KI ist in aller Munde. Hersteller großer Sprachmodelle (LLM) tönen mit Aussagen wie „2027 programmiert niemand mehr“. Und tatsächlich sind die Ergebnisse in vielen Bereichen erstaunlich. Aber wie kann KI bei der Projektierung von Industriesteuerungen nützlich sein? Welche Ansätze und Risiken gibt es? Der Artikel erläutert die Sicht der CODESYS Group, des Herstellers der marktführenden IEC 61131-3-Plattform.
Obwohl SPS-Projekte heute immer komplexer werden, wird die dafür vorgesehene Projektierungszeit immer kürzer. Zahlreiche integrierte Funktionen des CODESYS Development Systems als marktführender IEC-61131-3-Plattform unterstützen bei der effektiven Projektierung. Gleichzeitig helfen sie, die Codequalität zu verbessern. Nützlich sind da Features wie die automatische Syntaxergänzung (à la „IntelliSense“® von Microsoft) oder die Produktivitätssteigerungstools des Bundles „Professional Developer Edition“, wie z. B. Static Analysis, Profiler oder Test Manager. Als No-Code-Lösung lassen sich mit dem Application Composer auf Basis von vordefinierten Modulen sogar vollständige SPS-Projekte generieren. Letztlich sind es jedoch die SPS-Programmierer, die aufgrund ihrer Erfahrung und dem verfügbaren Code-Pool aus Bibliotheken die Logikaufgabe umsetzen.
Wie kann generative KI dabei helfen? Die Versprechen der KI-Hersteller sind durchaus vollmundig. Aber gilt das auch für die SPS-Programmierung? Bislang war die Integration solcher Systeme in bestehende Engineering-Werkzeuge aufwendig und proprietär. Jeder Anbieter kochte sein eigenes Süppchen, einheitliche Schnittstellen fehlten. Mit dem Model Context Protocol (MCP) gibt es Abhilfe: Die ursprünglich von Anthropic entwickelte Schnittstelle ermöglicht jetzt einen standardisierten Zugriff auf LLMs. Mit dem neuen, integrierten MCP-Server implementiert CODESYS genau diese Schnittstelle und ermöglich so eine direkte Zusammenarbeit von KI-Systemen bei der SPS-Programmierung: Die Automatisierungsaufgabe wird in natürlicher Sprache formuliert, die KI übernimmt deren Umsetzung im Automatisierungsprojekt - sichtbar, nachvollziehbar und jederzeit korrigierbar.
MCP als Brücke zwischen Sprachmodell und Steuerungstechnik
LLMs wie ChatGPT oder Claude werden mit öffentlichen Daten trainiert. Ihr Wissen beinhaltet daher keine aktuellen Projektstrukturen bzw. proprietäre Bibliotheken der Automatisierungstechnik. Für generische Fragen reicht das aus, doch sobald ein Modell konkreten SPS-Code in einem laufenden Projekt erzeugen oder analysieren soll, fehlt ihm der notwendige Kontext. Der MCP-Server stellt dafür definierte Werkzeuge und Datenzugriffe bereit, ein MCP-Client im Sprachmodell nimmt Anfragen entgegen und leitet sie weiter, und ein MCP-Host - etwa Claude Desktop - interagiert mit dem Tool. Durch diese Dreiteilung wird das KI-Modell von der konkreten Datenquelle entkoppelt: Anwenderinnen und Anwender können das zugrunde liegende LLM wechseln, ohne die Integrationslogik neu schreiben zu müssen.
