Siemens Intelligence Center X: Prozesse intelligent gestalten

Jede KI-Diskussion in der Industrie dreht sich derzeit um dieselbe unangenehme Frage: Wir haben investiert, wir haben Pilotprojekte durchgeführt, wir haben Demos gezeigt, wo bleibt der Mehrwert? Auf der Realize LIVE 2026 gab Siemens die Antwort. Sie heißt Intelligence Center X (ICX), und für alle, die auf Mendix aufbauen, ist dies der Moment, in dem die Plattform eine neue Rolle einnimmt: vom Low-Code-Entwicklungstool zum agentischen Herzstück der industriellen KI-Strategie von Siemens.

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Von der Vision zum Produkt: Realize LIVE 2026

Siemens-CEO Roland Busch hat 2026 auf jeder großen Bühne eine klare Botschaft vermittelt: Industrielle KI verlässt das Labor. Siemens liefert, in seinen Worten, „KI-native Fähigkeiten, Intelligenz, die durchgängig in Design, Engineering und Betrieb eingebettet ist“ – keine KI als aufgesetzter Assistent, sondern Intelligenz, die fest in die Art und Weise verwoben ist, wie Produkte entworfen, gebaut und betrieben werden.

Auf der Realize LIVE Americas 2026 in Detroit (1.–4. Juni) wurde aus dieser Botschaft ein Produkt. Vor rund 3.000 Anwendern und Partnern kündigte Tony Hemmelgarn, President und CEO von Siemens Digital Industries Software, das Intelligence Center Xan: eine Software zur Orchestrierung industrieller KI, die darauf ausgelegt ist, KI von isolierten Experimenten in skalierbare, kontrollierte Geschäftsergebnisse zu verwandeln – mit der Mendix-Plattform als Kern.

Einige Wochen später, auf der Realize LIVE EMEA in Amsterdam, war das Thema allgegenwärtig. Egal, ob es um Teamcenter, Opcenter, Simulation oder Mendix selbst ging, jede Diskussion kehrte immer wieder zur gleichen Frage zurück: Wie machen wir unsere Prozesse intelligent, sicher, skalierbar und mit dem Nachweis, dass es funktioniert?

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Das eigentliche Problem: Vier Lücken zwischen KI-Ambition und KI-Mehrwert

Warum ein neues „Center“ neben Teamcenter X, Simcenter X und Opcenter X? Weil KI-Initiativen branchenübergreifend immer wieder an denselben vier Punkten ins Stocken geraten.

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Lücke Nr. 1 – Software-Agenten sind anfällig

Agentische KI ist gerade deshalb so leistungsfähig, weil sie autonom handelt und genau darin liegt auch ihr Risiko. Ein Agent, der Unternehmensdaten liest und Aktionen auslöst, kann durch veraltete Daten, manipulierte Eingaben oder mehrdeutige Anweisungen in die Irre geführt werden. Hemmelgarn zitierte in Detroit einen Kunden-CEO: „Das Letzte, was ich in meinem Unternehmen brauche, ist, dass eine KI auf einen 20 Jahre alten SharePoint-Ordner zugreift und sich dort festbeißt.“ Ein Agent, der selbstbewusst auf Basis nicht vertrauenswürdiger Daten handelt, ist keine Automatisierung, sondern ein Haftungsrisiko.

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Lücke Nr. 2 – Schatten-KI und mangelnde Kontrolle

Teams warten nicht auf die IT. Ingenieure binden ihre eigenen Copiloten an, Abteilungen abonnieren Einzellösungen, und in der Qualitätssicherung läuft bereits ein Modell, das niemand genehmigt hat. Das Schatten-IT-Problem der frühen Cloud-Ära wiederholt sich bei der KI, nur schneller und mit höheren Risiken. Das Ergebnis: unkontrollierte Agenten, die die IT weder sehen, absichern noch abschalten kann.

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Lücke Nr. 3 – Workflows und Agenten ohne Audit-Trail

Wenn ein Mensch eine Änderung genehmigt, protokolliert das PLM-System, wer, wann und warum dies getan hat. Wenn ein KI-Agent jedoch empfiehlt, Kosten zu übernehmen, anstatt ein Bauteil neu zu konstruieren, wer hat das freigegeben? Auf welcher Datengrundlage? Unter Einhaltung welcher Richtlinien? Die meisten KI-Experimente können diese Fragen nicht beantworten, was sie für regulierte Branchen disqualifiziert.

