Lokale KI für die SPS-Programmierung: Structured Text nach IEC 61131-3, offline

Was lokale KI für SPS-Programmierer leistet

Lokale KI für die SPS-Programmierung ist ein offenes Codemodell, das auf einer Workstation oder einem Server in Ihrem Netz läuft und mit Code nach IEC 61131-3 arbeitet: Es entwirft Funktionsbausteine in Structured Text aus einer Beschreibung, prüft und erklärt bestehende Programme, schreibt Dokumentation für alten Code und schlägt Testfälle vor. Jede Ausgabe durchläuft Ihren eigenen Compiler und Ihre Tests, bevor sie eine Maschine erreicht, und der Maschinencode der Kunden verlässt das Haus nicht. Für ein Steuerungsteam mit bis zu einigen Dutzend Ingenieuren genügt nach unserer Schätzung eine Workstation mit einer oder zwei NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell 72 GB; ein Server mit zwei RTX PRO 6000 Server Edition passt zu einem Unternehmen, das weitere KI-Aufgaben auf derselben Maschine betreibt.

Dieser Leitfaden richtet sich an die Leitung der Automatisierung und an die IT, die eine Steuerungsabteilung bei einem Maschinenbauer, Systemintegrator oder Anlagenbetreiber betreut. Unser Leitfaden zu einem privaten Codeassistenten behandelt allgemeine Softwareteams, und unsere Seite zu einem Server für Coding-Agenten bemisst Agenten mit langen Prompts. Diese Seite behandelt, was bei SPS-Code anders ist: die Sprachen, die knappen öffentlichen Trainingsdaten, die Prüfschleife und die Grenze, die Sicherheitscode nicht überschreitet.

Maschinenbauer haben einen besonderen Grund, diese Arbeit lokal zu halten. Der Anwendercode einer Maschine kann dem Kunden gehören oder unter eine Geheimhaltungs­vereinbarung fallen, und Integratoren arbeiten oft mit Code, der dem Anlagenbetreiber gehört. Unser Artikel zu Geschäftsgeheimnissen, NDAs und KI-Werkzeugen behandelt die vertragliche Seite; was Ihre Verträge zulassen, bestätigt Ihre Rechtsberatung.

IEC 61131-3 im Jahr 2026: welche Sprachen ein Modell lesen kann

Die vierte Ausgabe der IEC 61131-3 erschien im Mai 2025 und ersetzt die Ausgabe von 2013. Ihre Kurzfassung beschreibt eine einheitliche Reihe von Programmiersprachen: die textuelle Sprache Structured Text (ST), die grafischen Sprachen Kontaktplan (LD) und Funktions­baustein­sprache (FBD) sowie Elemente der Ablaufsprache (SFC) zur Gliederung von Programmen und Funktionsbausteinen. Die Kurzfassung der Ausgabe von 2013 nannte zwei textuelle Sprachen, Anweisungsliste (IL) und ST. Als wesentliche Änderungen 2025 sind UTF-8-Zeichenketten und ein Anhang B genannt, der hinzugefügte, entfernte und als veraltet markierte Merkmale auflistet; was Anhang B enthält, nennt die Kurzfassung nicht, prüfen Sie dort also den Status der IL für Ihre Werkzeugkette.

Kurzfassungen von IEC 61131-3:2025 und IEC 61131-3:2013 in den Normen-Shops von AFNOR und ANSI; Seite von PLCopen zum XML-Austauschformat; alle gelesen am 25. Oktober 2026. „Was das Modell sieht“ ist unsere Einschätzung.

Ein Sprachmodell liest und schreibt Text. Am meisten hilft es deshalb bei ST: Ein Funktionsbaustein in ST ist Quellcode, den das Modell entwerfen, erklären und ändern kann. Grafische Netzwerke erreichen das Modell nur als Export. Das TC6-XML-Format von PLCopen ist laut PLCopen eine offene Schnittstelle für verschiedene Arten von Software-Werkzeugen, erfasst grafische Details wie die Lage der Funktionsbausteine und ihre Verbindungen, liegt in Version 2.01 vor und erschien im April 2019 als IEC 61131-10. Aus einer solchen Datei kann ein Modell die Logik eines exportierten Kontaktplans erklären; ein korrektes grafisches Netzwerk zurück in ein Engineering-Werkzeug zu schreiben ist eine deutlich schwierigere Aufgabe, und damit würden wir nicht planen.

Jedes Engineering-Werkzeug ergänzt die Norm zudem um eigene Erweiterungen, Systembibliotheken und Konventionen. Nennen Sie dem Modell im Systemprompt das Werkzeug und die Version, für die der Code bestimmt ist, und geben Sie ihm Beispiele aus Ihren eigenen Projekten.

