstelle der Ablösung der SPS-Logik ergänzt das System eine übergeordnete Entscheidungsebene, die strukturierte Anweisungen erzeugt und dabei deterministische Steuerungsgrenzen einhält.
Bedeutung für Automatisierungsarchitekturen
Die Architektur integriert KI direkt in den Steuerungsrahmen statt sie extern anzubinden. Das Sprachmodell interpretiert den Kontext, während der deterministische Controller Zeit- und Sicherheitsgrenzen durchsetzt. Diese Trennung erhält industrielle Zuverlässigkeit und ermöglicht zugleich adaptives Verhalten.
In Fertigungsumgebungen mit häufig wechselnden Varianten und Abläufen kann Sprachinteraktion den Inbetriebnahmeaufwand reduzieren, während standardisierte Protokolle wie MCP die Kompatibilität mit etablierten Automatisierungspraktiken in Robotik und Produktion erhalten.
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