Predictive Maintenance an Industrieanlagen: Risikoklasse und Pflichten im EU-KI-Recht

Predictive Maintenance (PdM) ist meist begrenzt riskant: sie gibt Wartungsempfehlungen (z. B. „Lager in 2 Wochen austauschen"), ohne selbst Sicherheitsfunktionen zu übernehmen. Die AI-Act-Pflichten sind dann minimal (Transparenz ggf. nach Art. 50). Hochriskant wird PdM in zwei Fällen: (1) als Sicherheitsbestandteil kritischer digitaler Infrastruktur (Anhang III Nr. 2 — Überwachung kritischer Anlagen); (2) als KI-Komponente in Maschinen mit Sicherheitsfunktion (Anhang I — z. B. Not-Aus-Vorhersage an Pressen). Die Einordnung „reine Empfehlung vs. Sicherheitsentscheidung" entscheidet. Bei kritischen Anlagen (Stromnetz, Chemie, Gesundheit) ist konservativ vom Hochrisiko auszugehen.

Bei Hochrisiko-Einstufung: vollständiges Pflichtenbündel aus Art. 8–15 spätestens am 2. Dezember 2027 (verschoben durch AI Omnibus 2026) — Risikomanagement (Art. 9), Daten-Governance/Bias (Art. 10), technische Dokumentation (Art. 11), Aufzeichnung (Art. 12), menschliche Aufsicht (Art. 14), Genauigkeit/Robustheit/Cybersecurity (Art. 15 — besonders wichtig bei industriellen Anlagen, die angriffsexponiert sind), QMS (Art. 17), Konformitätsbewertung, CE-Kennzeichnung, Registrierung. Bei Maschinen-Anbindung: Maschinenverordnung 2023/1230 kumulativ, eine CE deckt beide ab (Art. 47 Abs. 2–4). Überlagert: NIS2 (Risikomanagement Art. 21, Meldepflichten) bei kritischer Infrastruktur.

Praktisch hat PdM eine besondere OT/IT-Sicherheitsdimension: industrielle Anlagen sind oft legacy-Infrastruktur mit schwacher Cybersecurity, und Anomalie-Erkennung kann selbst Angriffsvektor sein. Art. 15 (Cybersecurity) ist bei PdM in kritischen Anlagen essenziell. Überlagert: Betriebssicherheitsverordnung (BetrSichV), Arbeitsschutzgesetz (ArbSchG), Produkthaftung (Schäden durch Wartungsfehler), DSGVO (sofern personenbezogene Daten im Spiel, z. B. Fahrer-/Schichtleiter-Daten). Praktisch erforderlich: klare Abgrenzung Wartungsempfehlung vs. Sicherheitsentscheidung, OT-Cybersecurity-Prüfungen, Fallback-Mechanismen (konventionelle Wartungsintervalle), und Dokumentation der Prognosequalität. Für Industrie-4.0-Anbieter ist die PdM-Klassifizierung ein häufiger Compliance-Ankerpunkt.