KI in der Fluidtechnik verändert die Branche

In seinem Vortrag anlässlich des Internationalen Fluidtechnischen Kolloquiums in Aachen fasste Dr. Steffen Haack (Bosch Rexroth AG) den aktuellen Stand der digitalen Transformation und Anwendungen von KI in der Fluidtechnik zusammen und bot gleichzeitig eine strategische Perspektive.

Während in den vergangenen Jahrzehnten vor allem Effizienzsteigerungen in Konstruktion, Fertigung und Betrieb der Fluidtechnik im Fokus standen, verschiebt sich die Perspektive nun grundlegend. Was sich derzeit abzeichnet, ist die Transformation einer traditionell hardwaredominierten, transaktionalen Branche hin zu einem wachsenden daten- und softwarezentrierten Ökosystem. Auch wenn man sicherlich noch am Anfang steht.

Ein anschauliches Bild für diesen Wandel liefert der Vergleich mit digitalen Plattformen aus der Konsumwelt. So wie Streaming-Dienste die Medienindustrie grundlegend verändert haben, indem sie Inhalte nicht mehr als Produkt, sondern als kontinuierlichen Service anbieten, entwickelt sich auch die Industrie in Richtung nutzungsbasierter, datengetriebener Modelle. Für die Fluidtechnik bedeutet dies eine schrittweise Abkehr vom reinen Hardware-Produktverkauf hin zu integrierten Lösungen, die Hardware, Software, Service und Daten untrennbar miteinander verbinden.

Dieses neue Verständnis wird häufig unter den Begriffen „Hardware as a Product Plus“, „Software as a Product“ oder „Data as a product“ usw. zusammengefasst. Dahinter verbirgt sich die Idee, dass die physische Komponente – etwa eine Hydraulikpumpe oder ein Ventil – lediglich den Ausgangspunkt der Wertschöpfung bildet. Ein zusätzlicher Mehrwert entsteht durch digitale Erweiterungen, etwa durch Softwarefunktionen, die das Verhalten der Systeme optimieren. Datenbasierte Services sorgen für mehr Transparenz und eine erhöhte Zeitersparnis durch kontinuierliche Interaktion zwischen Produktlieferanten, OEM und Anwender.

Damit verändert sich die Ökonomie. Statt einmalig verkaufter Investitionsgüter treten serviceorientierte Modelle immer mehr in den Vordergrund. Solche Konzepte ermöglichen es, Maschinenleistung nutzungsabhängig abzurechnen, während gleichzeitig neue Erlösquellen durch datenbasierte Dienstleistungen entstehen. Für Produkthersteller bedeutet dies eine stärkere Kundenbindung, für Betreiber eine höhere Flexibilität und Transparenz.

Generative KI - Optimierung interner Prozesse

Eine Schlüsselrolle in diesem Transformationsprozess spielt die generative KI. Zum einen ist da die Optimierung interner Prozesse. Hier wird KI eingesetzt, um Effizienz-potenziale entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu heben. In der Fluidtechnik reicht das Spektrum von der automatisierten Erstellung technischer Dokumentationen über die Unterstützung im Engineering bis hin zur Optimierung von Lieferketten, der Qualitätsüberwachung und von Vertriebsprozessen.

Besonders im Wissensmanagement zeigt sich das Potenzial eindrucksvoll. Servicetechniker, die bislang auf umfangreiche Handbücher angewiesen waren, können heute mithilfe generativer KI gezielt auf relevante Informationen zugreifen. Die Analyse komplexer Dokumente erfolgt nahezu in Echtzeit, wodurch sich Stillstandzeiten reduzieren und die Servicequalität signifikant verbessert. Gleichzeitig lassen sich standardisierte Aufgaben wie die Erstellung von Schaltplänen, Risikoanalysen oder Projektzeitplänen automatisieren, was die Produktivität in Engineering-Abteilungen deutlich steigert.

Bemerkenswert ist dabei, dass sich die Nutzung von KI zunehmend von spezialisierten Expertenkreisen löst. Durch intuitive Benutzeroberflächen, hinterlegten Wissensdatenbanken und mit Hilfe des sogenannten Prompt Engineerings wird der Zugang zu leistungsfähigen Modellen erheblich vereinfacht. Anwender müssen keine tiefgehenden Kenntnisse in Algorithmik oder Statistik mehr besitzen, um komplexe Analysen durchzuführen oder hochwertige Ergebnisse zu generieren. Diese Demokratisierung der KI führt dazu, dass digitale Werkzeuge in immer mehr Bereichen der Organisation Einzug halten und dort unmittelbaren Mehrwert schaffen.

