Das Omron Sysmac Studio 2026 Update bietet KI-gestützte Diagnose und vorausschauende Wartung.
June 05, 2026Omron veröffentlichte im April 2026 ein umfangreiches Update für Sysmac Studio, das weit mehr als nur Fehlerbehebungen bietet. Die Automatisierungssoftware verfügt nun über eine KI-gestützte Diagnosefunktion, die Gerätefehler vorhersagt, bevor Alarme ausgelöst werden – ganz ohne separate Analyseplattform oder Cloud-Abonnement. Das Update betrifft die Maschinenautomatisierungssteuerungen der Serien NJ und NX und bietet Anomalieerkennung für Servoachsen, vorausschauende Wartung für E/A-Module sowie ein neues Diagnose-Dashboard, das Ausfallwahrscheinlichkeiten anzeigt, auf die Ingenieure direkt reagieren können. Für Werke mit Hochgeschwindigkeits-Verpackungsanlagen oder Automobilmontagelinien verändert dies die Wartungsplanung grundlegend.
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Das Update vom April 2026 (Version 1.58) führt drei KI-Diagnosemodule ein, die direkt in der Entwicklungsumgebung Sysmac Studio ausgeführt werden.
Die Servoachsen-Anomalieerkennung überwacht angeschlossene Servoantriebe der Serien 1S und G5 über EtherCAT und analysiert Drehmomentwelligkeit, Stromaufnahme und Drehzahlabweichungen im Vergleich zu einer gespeicherten Referenzlinie. Weicht eine Servoachse von konfigurierbaren Schwellenwerten ab, generiert Sysmac Studio eine vorausschauende Fehlerwarnung mit Wahrscheinlichkeitswert und geschätzter Ausfallzeit. Während der Beta-Testphase bei einem japanischen Automobilzulieferer erkannte das System eine Schweißroboterachse mit einem Drehmomentanstieg von 3,8 % – das Lager fiel 19 Tage später aus, genau innerhalb des vorhergesagten Zeitraums. Das Werk tauschte das Lager während einer geplanten Stillstandsphase aus, anstatt einen Produktionsstopp einzuleiten.
Die vorausschauende Wartung von I/O-Modulen wendet denselben Ansatz auf die I/O-Slices der NX-Serie auf der EtherCAT-Backplane an. Die KI überwacht Kommunikationsfehlerraten, interne Temperaturdrift und Spannungsstabilität digitaler und analoger Module. Ein Modul, dessen Ausfall sich abzeichnet, wird im neuen Health-Monitor-Dashboard als gelbe (Verschlechterung) oder rote (drohender Ausfall) Anzeige dargestellt. Das System unterscheidet zwischen vorübergehenden Netzwerkstörungen und tatsächlicher Hardwareverschlechterung – den entscheidenden Unterschied zwischen einer unnötigen Warnung und einem Warnsignal, das Ihr Wartungsteam unbedingt beachten muss.
Die Firmware-Unterstützung umfasst die gesamte NJ- und NX-Prozessorpalette. Sowohl der NX701-1700 (Omrons Flaggschiff unter den Automatisierungssteuerungen, 64 Achsen) als auch der NJ501-1500 (Mittelklasse, 16 Achsen) erhalten Firmware-Updates – Version 1.49 für den NX701 und Version 1.47 für den NJ501 –, die die Diagnosedatenleitungen freigeben, die die Sysmac Studio AI-Engine ausliest. Die vorhandenen NJ301- und NJ101-Prozessoren werden nicht unterstützt; die KI-Diagnose erfordert die leistungsstärkere Prozessorarchitektur der NJ501- und NX7-Serie.
Die Diagnose-Engine läuft während der Online-Überwachung lokal auf dem Engineering-PC. Daten verlassen das Werksnetzwerk nur, wenn Sie Protokolle exportieren. Das Modelltraining erfolgt direkt in Sysmac Studio anhand der vom Controller protokollierten historischen Trenddaten – ein externes Trainingstool ist nicht erforderlich.
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Die meisten Wartungsteams arbeiten immer noch nach einem von zwei Modellen: reaktive Wartung bis zum Ausfall (kostengünstig, solange sie es nicht ist) oder kalenderbasierte präventive Wartung (sicher, aber ineffizient). KI-Diagnostik revolutioniert die Wartung hin zu zustandsorientierter, vorausschauender Wartung – ein Servolager wird beispielsweise ausgetauscht, wenn die Daten auf Verschleiß hinweisen, nicht erst, wenn es blockiert oder wenn der Kalender Dienstag anzeigt.
Die Kostenrechnung ist einfach. In der Automobil-Rohkarosseriefertigung kostet eine Minute ungeplanter Stillstand je nach Produktionsrate und Fahrzeugmarge zwischen 10.000 und 22.000 US-Dollar. Ein Lagerschaden an einer Roboterachse, dessen Diagnose und Austausch 45 Minuten in Anspruch nehmen, verursacht einen Produktionsausfall von 450.000 US-Dollar oder mehr. Verpackungslinien weisen zwar geringere Kosten pro Minute, aber höhere Ausfallfrequenzen auf – ein Defekt an einer Kartoniermaschine in einer Pharmalinie kann zu Produktverlusten von 50.000 US-Dollar führen, bevor der Bediener ihn bemerkt. Wie die Beta-Testanlagen von Omron gezeigt haben, ermöglicht das frühzeitige Erkennen des Verschleißsignals 19 Tage früher die Reparatur während eines Schichtwechsels statt während der laufenden Produktion.
