In der industriellen Automatisierung gelten Closed Loop Schrittmotoren seit Jahren als robuste und präzise Arbeitseinheiten. Sie reagieren stabil auf Laständerungen, korrigieren Abweichungen über Encoderfeedback und liefern wiederholbare Bewegungen. Doch mit dem schnellen Einzug von KI taucht eine neue Frage auf: Bleiben sie reine Ausführungswerkzeuge, oder entwickeln sie sich zu einem System, das selbst Entscheidungen trifft?
Traditionell folgen Schrittmotoren festen Steuerlogiken. Selbst im Closed Loop passen sie sich nur reaktiv an. Die Integration von KI ändert diesen Charakter spürbar. Lernende Modelle geben dem Motor eine Art Erfahrungsschatz. Er führt nicht nur Befehle aus, sondern erkennt Muster, bewertet Situationen und passt sein Verhalten vorausschauend an.
Vergleicht man den Motor mit einer Fachkraft, entspricht die klassische Closed Loop Steuerung einem präzisen Arbeitsplan. Mit KI lernt die Fachkraft, wie sich Energie sparen lässt, welche Beschleunigung schonender wirkt und wann Lastschwankungen drohen. Der Motor bewegt sich geschmeidiger, reduziert unnötige Korrekturen und steigert seine Lebensdauer.
Gerade in Feldern wie Cobots, präzisem Druckauftrag oder flexiblen Fertigungslinien bringt dieser Schritt klare Vorteile. Wo früher mühselige Parametrierung nötig war, könnte der Motor selbst bestimmen, welche Dynamik, Temperaturgrenzen oder Vibrationswerte optimal sind. Ingenieure definieren das Ziel, der Antrieb findet den besten Weg dorthin.
Autonomie heißt dabei nicht Kontrollverlust. Es geht um eine Erweiterung der Fähigkeiten. KI verschafft dem System ein besseres Verständnis für eigene Zustände und Anforderungen des Prozesses. Die Herausforderungen liegen an anderer Stelle: Datengüte, Stabilität im Echtzeitbetrieb, Sicherheitsgrenzen und Schutz vor Fehltrainings.
Vieles spricht dafür, dass Closed Loop Schrittmotoren vom reinen Ausführer zum Partner werden. Sie reagieren nicht nur, sie denken mit. Möglich macht das die wachsende Rechenleistung am Rand des Systems und der sinkende Aufwand für eingebettete KI. Der nächste Schritt ist nah: Antriebe, die vor Ort lernen und in kritischen Momenten bessere Entscheidungen treffen.
Wenn KI auf Antrieb trifft, entsteht mehr als ein technisches Upgrade. Es wächst eine neue Normalität, in der intelligente Motoren aktiv zur Prozessqualität beitragen.