KI – integriert im Produkt

KI wirkt aber auch in den Produkten selbst. Hier entsteht ein strategischer Hebel, da sich die Leistungsfähigkeit technischer Systeme deutlich verbessern lässt. In der Fluidtechnik sind das intelligente Hydraulikkomponenten und -systeme, die nicht nur reagieren, sondern proaktiv agieren können. Damit hilft die Fluidtechnik den OEM bessere Maschinen zu bauen. Ein Beispiel für die Integration von KI in die Produktfunktionalität selbst ist die automatisierte Inbetriebnahme. Gerade bei komplexen mobilen Maschinen, wie beispielsweise Baggern, ist die modellbasierte Regelung traditionell ein zeitaufwendiger Prozess. Durch den Einsatz selbstlernender Modelle kann dieser Prozess drastisch verkürzt werden. Die Systeme analysieren ihr eigenes Verhalten in kurzen Testzyklen und optimieren die Regelung eigenständig. In konkreten Anwendungen konnte der Inbetriebnahme-Aufwand auf diese Weise um bis zu 70 Prozent reduziert werden – ein echter Effizienzsprung.

Ein weiteres Anwendungsfeld ist die vorausschauende Wartung. Durch die kontinuierliche Erfassung und Auswertung von Betriebsdaten lassen sich Zustandsveränderungen frühzeitig erkennen. Moderne Machine-Learning-Modelle analysieren hochkomplexe Datenströme und identifizieren Muster, die auf bevorstehende Ausfälle hinweisen. In der Praxis bedeutet dies, dass hydraulische Komponenten wie Axialkolbenpumpen mit hoher Genauigkeit vorhersagen können, wann ein Defekt eintreten wird – oft bereits mehrere Tage und Wochen im Voraus. Wartung wird planbar, ungeplante Stillstände werden minimiert, und die Verfügbarkeit von Maschinen steigt signifikant.

Parallel dazu entwickeln sich intelligente Diagnosesysteme, die weit über klassische Condition-Monitoring-Ansätze hinausgehen. Generative KI ist in der Lage, nicht nur Abweichungen zu erkennen, sondern auch klare kontextbezogene Handlungsempfehlungen auszugeben.

Wie man sich für den Wandel fit macht

Die Umsetzung dieser Konzepte erfordert eine leistungsfähige technologische Basis. Neben dem AI-Tool-Portfolio und der notwendigen Hardware-Rechenleistung ist eine skalierbare Cloud-Infrastruktur entscheidend. Sie bilden das Fundament für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen sowie für die Bereitstellung digitaler Services.

Es ist allerdings für Unternehmen nicht immer leicht, in einem hochdynamischen Technologieumfeld die richtigen Entscheidungen zu treffen. Die Vielzahl verfügbarer Tools und Plattformen erschwert die Auswahl langfristig tragfähiger Lösungen. Investitionen müssen daher nicht nur unter technologischen, sondern auch unter strategischen Gesichtspunkten bewertet werden, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Neben der technologischen Dimension gewinnt auch der organisatorische Wandel zunehmend an Bedeutung. Die Einführung generativer KI verändert Arbeitsprozesse und Kompetenzanforderungen grundlegend. Unternehmen investieren daher intensiv in die Qualifizierung ihrer Mitarbeiter, um den Umgang mit neuen Werkzeugen zu vermitteln und deren Potenziale auszuschöpfen. Dabei steht weniger die technische Tiefe als vielmehr die Fähigkeit im Vordergrund, KI sinnvoll in den eigenen Arbeitskontext zu integrieren.

Fazit

Die Fluidtechnik entwickelt sich von einer klassischen Ingenieurdisziplin zu einem interdisziplinären Feld, in dem mechanisches Know-how, Softwarekompetenz und Datenverständnis eng miteinander verzahnt sind. Langfristig zeichnet sich außerdem ab, dass fluidtechnische Systeme immer mehr Teil größerer digitaler Ökosysteme werden. Maschinen kommunizieren miteinander, Daten werden über Plattformen hinweg ausgetauscht, und Services werden in Echtzeit bereitgestellt. In diesem Umfeld wird die Fähigkeit, Daten intelligent zu nutzen, zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor.

Generative KI ist dabei weit mehr als ein Werkzeug zur Effizienzsteigerung. Sie ist ein strategischer Hebel, der die Art und Weise verändert, wie Produkte entwickelt, betrieben und vermarktet werden. Für die Fluidtechnik bedeutet dies die Chance, sich neu zu positionieren – nicht nur als Anbieter von Komponenten, sondern als Gestalter intelligenter, vernetzter Systeme.

Der Transformationsprozess ist bereits in vollem Gange. Die entscheidende Frage ist nicht mehr, ob sich die Branche verändert, sondern wie schnell und konsequent Unternehmen diesen Wandel gestalten. Wer frühzeitig in digitale Kompetenzen, Dateninfrastrukturen und KI-basierte Lösungen investiert, wird die Zukunft der Fluidtechnik aktiv mitprägen.