Der in CODESYS integrierte MCP-Server bindet das Development System standardisiert an KI-Systeme an. Die ohnehin vorhandene Kommandierungsschnittstelle ermöglicht einen Zugriff auf Projektstrukturen, Programmbausteine, Bibliotheken und Übersetzungsmeldungen. Komplexe Aufträge, die ein Mensch sonst manuell Schritt für Schritt codieren würde, lassen sich per Klartextbefehl delegieren. Ein Beispiel: Die Anweisung „Lege einen Funktionsbaustein für eine Zweipunktregelung mit Hysterese an und instanziiere ihn im Hauptprogramm" führt dazu, dass die KI den Baustein erzeugt, die Deklaration befüllt, den Instanzaufruf einfügt und das Projekt übersetzt - alles beobachtbar im geöffneten Editor. Compiler-Fehler erkennt die KI über einen entsprechenden Dienst selbstständig. Sie kann darauf reagieren und Korrekturvorschläge entwickeln, deren Funktion sie in einem erneuten Compilerlauf überprüft. Die KI führt diesen iterativen Zyklus aus Generieren, Prüfen und Korrigieren automatisiert aus. Dabei kann die programmierende Person zusehen und ggf. jederzeit eingreifen. Der CODESYS MCP-Server kommuniziert bereits erfolgreich mit Claude Desktop und OpenAI GPT-5. Die Freigabe des Prototyps für CODESYS V3.5 SP22 erfolgt im Frühjahr 2026 als Produkt-Add-on. Lizenziert wird die Funktionalität im Rahmen der Professional Developer Edition, sodass bestehende Abonnenten sofort von dem „Neuzugang“ profitieren.
Praktischer Nutzen im Engineering-Alltag
Es sind nicht spektakuläre Einzelfunktionen, die die Stärke der KI-Nutzung über MCP interessant machen, sondern die Summe kleiner Entlastungen, die sich über einen Arbeitstag zu spürbarer Zeitersparnis addieren. Die KI übernimmt monotone Tätigkeiten wie das Anlegen von Programmbausteinen samt Instanzen genauso wie manuelles Vervollständigen von Variablendeklarationen oder das Schreiben von Testcode. Gerade für weniger erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler verkürzt sich damit die Zeit bis zum ersten lauffähigen Ergebnis erheblich. Statt Syntax und Bibliotheksaufrufe nachzuschlagen, können sie sich auf die Logikaufgabe konzentrieren. Erfahrene User können auf andere Weise profitieren: Da erklärt die KI z. B. bestehenden Projektcode von Kollegen, identifiziert strukturelle Schwachstellen („Code Smells“) und macht Verbesserungsvorschläge. Systematisches Testen von Applikationen ist ein weiterer interessanter Anwendungsfall, der bislang immer noch zu kurz kommt. Zwar bietet CODESYS mit dem Test Manager ein integriertes Tool zum automatisierten Testen, doch die Erstellung von Testskripten ist zeitintensiv. Die KI kann auf Basis der Projektstruktur und der Bibliotheksdokumentation selbstständig Testfälle generieren und damit implizit zur Codequalität beitragen.
In einem Punkt unterscheiden sich menschliche User und KIs nicht: Klare Variablennamen, konsistente Coding Guidelines, verständliche Kommentare und eine saubere Dokumentation der verwendeten Funktionen und Bibliotheken verbessern die Ergebnisse messbar. Somit kann das Sprachmodell als Gradmesser dienen: Versteht es ein Projekt nicht, werden auch neue Teammitglieder oder externe Dienstleister schwer damit klarkommen.
Sicherheit und lokale Alternativen
Aber wie ist es um der Informationssicherheit bestellt, wenn Projektinformationen in die Cloud geladen und dort für die Generierung von Code verwendet werden? Sind die Daten von Maschinen- und Anlagenlagenbauern so sensibel, dass deren Systeme offline betrieben werden müssen bzw. deren Quellcode das Haus nicht verlassen darf, so müssen andere Lösungen gefunden werden. Zusammen mit Intel arbeitet CODESYS hier an einem lokalen Ansatz: Mithilfe der KI-Runtime OpenVINOTM werden hochoptimierte Sprachmodelle für die SPS-Codegenerierung fein abgestimmt und auf lokalen Intel-Prozessoren ohne Cloud-Verbindung ausgeführt. Die neuen, hybriden CPU-Architekturen mit diskreten GPUs sowie integrierter KI-Beschleunigung über iGPU und NPU bringen erstaunliche Resultate ganz ohne Supercomputer. Der Vorteil: Prompts und Quellcode bleiben vollständig im Unternehmen, während die Programmierunterstützung dennoch verfügbar ist. Weil zur Anbindung an das CODESYS Development System ebenfalls die MCP-Schnittstelle genutzt wird, können bei Bedarf öffentliche und lokale Modelle nach Bedarf genutzt werden. Das bedeutet: Mit der Freigabe des CODESYS MCP Servers können lokale Modell prinzipiell sofort verwendet werden.
