Macht aus „Anforderungen + Prozessnotizen + Variablentabelle" automatisch Siemens-SCL-Code — ein 10×-Hebel für Elektroingenieure.
Über diese Seite
Diese Seite beschreibt Architektur und Fähigkeiten des SCL-Agent-Konzepts. Es werden weder reale Werks- oder Kundenprozessdetails noch Variablenlisten oder Produktionscode gezeigt. In den Phasen MVP / V1 muss jeder KI-generierte SCL-Code vor dem Aufspielen auf eine produktive SPS von einer qualifizierten Elektrofachkraft geprüft werden — eine nicht verhandelbare industrielle Sicherheitsgrenze.
Kurz gesagt
Der Siemens-SCL-Auto-Generierungsagent ist ein SPS-Programmierassistent für Elektroingenieurinnen und -ingenieure. Übergeben werden Anforderungen, Prozessbeschreibung und Variablentabelle; Planer-, Generator- und Reviewer-Agent erzeugen daraus nacheinander einen SCL-Entwurf, der zuerst eine statische ANTLR4-Syntaxprüfung und dann ein LLM-Logikreview durchläuft — mit bis zu fünf automatischen Reparaturrunden vor der Eskalation an einen Menschen. Das Entscheidende: Der Engineer bleibt bewusst im Regelkreis — in MVP und V1 darf kein KI-generierter SCL-Code ohne Prüfung durch eine qualifizierte Elektrofachkraft auf eine produktive SPS gelangen.
Was der Agent den Menschen abnimmt
Planung (Qwen 3.x) + Codegenerierung (DeepSeek-Codemodell) + Review (Qwen-Codemodell). Drei spezialisierte Modelle schlagen jeden Single-Model-Versuch.
Sprachschicht (SCL-Syntax + IEC 61131-3) / Vorlagen-Schicht (Motor / Ventil / PID / Sequenz / Safety-FBs) / Konventions-Schicht (Variablenpräfixe, FB-Nummerierung, Kommentare). Die Vorlagen-Schicht ist der Burggraben.
Statische Syntaxprüfung (ANTLR4 + SCL-Grammatik, Millisekunden) → LLM-Logikreview (Refs / Typen / FB-Aufrufe / Verriegelungen) → Auto-Repair-Loop (max. 5 Runden, dann an Mensch eskalieren).
Die I/O-Tabelle wird vor dem LLM deterministisch in JSON geparst (var_name / data_type / address / direction). Was Code deterministisch erledigen kann, darf nicht ans Modell delegiert werden.
Linux/Mac-Kern + Windows-Agent + Siemens-Openness-API. Zuerst „Export `.scl` + manueller Import" als Sicherheitsnetz, transaktionales Rollback schützt das TIA-Projekt, vollautomatisches Schreiben in Programmbausteine als letzter Schritt.
In MVP / V1 ist Engineer-Review Pflicht. Phasen-Qualitäts-Gates (Syntax / Logik / First-Pass-Rate) sind harte Anforderungen — keine weitere Automatisierung ohne Erfüllung. Out-of-Bound-Fälle werden lückenlos protokolliert, um die Vorlagen zu verfeinern.
Im Vergleich
| Dimension | Von Hand geschrieben | Alte Projektvorlage kopieren | SCL-Agent mit Engineer-Review |
|---|---|---|---|
| Zeit bis zum ersten Entwurf für eine Maschine | Drei bis fünf Tage bei einem leeren Blatt | Hängt davon ab, ob sich ein hinreichend ähnliches Altprojekt findet | KI entwirft, Engineer prüft — Ziel ist ein halber bis ein Tag |
| Wo das Team-Know-how landet | In den Köpfen Einzelner — geht mit ihnen verloren | Verstreut über Projektdateien, auffindbar nur aus dem Gedächtnis | Gespeichert in einer dreischichtigen RAG-Wissensbasis (Sprache / Vorlage / Konvention), auch für Junioren abrufbar |
| Konsistenz von Benennung und Konventionen | Beruht auf Selbstdisziplin; projektübergreifend kaum einheitlich | Erbt die Altlasten der Quelle — je mehr Kopien, desto unordentlicher | Die Konventionsschicht erzwingt Variablenpräfixe, FB-Nummerierung und Kommentarformat |
| Wann Fehler auffallen | Beim Kompilieren; Logikfehler zeigen sich oft erst bei der Inbetriebnahme | Ebenso — und die Fehler des Altprojekts kommen gleich mit | Statische Syntaxprüfung in Millisekunden, LLM-Logikreview und bis zu fünf Auto-Repair-Runden, danach Eskalation an einen Menschen |
Vorher / nachher im Vergleich
Fächer und Funktionsmatrix
MVP
Syntax >90% · 1. Lauf >60%
V1
Logik >85% · 1. Lauf >75%
V2
Fine-Tune + Vollauto-Anbindung
V3
Selbstoptimierend · Quartals-Delta
Zusammenspiel von Agent und menschlicher Aufsicht
source
Elektroingenieur
agent
Planungs-Agent
agent
Generator-Agent
agent
Reviewer-Agent
human
Engineer-Freigabe
output
TIA Portal
Flow
Nachprüfbare Fakten
Drei Modelle teilen sich die Arbeit: Qwen 3.x für das Anforderungsverständnis, ein DeepSeek-Codemodell für die Generierung und ein Qwen-Codemodell für das Review.
Die RAG-Wissensbasis hat drei Schichten: Sprache (SCL-Syntax + IEC 61131-3), Vorlagen (Funktionsbausteine für Motor, Ventil, PID, Ablauf und Sicherheitsverriegelung) sowie Konventionen (Variablenpräfixe, FB-Nummerierung, Kommentare).
Die Validierung läuft dreistufig: statische Syntaxprüfung mit ANTLR4 und SCL-Grammatik im Millisekundenbereich, LLM-Logikreview, danach eine auf fünf Runden begrenzte Auto-Repair-Schleife vor der Eskalation an einen Menschen.
Die Phasen-Qualitäts-Gates sind Zielwerte, keine Messungen: MVP verlangt Syntaxgenauigkeit >90 % und First-Pass-Rate >60 %, V1 Logikgenauigkeit >85 % und First-Pass-Rate >75 %. Ohne Erfüllung wird die Automatisierung nicht ausgeweitet.
Die Angabe, der SCL-Code einer Maschine sinke von 3–5 Tagen Handarbeit auf einen halben bis einen Tag, ist eine erwartete Wirkung mit „von Grund auf handgeschrieben" als Basislinie — in einem Feldprojekt noch nicht validiert.
Einsatzgrenzen
Weiterführend
FuGuang — intelligente Phosphor-Fällung
Agentengetriebene Dosierentscheidungen in der Wasseraufbereitung mit menschlicher Aufsicht — Aktionen außerhalb der Grenzwerte erfordern menschliche Bestätigung.
YggLab — KI-Agenten-Desktop
Ein Desktop, auf dem über 20 CLI-Agenten wirklich zusammenarbeiten — einzeln beauftragen, im Team arbeiten lassen oder vom Handy aus steuern, während die Arbeit rund um die Uhr weiterläuft.