Warum allgemeine Codemodelle Kontext und Prüfungen brauchen

SPS-Sprachen sind eine kleine Nische neben den Sprachen, aus denen die meisten Codemodelle lernen, und die Forschung sagt das auch. Das Paper LLM4PLC der University of California, Irvine und von Siemens Technology, vorgestellt auf der ICSE-SEIP im April 2024, nennt die unzureichende Unterstützung wichtiger, aber nischenhafter Programmiersprachen als das Problem, das es angeht. Seine Strecke prüfte erzeugten Code mit dem Compiler MATIEC auf Syntaxfehler und mit dem Model Checker NuXmv gegen eine Spezifikation und gab die Fehler an das Modell zurück. Das hob die Erfolgsquote der Erzeugung von 47 auf 72 Prozent und die Qualitätsbewertung durch Fachleute von 2,25 auf 7,75 von 10; die beste Bestehensquote, 72,5 Prozent, erreichte ein feinabgestimmtes Code Llama 34B.

Das Paper SemaPLC (arXiv, August 2026) geht einen Schritt weiter und arbeitet in bestehenden SPS-Projekten. Sein Agent liest die Projektstruktur und findet die betroffenen Module, nutzt ein gepflegtes Wiki mit Signaturen von Funktionsbausteinen, Steuerungsmustern und Compiler-Fallstricken und erklärt eine Aufgabe erst dann für erledigt, wenn protokollierte externe Prüfungen sie bestätigen: Spezifikation, Übersetzung mit dem Compiler RuSTy und Verhalten auf einer laufenden SPS-Laufzeit. Mit sieben Basismodellen bestand die vollständige Methode im Mittel 72,6 Prozent der Funktionsaufgaben, gegenüber 55,3 Prozent für dieselben Modelle ohne ihre Hilfsmittel, und im Projektteil übersetzte sie 89,4 Prozent der Programme, gegenüber 58,7 bis 81,5 Prozent bei den anderen Methoden.

Für ein Steuerungsteam folgen daraus zwei Schlüsse. Das Modell ist ein Teil des Systems; Ihre eigene Bausteinbibliothek, Ihre Namensregeln und ein Compiler in der Schleife machen den größten Teil des Unterschieds aus. Und weil die veröffentlichten Methoden Cloud-Modelle verwendeten, müssen offene Modelle in Ihrem Netz an Ihren eigenen Aufgaben gemessen werden, bevor Sie sich auf sie verlassen.

Vier Aufgaben für ein Steuerungsteam

Unsere Zusammenfassung typischer Einsätze; die Prüfschritte folgen den Prüfschleifen der Papers LLM4PLC und SemaPLC.

Funktionsbausteine entwerfen. Der Ingenieur beschreibt Verhalten und Schnittstelle, und das Modell entwirft den Baustein in Ihrem Dialekt, mit Beispielen ähnlicher Bausteine aus Ihrer Bibliothek im Prompt. Ein Suchindex über Ihre Bibliothek findet diese Beispiele anhand der Beschreibung, wie unser Leitfaden zu RAG auf Unternehmensdaten erklärt. Der Compiler läuft bei jedem Entwurf, und Fehler gehen automatisch an das Modell zurück.

Prüfen und dokumentieren. Ältere Maschinen laufen oft mit Programmen, die niemand im heutigen Team geschrieben hat. Das Modell liest ein Programm Baustein für Baustein und beschreibt jeden Baustein, seine Ein- und Ausgänge, seine Zustände sowie die Timer und Verriegelungen, die er nutzt. Der Inbetriebnehmer prüft die Beschreibung an der Maschine. Für ein Team, das erfahrene Ingenieure verliert, behandelt unser Artikel zur Sicherung von Expertenwissen vor dem Ruhestand die Gespräche und Dokumente rund um den Code.

Älteren Code umstellen. Wo ein Projekt noch IL enthält, kann ein Modell Baustein für Baustein eine ST-Fassung entwerfen. Behandeln Sie das Ergebnis als neuen Code: übersetzen, auf einem Simulator oder einer Testlaufzeit testen und das Verhalten mit dem Original vergleichen, bevor es etwas ersetzt.

Testfälle. Aus einem Funktionsbaustein und seiner Spezifikation schlägt das Modell Eingangsfolgen und erwartete Ausgänge für Ihr Unit-Test-Framework oder eine Referenzaufzeichnung auf einer Laufzeit vor; so hat SemaPLC das Verhalten bewertet.

Sicherheitsfunktionen bleiben außerhalb des Assistenten

Wir empfehlen eine feste Grenze: Code für Sicherheitsfunktionen, etwa Not-Halt, Schutztürverriegelungen und Programme der Sicherheitssteuerung, schreiben und verifizieren qualifizierte Ingenieure nach den Methoden, die Ihre Sicherheitsnormen vorschreiben, ohne KI-Entwurf. Der Assistent darf das Standardprogramm darum herum erklären, nie das Sicherheitsprogramm selbst.

