Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB 
Projektbeschreibung
LLM4OPC macht die Interaktion mit industriellen Anlagen über eine sichere, natürliche Sprachschnittstelle möglich. Über OPC UA und Asset Administration Shells (AAS), verbunden durch das Model Context Protocol (MCP), können Large Language Models (LLMs) Live‑Daten der Maschinen auslesen, Zustände verständlich erklären und – nach Freigabe – Aktionen ausführen. Das agentische Workflow‑Design trennt User Interface, Ablauf und Werkzeuge: Ein Planer definiert verifizierbare Schritte, ein Tool‑Agent führt Lesen/Schreiben und Methodenaufrufe aus, ein Replanner erzwingt Human‑in‑the‑Loop für jede Zustandsänderung und bestätigt Ergebnisse per Rückfrage.
Das Ergebnis: Mitarbeitende erhalten eine auditierbare Sprachschnittstelle, um Zustände von Anlagen abzufragen, in AAS‑Informationen zu navigieren und Anlagenfunktionen sicher auszulösen. Standardisierte Toolkits für OPC UA und AAS sowie LLM‑gerechte Modellierungsregeln (konsistente Namespaces, qualifizierte BrowseNames) ermöglichen Wiederverwendbarkeit und Skalierung vom Edge bis ins Datacenter.
Projekt-Zwischenstand
Stand heute können wir MCP‑Toolkits für OPC UA und AAS mit Referenz‑Workflows und Review‑Mechanismen anbieten, ebenso wie sichere Referenzarchitekturen, die Beobachtbarkeit und Revisionssicherheit für die sprachmodellgetriebene Interaktion mit digitalen Anlagen gewährleisten. Ein Fokus für die weitere Entwicklung ist der On‑Premises‑Betrieb mit spezialisierten kleinen Sprachmodellen, um KI‑Expertise und Datenhoheit direkt an den Produktionsstandort zu bringen.