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Lücke Nr. 4 – Fragmentierte Sichtbarkeit über das gesamte Portfolio

Selbst Unternehmen mit erfolgreichen KI-Anwendungsfällen können diese meist nicht als Ganzes überblicken. Ein Modell in der Fertigung, ein Agent in der Lieferkette, ein Copilot in der Entwicklung, jeder mit eigener Datenanbindung, eigenem Verantwortlichen und eigener Erfolgsdefinition. Es gibt keinen zentralen Ort, an dem ersichtlich ist, welche Agenten existieren, was sie tun dürfen und welchen Mehrwert sie liefern.

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Wie Intelligence Center X diese Lücken schließt: vier Komponenten, eine Vertrauensebene

Intelligence Center X betrachtet diese Lücken als ein einziges architektonisches Problem und vereint vier Funktionen auf einer zentral gesteuerten Basis. Wer Mendix kennt, kennt bereits die Hälfte des Stacks.

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1. Wissensgraph mit Graph Studio

Graph Studio erstellt den unternehmensweiten Wissensgraphen: Es verknüpft Daten aus Entwicklung, Fertigung, Lieferkette und Service und baut eine Ontologie zwischen ihnen auf, ein lebendiges semantisches Modell, das jedem Datenpunkt Bedeutung und Zusammenhänge verleiht. Vorgefertigte industrielle Ontologien beschleunigen den Start. Diese Kontextschicht schließt Lücke Nr. 1, da Agenten auf Basis vernetzter, aktueller und vertrauenswürdiger Daten agieren, anstatt auf veraltete Kopien in Data Lakes zurückzugreifen.

2. Maschinelles Lernen mit AI Studio

In AI Studio entwickeln, trainieren und betreiben Data Scientists und Ingenieure Modelle für maschinelles Lernen, die direkt auf den durch den Wissensgraphen kontextualisierten Daten basieren. Anstatt Daten in eine weitere isolierte ML-Umgebung zu exportieren, werden die Modelle nativ mit dem verwalteten Graphen verbunden. So erben Vorhersagen denselben Kontext und dieselbe Herkunft wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden.

3. Agentenbasierte Entwicklung mit Mendix

Hier wird Intelligenz handlungsfähig und hier spielt Mendix seine Stärken aus. Teams erstellen Anwendungen und KI-Agenten, die Erkenntnisse in die Praxis umsetzen: von Human-in-the-Loop-Apps in der Fertigung bis hin zu autonomen Agenten für Routineentscheidungen und allem dazwischen. Agenten werden wie jedes andere Mendix-Artefakt modelliert, versioniert und bereitgestellt, sind für die IT sichtbar und von Anfang an kontrolliert. Das ist die strukturelle Antwort auf Schatten-KI (Lücke Nr. 2): Ein sanktionierter, produktiver Ort für die Entwicklung von Agenten ist einem Verbot immer überlegen. Und für bestehende Mendix-Landschaften ist die Integration in die ICX-Tools erfreulich unkompliziert. Ihre Apps, Module und DevOps-Pipelines verbinden sich über Standard-Konnektoren und das Model Context Protocol (MCP) mit dem Kontext von Graph Studio und den Modellen von AI Studio – ganz ohne aufwendige Migration.

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4. Prozess-Orchestrierung mit Mendix Workflows

Einzelne Agenten erstellen Aufgaben, orchestrierte Agenten schaffen Mehrwert. Mendix Workflows koordiniert Menschen und Agenten in durchgängigen Geschäftsprozessen: Ein Agent erkennt eine Anomalie, ein Workflow leitet das Ergebnis weiter, ein Mensch genehmigt die Maßnahme, ein Agent führt sie aus. Jeder Schritt ist Teil einer nachvollziehbaren Prozessdefinition, genau das macht KI von einem Experiment zu einem echten Betriebsmodell.

