Von Relais zu Agenten: Wie Automatisierung Hardware neu definiert

Automatisierung ist eines der verbindenden Themen zahlreicher Produktankündigungen und Pressemitteilungen – von Halbleitern über Industriehardware bis hin zu KI-Plattformen und vernetzten Endgeräten. Auffällig ist dabei weniger eine einzelne technologische Neuerung als ein struktureller Wandel: Automatisierung wird zunehmend softwaredefiniert und löst sich von der klassischen Vorstellung fest verdrahteter oder starr programmierter Abläufe. Die Consumer Electronics Show 2026 verdeutlicht diese Entwicklung besonders klar. Kaum eine Lösung im Bereich Industrie, Energie, Mobilität oder Smart Devices kommt noch ohne KI-gestützte Steuerung, adaptive Logik oder zentrale Orchestrierung aus.

Von hardwarebasierter Logik zu softwarebasierter Logik

Die Anfänge der Automatisierung waren vollständig hardwarezentriert. Relais, Schaltwerke, Nockenwellen und später elektromechanische Steuerungen bildeten Abläufe direkt physisch ab. Mit dem Aufkommen speicherprogrammierbarer Steuerungen verlagerte sich ein Teil der Logik zwar in Programme, doch auch diese blieben lange eng an konkrete Hardware gebunden.

Der entscheidende Wandel begann mit der Trennung von physischer Ausführung und logischer Beschreibung. Software ersetzte nicht nur Verdrahtung, sondern führte ein neues Abstraktionsniveau ein: Prozesse konnten modelliert, parametrisiert und verändert werden, ohne die Maschine selbst anzufassen. Automatisierung wurde damit erstmals flexibel, versionierbar und systemübergreifend planbar.

Diese Abstraktion lässt sich an einfachen Automatisierungsfunktionen nachvollziehen, die heute alltäglich sind. Ein simples Beispiel ist die Autoplay-Funktion bei Online-Slots im iGaming: Einzelne, voneinander unabhängige Spielrunden werden automatisch ausgelöst, ohne dass sich Wahrscheinlichkeiten, Spielregeln oder Entscheidungslogik verändern. Wie dies bei modernen Anbietern ausgestaltet ist, kann man hier erfahren und mehr dazu lesen. Die Software übernimmt in diesem Fall lediglich die wiederholte Ausführung eines identischen Vorgangs.

Eine höhere Stufe bilden regelbasierte Automatikfunktionen in technischen Systemen, etwa Thermostate oder Energiemanagement-Module, die auf Messwerte reagieren. Hier wird nicht nur wiederholt, sondern anhand definierter Schwellenwerte entschieden, ob ein Vorgang ausgelöst, pausiert oder angepasst wird. Die zugrunde liegende Logik bleibt deterministisch, ist jedoch bereits konfigurierbar und vom konkreten Gerät entkoppelt.

Noch komplexer sind softwaregesteuerte Prozessketten, wie sie in Logistik- oder Produktionsumgebungen eingesetzt werden. Dort koordiniert eine Software-Ebene mehrere Teilsysteme, priorisiert Abläufe, berücksichtigt externe Signale und passt Prozesse dynamisch an. Die Automatisierung besteht hier nicht mehr aus einzelnen Aktionen, sondern aus der fortlaufenden Steuerung eines Gesamtprozesses.

Automatisierung als Software-Orchestrierung

Im Jahr 2026 ist Automatisierung häufig keine isolierte Steuerungsfunktion mehr, sondern eine übergeordnete Software-Ebene, die mehrere Systeme koordiniert. Diese Orchestrierungsschicht verbindet Sensorik, Aktorik, Datenplattformen und Netzwerke zu durchgängigen Prozessen. Typisch ist dabei, dass Entscheidungen nicht mehr lokal in einer einzelnen Steuerung getroffen werden, sondern auf Basis aggregierter Daten.

Energiemanagement-Systeme, Produktionsketten oder Logistiklösungen passen Abläufe dynamisch an Last, Verfügbarkeit oder externe Signale an. Die Hardware führt aus, misst und reagiert – doch die Logik, wann und warum dies geschieht, liegt in der Software. Automatisierung wird damit zur kontinuierlichen Prozesssteuerung statt zur festen Ablaufkette.

Welche Rolle spielt Hardware heute noch?

Während Entscheidungslogik zunehmend softwarebasiert umgesetzt wird, verbleiben Ausführung, Messung und Absicherung auf der Hardware-Ebene. Erstens fungiert Hardware als Schnittstelle zur realen Welt. Sensoren, Kameras, RFID-Module oder Aktoren liefern die Daten, auf denen softwarebasierte Entscheidungen beruhen, und setzen diese Entscheidungen physisch um.

Zweitens stellt Hardware die Leistungs- und Effizienzgrundlage bereit. Spezialisierte Prozessoren, Edge-SoCs und Beschleuniger bestimmen, welche Automatisierungslogik lokal, latenzarm und energieeffizient ausgeführt werden kann. Gerade bei Echtzeitanforderungen bleibt diese Ebene entscheidend. Zudem übernimmt Hardware weiterhin die Rolle eines Vertrauens- und Stabilitätsankers. Sicherheitsfunktionen, deterministische Zeitsteuerung oder zertifizierte Komponenten lassen sich nicht vollständig abstrahieren. In industriellen, medizinischen oder sicherheitskritischen Anwendungen bleibt Hardware hier die verbindliche Basis.

Physical AI in der Automatisierung

Ein häufig verwendeter Begriff im aktuellen Automatisierungsdiskurs ist Physical AI. Gemeint sind Systeme, die softwarebasierte Entscheidungslogik mit physischem Handeln verbinden – etwa in Robotik, Fahrzeugtechnik oder autonomen Industrieanlagen. Unternehmen positionieren neue Plattformen explizit für diesen Einsatz: Hardware liefert Rechenleistung, Sensoranbindung und Energieeffizienz, während KI-Modelle Planung, Reaktion und Anpassung übernehmen. Die physische Komponente wird damit nicht wieder zur Entscheidungsinstanz, sondern zum ausführenden Körper einer softwaredefinierten Intelligenz.

Die Trennung von Hardware-Lebenszyklen und Software-Innovation hat tiefgreifende Folgen. Produkte können über Updates neue Automatisierungsfunktionen erhalten, ohne dass sich ihre physische Struktur ändert. Automatisierung wird dadurch skalierbar, nachrüstbar und anpassungsfähig. Gleichzeitig verschiebt sich der Wettbewerb: Nicht mehr allein die Hardware definiert den Funktionsumfang, sondern die Qualität der darüberliegenden Software-Ebene. Automatisierung wird damit zu einer Architektur- und Plattformfrage, nicht zu einer einzelnen Produktfunktion. Welche Perspektiven sich daraus eröffnen, kann man hier nachlesen und erfahren, wie sich insbesondere Trends in der Datenerhebung entwickeln werden.

Automatisierung wird dadurch nicht nur leistungsfähiger, sondern strukturell flexibler – und genau darin liegt ihr aktueller Entwicklungsschub.

Quellen:

https://www.itpro.com/technology/artificial-intelligence/what-is-outcome-as-agentic-solution-oaas