Die EU-Maschinenverordnung (EU) 2023/1230 zieht für Produkte eine verwandte Grenze. Erwägungs­grund 54 ordnet Systeme mit selbstentwickelndem Verhalten, die Sicherheitsfunktionen gewährleisten, Anhang I mit einer Konformitätsbewertung durch Dritte zu, und Erwägungs­grund 55 stellt klar, dass diese Bestimmungen nicht für Software gelten sollen, die nicht lernen oder sich weiterentwickeln kann und nur programmiert ist, bestimmte automatisierte Funktionen auszuführen. Code, der mit einem Assistenten entworfen und dann geprüft und übersetzt wurde, ist gewöhnlicher deterministischer Code auf der Steuerung; wie Ihr Produkt und seine Dokumentation unter die Verordnung fallen, klären Ihre Rechtsberatung und Ihre benannte Stelle. Unser Artikel zu Maschinenanleitungen und der Maschinenverordnung behandelt die Seite der Dokumentation.

Wir liefern Workstations mit RTX PRO 5000 und Server mit RTX PRO 6000 Server Edition und richten Modell, Bibliotheksindex und Compilerschleife ein; schicken Sie uns Ihre Engineering-Werkzeuge, die Teamgröße und einen Beispielbaustein, und unser Team antwortet mit einer Konfiguration.

Modelle, Speicher und Sitzungen

Modellkarten, config.json-Dateien und Dateilisten auf Hugging Face (Summe der safetensors-Dateien), gelesen am 25. Oktober 2026. Cache je Sitzung mit 32.768 Tokens in 16 Bit nach unserer Rechnung aus der jeweiligen config.json; Qwen3-Coder-Next kommt nach unserer Schätzung ein fester Zustand der linearen Attention von unter 80 MiB je Sitzung hinzu.

Alle drei sind allgemeine Code- oder Reasoning-Modelle unter Apache 2.0; keines ist für SPS-Sprachen trainiert, und keine der Karten nennt einen SPS-Benchmark. Qwen3-Coder-30B-A3B ist das kleinste, das noch lange Dateien bewältigt, mit 48 Schichten, 4 Key-Value-Köpfen der Dimension 128 und einem nativen Kontext von 262.144 Tokens. Qwen3-Coder-Next hält einen Cache je Token nur in 12 seiner 48 Schichten, sodass lange Sitzungen wenig Speicher kosten. Die Karten von Qwen3-Coder geben an, dass beide Modelle nur den Modus ohne Denken unterstützen, was zum Entwerfen und Prüfen passt, und beide unterstützen Tool-Calling für eine Compilerschleife.

Wir bemessen Sitzungen mit 32.768 Tokens: den Systemprompt mit Ihren Konventionen, einige Bibliotheksbausteine, den bearbeiteten Baustein und die Compilerausgabe. Unsere Regel für Nutzer je Karte nimmt 90 Prozent des vom Treiber gemeldeten Speichers und zieht 3 GiB je Karte ab, wie unser Leitfaden dazu, wie viele Nutzer eine RTX PRO 6000 bedient, herleitet. Für die RTX PRO 5000 mit 72 GB skalieren wir die 95,6 GiB, die eine 96-GB-Karte meldet, auf 71,7 GiB; nach unserer Schätzung bleiben 61,5 GiB je Karte.

Unsere Schätzungen nach der Regel für Nutzer je Karte, keine Messungen; Cache in 16 Bit. Gewichte 29,0 GiB (Qwen3-Coder-30B-A3B), 74,8 GiB (Qwen3-Coder-Next) und 60,8 GiB (gpt-oss-120b). Sitzungen mit 64K Tokens: etwa die Hälfte.

Eine Sitzung ist hier eine Anfrage, an der die Engine gerade arbeitet. Ein Ingenieur, der einen Entwurf liest oder testet, belegt keine, sodass zehn Sitzungen nach unserer Schätzung ein Team von zwanzig oder mehr Ingenieuren bedienen; die tatsächliche Zahl zeigen Ihre Gateway-Protokolle. gpt-oss-120b lässt auf einer 72-GB-Karte nur 0,7 GiB frei und braucht deshalb das Paar. Ein FP8-Cache verdoppelt die Zahlen ungefähr; seine Qualität sollten Sie zuerst an Ihren eigenen Aufgaben prüfen.

Workstation im Steuerungsbüro oder Teamserver

Unsere Schätzungen: Kartenleistung (300 W je RTX PRO 5000, 600 W je RTX PRO 6000 Server Edition) plus Prozessoren (Threadripper PRO 9975WX mit 350 W, zwei EPYC 9135 mit 200 W) plus 15 Prozent für den Rest, wie auf unserer Seite zur Workstation mit RTX PRO 5000 und bei der Einstiegskonfiguration auf unserer Seite zu KI-Servern.