Das Fundament: eine Enterprise-Trust-Layer. Alles, was darauf aufbaut, nutzt eine gemeinsame Vertrauensebene, die die Lücken Nr. 3 und Nr. 4 schließt und das System unternehmenstauglich macht. Sie bietet:

• Leitplanken, die festlegen, was Agenten und Menschen tun dürfen und wann ein Mensch eingreifen muss
• Nachvollziehbarkeit durch lückenlose Protokollierung jeder Aktion, sodass jede Entscheidung einen Verantwortlichen, einen Zeitstempel und eine Datenherkunft hat
• Sicherheit auf Basis einer penetrationsgetesteten Plattform mit gehärteter Laufzeitumgebung und Anomalieerkennung in Echtzeit
• Gebrauchsfertige Governance mit Richtlinien, integriertem DevOps, Identity & Access Management sowie dem Control Center als zentrale Steuerungseinheit für das gesamte Portfolio

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Der Beweis: Vivix

Das ist keine Theorie. Vivix Vidros Planos, Brasiliens führender Flachglashersteller, hat seine Vorzeige-Initiative „Smart Furnace Monitoring“ zur Überwachung eines 120-Millionen-Dollar-Ofensauf Basis von fast 30 Mendix-Anwendungen realisiert, die OT- und IT-Daten aus SAP S/4HANA, Siemens Industrial Edge und Snowflake miteinander verknüpfen. Darüber thront ihr KI-gestützter „Virtual Engineer“: ein Assistent, der Produkt-, Produktions- und Prozessdaten sammelt und den Qualitäts- und Produktionsteams maßgeschneiderte Vorschläge unterbreitet, damit sie proaktiv statt reaktiv handeln können. Die Lösung basiert auf Mendix, Amazon Bedrock und Claude von Anthropic.

Die Ergebnisse haben die Diskussion über das „Pilot-Fegefeuer“ beendet: eine 85-prozentige Reduzierung der Zeit für die Lösung von Produktionsproblemen, 6.000 Stunden manuelle Arbeit pro Jahr eingespart, die Bearbeitungszeit von Kundenbeschwerden von fünf Tagen auf unter einen Tag verkürzt und eine bis zu 4-mal schnellere Bearbeitung bei qualitätsbezogenen Untersuchungen, ausgezeichnet mit dem Siemens Techcellence Award und einem AWS GenAI Gamechanger Award. Mendix ist die Ebene, die Intelligenz handlungsfähig macht und vernetzte Daten und Modelle in Anwendungen verwandelt, die Menschen täglich nutzen.

Mendix 11.12: Das erste LTS-Release für den produktiven Einsatz von Agenten

Angekündigt rund um die Realize LIVE EMEA, Mendix 11.12 macht das Versprechen von KI-Agenten endlich produktionsreif, denn es ist die erste Long-Term Support (LTS)-Version von Mendix 11, die erste LTS seit 10.24. Das ist wichtiger als jedes einzelne Feature.

Die Best Practice bei Mendix ist eindeutig: Produktivanwendungen gehören auf LTS-Versionen. So erhalten Sie eine stabile, langfristig unterstützte Basis, anstatt monatlichen Releases hinterherzujagen. Bisher mussten Teams, die die Agenten-Funktionen von Mendix nutzen wollten, auf unsicherem Boden bauen. Mit 11.12 erreicht die Agenten-Entwicklung erstmals LTS-Niveau. Das bedeutet, Sie können Agenten erstellen und in die Produktion überführen, wobei Sie dieselbe Release-Disziplin anwenden wie bei Ihren geschäftskritischen Anwendungen. Das Release enthält außerdem das Agents Kit 2.0 mit dem Agent Editor in Studio Pro, integrierte MCP-Server- und Client-Komponenten, enorme Leistungssteigerungen (25–40 % schnellere Projektladezeiten, bis zu 6x schnellere Fehlerprüfung, bis zu 8x schnellere lokale Deployments) sowie eingebettete Mendix-Workflows in Teamcenter Active Workspace.

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Highlight in Mendix 11.12: Maia

Der wichtigste Grund, warum 11.12 einen echten Quantensprung darstellt, ist Maia, der KI-Assistent von Mendix, der nun tief in den gesamten Entwicklungslebenszyklus integriert ist.

Beschreiben Sie die Lösung, und Maia hilft Ihnen bei der Umsetzung. Sie starten mit einer Absicht statt mit einem leeren Blatt: Sie erklären, was die Lösung tun soll (Prozess, Daten, Ergebnis), und Maia generiert die passende Struktur. Maia Plan wandelt dies in Epics und User Stories um (die direkt in Ihr Jira-Backlog fließen), und Maia Make beginnt mit der Implementierung der definierten Aufgaben in Studio Pro. Sie geben die Richtung vor; Maia entwirft.

