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Safety-SPS und KI/KI-Agenten – Zukunft der funktionalen Sicherheit?

 

Die industrielle Automatisierung befindet sich im Wandel. Während Safety-SPS (Sicherheitssteuerungen) seit Jahrzehnten als Goldstandard für funktionale Sicherheit gelten, drängen Künstliche Intelligenz (KI) und zunehmend auch KI-Agenten in industrielle Anwendungen.

 

Doch wie passen deterministische, zertifizierte Sicherheitsarchitekturen und adaptive, lernfähige Systeme zusammen? Ergänzen sie sich – oder stehen sie im Widerspruch?

 

1. Was ist eine Safety-SPS?

 

Eine Safety-SPS (z. B. nach IEC 61508, IEC 62061 oder ISO 13849 zertifiziert) ist eine speziell ausgelegte Steuerung, die sicherheitsgerichtete Funktionen überwacht und ausführt, beispielsweise:

• Not-Halt-Funktionen
• Zweihandbedienungen
• Türüberwachung
• sichere Geschwindigkeitsüberwachung
• sichere Abschaltung von Antrieben
• Charakteristisch sind:
• Deterministisches Verhalten
• Redundante Architektur
• Selbstdiagnosemechanismen
• Zertifizierte Software- und Hardwarestruktur
• Validierbarkeit und Nachweisbarkeit

Safety-SPS-Systeme sind bewusst nicht lernfähig. Ihr Verhalten ist klar definiert, geprüft und dokumentiert.

 

2. Was bringen KI und KI-Agenten in die Industrie?

KI-Systeme analysieren große Datenmengen, erkennen Muster und treffen adaptive Entscheidungen.
KI-Agenten gehen noch weiter: Sie handeln autonom, verfolgen Ziele und interagieren dynamisch mit ihrer Umgebung.

Typische industrielle Anwendungsfelder:

• Predictive Maintenance
• Qualitätskontrolle mittels Bildverarbeitung
• Energieoptimierung
• Produktionsplanung
• adaptive Prozessregelung
• autonome mobile Roboter
   

Safety-SPS und KI-Agenten

Zwischen SIL, Blackbox und autonomer Entscheidung...

 

Die Maschine läuft mit 1,8 m/s.
Ein Bediener betritt den Arbeitsbereich.

In weniger als 20 Millisekunden entscheidet das System, ob weiter produziert wird – oder ob Energie sicher abgeschaltet werden muss.

Im Schaltschrank arbeitet eine zertifizierte Safety-SPS mit SIL 3.
Im Hintergrund analysiert eine KI Bewegungsmuster, erkennt Anomalien und bewertet Kontext.

Zwei Welten,eine Verantwortung.

 

 

Warum funktionale Sicherheit deterministisch sein muss

Funktionale Sicherheit ist kein Feature – sie ist eine mathematisch belegbare Eigenschaft.

 

Normative Basis:

• IEC 61508 – Grundnorm der funktionalen Sicherheit
• IEC 62061 – Sicherheit von Maschinen – funktionale Sicherheit von Steuerungssystemen
• ISO 13849-1/-2 – Sicherheit von Maschinen – Sicherheitsbezogene Teile von Steuerungen
• ISO 10218 / ISO/TS 15066 – Industrieroboter & Mensch-Roboter-Kollaboration
• Zentral ist dabei:
• SIL (Safety Integrity Level) 1–4
• PL (Performance Level) a–e
• PFHd (Probability of dangerous Failure per Hour)

Ein SIL-3-System bedeutet nicht „ziemlich sicher“. Es bedeutet z. B.:

Wahrscheinlichkeit eines gefährlichen Ausfalls:10⁻⁷ bis 10⁻⁸ pro Stunde.

 

Diese Sicherheit wird erreicht durch:

• Redundante Kanäle
• Diversitäre Architektur
• Diagnosedeckungsgrad (DC)
• Systematische Fehlervermeidung
• Verifizierbare Software
• Validierte Sicherheitsfunktionen
• Die Safety-SPS arbeitet deterministisch.
• Jeder Zustand ist berechenbar.
• Jede Reaktion ist reproduzierbar.

Und genau das fordert die Norm.

 

Und dann kommt die KI

Jetzt stellen wir uns dieselbe Anlage vor – nur erweitert:

 

 

Eine KI analysiert:

• Kameradaten
• LIDAR
• Schwingungsmuster
• Produktionsdaten
• Bewegungsprofile von Bedienern
• Sie erkennt:
• atypische Bewegungsabläufe
• unsichere Annäherungsgeschwindigkeiten
• ungewöhnliche Wartungsmuster
• Prozessinstabilitäten
• Sie optimiert Schutzfelder dynamisch.
• Sie reduziert Geschwindigkeit statt hart abzuschalten.
• Sie prognostiziert Risiken, bevor Grenzwerte erreicht werden.
• Produktivität steigt.
• Stillstandszeiten sinken.

Doch jetzt kommt die normative Frage:Wie zertifiziert man ein neuronales Netz?

 

Normative Kollision?

 

Aktuelle Normen verlangen:

• Vollständige Spezifikation des Sicherheitsverhaltens
• Deterministisches Reaktionsverhalten
• Nachweisbare Testabdeckung
• Reproduzierbare Validierung
• KI hingegen:
• Lernt aus Daten
• Ändert interne Gewichtungen
• Ist probabilistisch
• Reagiert kontextabhängig

Ein neuronales Netz kann eine Person mit 99,97 % Sicherheit erkennen.

Aber:
Für SIL 3 reicht 99,97 % nicht.

Die Norm fragt nicht:„Wie gut ist es meistens?“Sie fragt:
„Wie wahrscheinlich ist ein gefährlicher Fehler unter allen Umständen?“

 

 

Copyright Markus Buchsbaum