Eine Workstation mit einer oder zwei RTX PRO 5000 72 GB. Die NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell hat 72 GB GDDR7 mit ECC, 1.344 GB/s und 300 W je Karte, mit aktivem Kühler für die Workstation. Zwei Karten laufen nach unserer Schätzung mit etwa 1,1 kW an einem gewöhnlichen 230-V-Bürostromkreis. Eine Workstation im Steuerungsbüro kann im Engineering-Netz bleiben, ohne Weg ins Internet. Unsere Seite zum Kauf einer Workstation mit RTX PRO 5000 72 GB listet die Teile, und unser Vergleich zwei RTX PRO 5000 72 GB oder eine RTX PRO 6000 Max-Q wägt die Alternative ab.

Ein Server mit zwei Karten. Der Einstiegsserver auf unserer Seite zu KI-Servern hat zwei Karten der RTX PRO 6000 Server Edition, zwei AMD-EPYC-Prozessoren, 384 GB DDR5-ECC-Speicher und zwei NVMe-Laufwerke, bei etwa 1,8 kW. Er gehört in einen Serverraum und trägt den SPS-Assistenten neben dem Unternehmensassistenten, der Dokumentensuche oder dem Serviceassistenten für Maschinenbauer.

Vor Ort. Inbetriebnehmer arbeiten in der Anlage des Kunden, manchmal ohne Netzverbindung. Erzeugen Sie die Dokumentation des Maschinenprogramms vor dem Einsatz und nehmen Sie sie mit; das Modell selbst bleibt auf dem Server oder der Workstation in Ihrem Büro.

Einrichtung für das IT-Team

1. Offline-Installation. Treiber, Container-Laufzeit, Engine und Modellgewichte lassen sich ohne Internetzugang installieren; unser Leitfaden zu einem LLM-Server ohne Netzverbindung beschreibt die Schritte.
2. Serving. Betreiben Sie das Modell mit vLLM. Die Karte von Qwen3-Coder-Next nennt für ein Kartenpaar --tensor-parallel-size 2 mit --enable-auto-tool-choice und --tool-call-parser qwen3_coder. Der Schalter --api-key von vLLM schützt nur Pfade unter /v1, /v2, /inference und /cohere (Sicherheitsleitfaden von vLLM 0.32.0); setzen Sie deshalb ein LLM-Gateway mit Schlüsseln und Protokoll davor und halten Sie die Engine in einem internen Netz.
3. Der Bibliotheksindex. Exportieren Sie Ihre Bausteinbibliothek und Namensregeln als Text, indizieren Sie sie mit einem Embedding-Modell und führen Sie den Index mit der Bibliothek unter Versionsverwaltung.
4. Die Compilerschleife. Geben Sie dem Assistenten ein Werkzeug, das einen Baustein mit Ihrer Werkzeugkette auf einem Build-Rechner übersetzt und die Meldungen zurückgibt. Ohne dieses Werkzeug wartet jeder Entwurf darauf, dass der Ingenieur ihn von Hand übersetzt.
5. Softwareunterstützung. Die Karten der RTX PRO Blackwell haben Compute Capability 12.0; unser Leitfaden zur Softwareunterstützung der RTX PRO Blackwell nennt die Versionen von Treiber, CUDA und Engine, die sie unterstützen.
6. Messen. Sammeln Sie zwanzig typische Aufgaben aus Ihren eigenen Projekten mit einer geprüften Lösung und wiederholen Sie sie nach jeder Änderung an Modell oder Prompt; zählen Sie Übersetzungsfehler und Verhaltensfehler getrennt.

Was wir liefern

Sie können dieses System bei uns kaufen: Unser Team bemisst die Konfiguration nach Ihrer Arbeitslast und Ihrem Budget und antwortet innerhalb eines Werktages. Wir bauen Workstations mit einer oder zwei RTX PRO 5000 72 GB und Server mit Karten der RTX PRO 6000 Server Edition auf Bestellung, vor der Lieferung montiert und getestet, auf Wunsch mit Betriebssystem, NVIDIA-Treiber, CUDA und Container-Laufzeit, mit einem EU-Vertrag und einer Rechnung und mit Herstellergarantie auf jede Komponente, die über uns abgewickelt wird; Mengen und Lieferzeit werden mit dem Angebot schriftlich bestätigt. Unser Service Private AI/ML, mit unserem Engineering-Partner Vixen.UNO, richtet Modell, Bibliotheksindex und Gateway ein; beschreiben Sie Ihre Steuerungen, Werkzeuge und den Code, den Sie dokumentiert haben möchten, und wir schlagen einen Pilotbetrieb vor.

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