Wie schneidet das im Vergleich zur Konkurrenz ab? Siemens MindSphere benötigt eine Cloud-Anbindung und ein Abonnement für prädiktive Analysen von S7-1500-Daten. Rockwell FactoryTalk Analytics for Devices ist zwar in ControlLogix 5069 integriert, bindet aber an das Rockwell-Ökosystem. Omrons Ansatz ist autarker: Die KI läuft lokal, nutzt Daten, die der Controller bereits erfasst, und verursacht keine laufenden Cloud-Kosten. Für Werke im Nahen Osten und in Europa, wo Bedenken hinsichtlich der Datensouveränität cloudabhängigen Lösungen entgegenstehen, ist diese Architektur von Bedeutung.
Der Haken: Die KI-Modelle benötigen Trainingsdaten. Eine brandneue Maschine ohne historische Trenddaten liefert erst nach 4–8 Wochen brauchbare Vorhersagen, da sich erst eine Basislinie aufbauen muss. Bei Nachrüstungen, für die historische Protokolle vorliegen, liefert das System hingegen nahezu sofort einen Mehrwert.
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Das Update 2026 für die Omron Sysmac Studio AI-Diagnostik ist ab sofort über das weltweite Vertriebsnetz von Omron erhältlich.
Bestehende Sysmac Studio-Nutzer mit aktiven Supportverträgen erhalten das Update auf Version 1.58 kostenlos. Die KI-Diagnosemodule sind enthalten – es fallen keine separaten Lizenzgebühren an. Neue Sysmac Studio-Lizenzen (Vollversion) kosten ca. 2.200 US-Dollar pro Benutzer. Die kostenlose Lite-Version enthält die KI-Diagnosemodule nicht; das Upgrade von Lite auf die Vollversion kostet ca. 1.400 US-Dollar.
Die Firmware-Updates für NJ501-1500 und NX701-1700 stehen im FA-Supportportal von Omron kostenlos zum Download bereit. CPUs ab Produktionsbeginn Juni 2026 werden mit der aktualisierten Firmware ausgeliefert; bei bestehenden CPUs ist ein Firmware-Update erforderlich, um die Diagnosedatenleitungen zu aktivieren.
Informationen zu Omron-Hardware – NJ/NX-Controllern, Servos der 1S-Serie, NX I/O und EtherCAT-Komponenten – finden Sie unter tztechio.com/omron. Dort erfahren Sie auch die aktuellen Preise und die regionale Verfügbarkeit.
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F: Benötigt die KI-Diagnostik eine Cloud-Anbindung?
Nein. Die gesamte KI-Inferenz wird während der Online-Überwachung lokal in Sysmac Studio auf dem Engineering-PC ausgeführt. Auch das Modelltraining erfolgt lokal anhand von Trenddaten, die auf dem Controller oder dem Engineering-PC gespeichert sind. Für die Diagnosefunktionen ist keine Cloud-Anbindung erforderlich. Der Export auf Cloud-Analyseplattformen ist optional.
F: Wird meine vorhandene NJ-CPU dies unterstützen?
Das hängt vom Modell ab. NJ501-CPUs (NJ501-1300, NJ501-1500 und NJ501-4xxx-Varianten) sowie alle NX7-CPUs (NX701-1600, NX701-1700) werden per Firmware-Update unterstützt. CPUs der Serien NJ301 und NJ101 werden nicht unterstützt – ihre Prozessorarchitektur bietet nicht die erforderliche Leistung für die Diagnosedatenleitungen, die die KI-Engine benötigt. Wenn Sie NJ301-Controller verwenden und KI-Diagnosefunktionen nutzen möchten, ist ein Upgrade auf NJ501 die richtige Lösung.
F: Wie genau sind die Vorhersagen?
Omron gibt eine Genauigkeit von 85–92 % bei der Vorhersage des Lagerverschleißes nach 8 Wochen Basistraining an, basierend auf Beta-Daten aus Pilotprojekten der Automobil- und Verpackungsindustrie. Die Genauigkeit verbessert sich mit der Zeit durch die Verfeinerung des Modells. Das System ist bewusst konservativ ausgelegt – es erkennt potenzielle Fehler frühzeitig. Falsch-positive Ergebnisse (Warnungen, die nicht zu einem Ausfall führen) treten in den aktuellen Modellen bei etwa 8–12 % auf, was branchenweit mit vorausschauenden Wartungssystemen übereinstimmt.
F: Funktioniert das auch mit Servoantrieben von Drittanbietern?
Nein. Die Servo-Anomalieerkennung ist spezifisch für Servoantriebe der Omron-Serien 1S und G5, die über EtherCAT verbunden sind. Das Modul für die vorausschauende Wartung der Ein-/Ausgabe funktioniert ausschließlich mit Ein-/Ausgabegeräten der NX-Serie. EtherCAT-Geräte von Drittanbietern generieren zwar Standarddiagnosedaten, speisen diese jedoch nicht in die trainierten Modelle der KI-Engine ein. Bei Systemen mit Komponenten verschiedener Hersteller bezieht sich die KI-Diagnose auf den Omron-Anteil der Architektur.
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