Der Wert von Maia liegt nicht in einem einmaligen Code-Dump. Maia arbeitet während des gesamten Entwicklungsprozesses an Ihrer Seite, unterstützt Sie aktiv, schlägt nächste Schritte vor, übernimmt repetitive Aufgaben und erkennt Lücken, während Sie die volle Kontrolle über das Design behalten. Es ist wie ein kompetenter Pair-Programmer, der nie müde wird, die Standardarbeit zu erledigen.

Zudem macht Low-Code die Ergebnisse überprüfbar. Was Maia produziert, ist ein Mendix-Modell und kein unübersichtlicher Code. Ein Modell ist weitaus einfacher zu lesen, zu prüfen und zu verstehen als handgeschriebener Code. Sie sehen den Microflow, die Seite, den Workflow und das Datenmodell auf einen Blick und können sofort beurteilen, ob alles korrekt ist. Genau das ist der Kernvorteil von Low-Code im KI-Zeitalter: KI ermöglicht Unternehmen ein hohes Tempo, während Menschen die Ergebnisse sinnvoll verifizieren können. Geschwindigkeit ohne Blackbox.

Eine persönliche Anmerkung zu Live-Demos. Es hat meine eigene Erfahrung verändert. Früher bedeutete eine Live-Demo, während des Sprechens zu programmieren und zu hoffen, dass nichts schiefgeht. Heute bereite ich User Stories im Voraus vor, führe sie während der Demo einfach aus und führe das Publikum entspannt durch jede Aufgabe und deren Ergebnis. Die Demo hat sich von einem Drahtseilakt in ein Gespräch verwandelt, vom Arbeiten unter Druck hin zum souveränen Erklären.

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Mendix als MCP-Server für andere Tools

Maia ist der integrierte Weg, aber nicht der einzige. Da 11.12 MCP-Unterstützung bietet, kann eine Mendix-Anwendung als MCP-Server fungieren und ihre Logik, Daten und Workflows als Tools bereitstellen, die von anderen KI-Clients aufgerufen werden können. Sie sind nicht an einen einzigen Assistenten gebunden: Ihre kontrollierten Mendix-Funktionen können von jedem beliebigen Agenten oder Tool Ihrer Wahl genutzt werden, während sie weiterhin hinter der ICX-Vertrauensebene laufen. Genau das ist der Unterschied zwischen einem KI-Feature und einer offenen, interoperablen KI-Plattform.

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Integration und Orchestrierung von KI-Agenten mit Mendix

Diese Offenheit gilt auch in die andere Richtung. Mendix stellt nicht nur Tools bereit, sondern nutzt sie auch selbst: Über den MCP-Client lassen sich externe KI-Agenten und -Dienste nahtlos in Ihre Anwendungen integrieren. So können Sie die besten Agenten verschiedener Anbieter kombinieren und, was noch wichtiger ist, diese über Mendix Workflows orchestrieren. Anstatt einer losen Ansammlung eigenständiger Agenten erhalten Sie koordinierte Prozesse mit menschlicher Kontrolle. Mendix steuert, welcher Agent wann zum Einsatz kommt, regelt die Übergaben zwischen Mensch und Maschine und stellt sicher, dass jede Aktion innerhalb einer kontrollierten und revisionssicheren Umgebung stattfindet. Mendix fungiert somit als Dirigent Ihrer hybriden Belegschaft und nicht nur als ein weiteres Instrument darin.

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Mein persönliches Fazit

Intelligence Center X ist für mich ein wirklich überzeugendes Konzept: Es verknüpft Daten aus unterschiedlichsten Systemen und macht sie für eine Vielzahl von Szenarien nutzbar, allen voran für KI. Mendix spielt dabei die zentrale Rolle. Die Kombination aus agentenbasierter Entwicklung und Low-Code macht den entscheidenden Unterschied. Sie ermöglicht es, KI-gestützte Lösungen schnell zu erstellen, aber gleichzeitig deren Funktionsweise zu überprüfen, zu steuern und ihr zu vertrauen. Genau dieses Gleichgewicht aus Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit ist es, was Unternehmenssoftware heute braucht. Damit ist Mendix ein starker Partner für verlässliche und effiziente Softwarelösungen im Zeitalter der industriellen KI.