Unabhängig davon, ob ein externes oder ein lokales Modell zum Einsatz kommt: Die Erklärbarkeit der KI-Vorschläge bleibt ein zentrales Thema. Generative Sprachmodelle können ihre Entscheidungswege in natürlicher Sprache darlegen und so die Einschätzung von Qualität und Brauchbarkeit erleichtern. Die Herausforderung liegt darin, den Überblick zu behalten, wenn ein Modell selbstständig Änderungen an einem Projekt vornimmt. Hier schließt sich der Kreis zur Versionsverwaltung: Durch konsequente Ablage in Git mit zugehörigen Commit-Protokollen lässt sich jederzeit nachvollziehen, welche Änderungen manuell und welche maschinell entstanden sind. Und auch wenn die KI bei der Fehlersuche unterstützt, ersetzt sie keine fachmännische Validierung, bevor Code auf eine Maschine geladen wird.
Ausblick: Vom Werkzeug zum virtuellen Kollegen
Die Entwicklung KI-gestützter Engineering-Funktionen steht erst am Anfang. Bereits verfügbar ist der Chatbot für die CODESYS-Online-Hilfe. Zur Beantwortung technischer Anwendungsfragen greift er ausschließlich auf die offizielle Dokumentation zu und verzichtet dabei auf Halluzinationen. Das heißt: Findet er keine passende Information, gibt er kein Ergebnis zurück. Ein weiteres Forschungsthema ist die Code-Vervollständigung beim Programmieren in Strukturiertem Text. Ein entsprechender Produktansatz analysiert bis zu 200 Zeilen Programmkontext, sodass die lokale KI anhand dessen sehr naheliegende und passende Code-Vorschläge erzeugen kann. Der Nutzen: Man erhält vernünftige Vorschläge, die ggf. weiter editiert werden können und spart sich so teilweise viele Code-Zeilen – und damit deutlich mehr als die eingangs erwähnte „IntelliSense“-Funktion. Externe Partner wie KS Solutions ergänzen das Ökosystem mit KI-basierter Code-Konvertierung zwischen verschiedenen SPS-Standards, etwa AWL/SCL und ST nach IEC 61131-3.
In Zukunft wird der „KI-Kollege" immer mehr lästige Routinearbeiten, aber auch anspruchsvollere Aufgaben übernehmen - und damit hochqualifizierte Applikationsspezialisten unterstützen. Diese bleiben weiterhin verantwortlich für die spannenden Kernaufgaben, können aber mit KI-Unterstützung effizienter und kreativer arbeiten. Der Schwerpunkt verschiebt sich dabei von der reinen Implementierung hin zur Aufteilung in Funktionseinheiten und deren exakter Problembeschreibung. Je präziser die Aufgabe, je besser die Aufteilung in gekapselte Einheiten, desto besser das Ergebnis. Dies gilt übrigens unabhängig von KI bereits heute bei der Nutzung des erwähnten CODESYS Application Composers: Auch hier sind sauber beschriebene Module hilfreich. In jedem Fall gilt: Durch KI werden automatisiertes Testen sowie Versionierung weiter an Bedeutung gewinnen, was SPS-Programmierinnen und -Programmierer zunehmend entlastet. Das sind doch positive Aussichten!
Hier erfahren Sie mehr über CODESYS Development System mit KI-Unterstützung.
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