KI-Coding für Industrie- und Embedded-Software

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Kurz gesagt

In Industrie- und Embedded-Projekten lohnen sich Coding-Agenten vor allem rund um den sicherheitskritischen Kern: bei Unit-Tests, Build-Skripten, Testumgebungen, der Auswertung statischer Analysen und der Dokumentation. Code, der später auf dem Gerät oder in der Anlage läuft, muss denselben Review-, Analyse- und Hardware-in-the-Loop-Prozess durchlaufen wie jede von Menschen geschriebene Änderung.

Besondere Bedingungen in Maschinenbau und Automatisierung

Wer Firmware für Steuerungen, Antriebe, Sensorik oder Medizingeräte entwickelt, arbeitet unter anderen Voraussetzungen als ein Web-Team. Ein Fehler im Feld bedeutet Serviceeinsätze, Rückrufe oder im schlimmsten Fall Gefahr für Menschen. Dazu kommen begrenzter Speicher, harte Echtzeitanforderungen, herstellerspezifische Toolchains, Errata der Hardware und Codierrichtlinien wie MISRA C oder MISRA C++. Sprachmodelle haben überwiegend allgemeinen Anwendungscode gesehen. Sie schlagen deshalb gern dynamische Speicherverwaltung, Exceptions oder Bibliotheksfunktionen vor, die auf Ihrem Zielsystem tabu sind.

Einsatzfelder im Überblick

AufgabeEignungWorauf achten
Unit-Tests für hardwareunabhängige LogikhochTestfälle fachlich gegenprüfen
Mocks und Hardware-AbstraktionhochVerhalten mit Datenblatt abgleichen
CMake, Skripte, CI-Pipelineshochauf echter Toolchain bauen lassen
Befunde aus clang-tidy oder cppcheck einordnenmittel bis hochKorrekturvorschläge einzeln prüfen
Dokumentation und Einarbeitung in AltcodehochAussagen am Code verifizieren
Treiber, Interrupt-Routinen, Sicherheitsfunktionengeringnur als Vorschlag, Freigabe durch Fachexperten

Gerade die Einarbeitung in gewachsene Codebasen wird oft unterschätzt. Wenn erfahrene Kolleginnen und Kollegen in Rente gehen, hilft ein Agent dabei, Module zu erklären, Abhängigkeiten aufzuzeigen und Wissen zu dokumentieren.

Funktionale Sicherheit und Normen

Normen wie IEC 61508, ISO 26262 oder IEC 62304 verbieten KI-Werkzeuge nicht. Sie verlangen aber, dass jede Änderung auf eine Anforderung rückführbar, geprüft und verifiziert ist, und sie stellen Anforderungen an das Vertrauen in eingesetzte Entwicklungswerkzeuge. Für die Praxis heißt das:

  1. Agenten-Code wie einen Beitrag eines unbekannten Entwicklers behandeln, nie wie die Ausgabe eines qualifizierten Werkzeugs.
  2. Anforderungs-IDs in Commits und Pull Requests führen, damit die Nachverfolgbarkeit erhalten bleibt.
  3. Codierrichtlinien und statische Analyse ausnahmslos auch auf generierten Code anwenden.
  4. In sicherheitsklassifizierten Komponenten nur Vorschläge zulassen, die eine qualifizierte Fachkraft Zeile für Zeile verantwortet.

Wie das in Ihren Sicherheitsnachweis passt, klären Sie mit Ihrem Safety-Manager oder Gutachter. Für vernetzte Produkte kommen Anforderungen an die Cybersicherheit hinzu, etwa aus IEC 62443 oder dem Cyber Resilience Act der EU.

HIL-Tests als letzte Instanz

Host-Tests finden Logikfehler, aber keine Timing-Probleme, falschen Registersequenzen oder Störeinflüsse. Eine belastbare Pipeline führt jede agentengestützte Änderung durch Unit-Tests auf dem Host, statische Analyse, einen Build für das echte Zielsystem und anschließend Hardware-in-the-Loop- oder Prüfstandstests. Agenten können diese Pipeline mit aufbauen, HIL-Skripte schreiben und Prüfstandsprotokolle auswerten. Ob ein fehlgeschlagener Lauf akzeptabel ist, entscheidet ein Mensch. Planen Sie dafür ausreichend Prüfstandskapazität ein: Wenn Agenten mehr Änderungen erzeugen, wird der Prüfstand schnell zum Engpass.

Know-how-Schutz und Spielregeln

  • Agenten erhalten keinen Zugriff auf Signierschlüssel, Serien-Firmware oder Anlagennetze.
  • Steuerungs- und Firmware-Code ist oft Kern-Know-how. Prüfen Sie Vertragsbedingungen, Verarbeitungsorte und ob eine Bereitstellung über Ihren bestehenden Cloud-Anbieter nötig ist.
  • Jedes Repository erhält eine Instruktionsdatei mit verbotenen Konstrukten, Zielsystem-Grenzen und Testbefehlen.

Ein pragmatischer Einstieg

Statt eines unternehmensweiten Programms beginnen viele Teams mit einem begrenzten Pilotprojekt:

  1. Ein Modul mit klarer, hardwareunabhängiger Logik auswählen, etwa eine Protokollauswertung oder einen Zustandsautomaten.
  2. Den Agenten Tests für den Ist-Zustand schreiben lassen und die Abdeckung messen.
  3. Erst danach Refactorings oder Erweiterungen vom Agenten vorschlagen lassen, abgesichert durch diese Tests.
  4. Nach einigen Wochen auswerten: Wie viele Vorschläge wurden übernommen, wie viele verworfen, wo lagen die typischen Fehler?

Diese Erfahrungen fließen in die Instruktionsdateien und Review-Regeln ein, bevor weitere Teams starten.

So unterstützt jocapps

Unsere Trainingsmarke neooutput bietet Praxis-Workshops und 1:1-Beratung zu Agentic Coding für Entwicklungsteams – auf Deutsch oder Englisch, vor Ort oder remote. Mit Industrie- und Embedded-Teams arbeiten wir an Ihrer eigenen Codebasis, mit Fokus auf Testgenerierung, Tooling und Review-Prozesse. Vertiefend: unser Beitrag zu Legacy-Modernisierung mit KI-Agenten (Englisch), die Seite zu unseren Agentic-Coding-Workshops oder ein kostenloses 30-minütiges Erstgespräch über den Terminplaner.

Häufige Fragen

Dürfen KI-generierte Codeanteile in sicherheitszertifizierten Produkten stecken?

Sicherheitsnormen bewerten vor allem Prozess, Nachverfolgbarkeit und Verifikation. Ob und wie generierter Code in Ihren Sicherheitsnachweis passt, entscheiden Sie gemeinsam mit Safety-Manager oder Gutachter.

Halten Coding-Agenten MISRA-Regeln ein?

Nicht zuverlässig. Hinterlegen Sie die wichtigsten Regeln in einer Instruktionsdatei und erzwingen Sie sie immer mit statischer Analyse.

Eignen sich Agenten auch für SPS-Programmierung?

Für Strukturierten Text und begleitende Skripte können sie Entwürfe liefern. Die Qualität ist meist geringer als bei C oder C++, und Tests an Simulation oder Anlage bleiben unverzichtbar.

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