Lokale KI für Loxone mit Open Source – geht das?
Kurz: Ja, du kannst KI lokal neben deinem Loxone Miniserver betreiben – aber nicht IM Miniserver selbst. Du koppelst offene KI-Werkzeuge über HTTP, MQTT oder Modbus an Loxone an; die eigentliche KI-Logik läuft auf einem separaten Rechner in deinem Netz.
Nein. Der Loxone Miniserver ist eine SPS-artige Steuerung, kein KI-Rechner – er führt Logik-Bausteine aus, aber kein Sprachmodell. Für lokale KI brauchst du ein zweites Gerät (z. B. Mini-PC, NUC oder Server) im selben Netz, das die KI ausführt und über eine Schnittstelle mit Loxone spricht. Der Miniserver bleibt die Steuerzentrale, die KI wird zum Zulieferer für Entscheidungen und Auswertungen.
1) HTTP/UDP: Loxone kann per Virtuellem Ausgang HTTP-Requests senden und per Virtuellem Eingang Werte empfangen – so sprichst du eine lokale KI-API an. 2) MQTT: über das Loxone-MQTT-Gateway tauschst du Zustände mit einem KI-Dienst aus. 3) Modbus TCP: für messwertnahe Anbindung von Zählern und Wechselrichtern, deren Daten die KI auswertet. Welcher Weg passt, hängt davon ab, ob du steuern (HTTP/MQTT) oder nur messen (Modbus) willst.
Für das lokale Sprachmodell eignet sich Ollama (freie Runtime für lokale LLMs, läuft ohne Cloud). Als Brücke und Automatisierungsschicht dienen Home Assistant oder Node-RED – beide Open Source und mit fertigen Loxone- und MQTT-Anbindungen. Damit baust du eine Kette: Loxone liefert Zustände → Node-RED/Home Assistant sammelt sie → lokales LLM wertet aus → Ergebnis geht als Schaltbefehl zurück an Loxone.
Für PV-Überschussladen und Smart Charging setzt du EVCC und OpenWB ein – beides Open-Source und lokal betreibbar. Sie steuern die Wallbox nach PV-Überschuss und geben Werte per MQTT weiter, die Loxone (oder eine KI-Schicht darüber) für Lastentscheidungen nutzt. Das ist ein realistischer Einstieg, weil hier klare Regeln und offene Schnittstellen existieren, bevor du echtes KI-Reasoning ergänzt.
Achte darauf, dass ein durchgereichter Loxone-Befehl auch tatsächlich am Gerät ankommt: In der Praxis kann ein HTTP-Slider zwar den Miniserver mit HTTP 200 erreichen, aber ins Leere laufen, wenn im Loxone-Programm der eigentliche Modbus-Ausgang fehlt. Prüfe die komplette Verdrahtung von der KI bis zum Aktor. Ein vorgeschaltetes Edge-Gerät (z. B. Raspberry Pi) kann solche halbfertigen Ketten umgehen und die Anbindung stabilisieren.
Lokale KI hält deine Gebäude- und Energiedaten im Haus, arbeitet auch bei Internet-Ausfall weiter und verursacht keine laufenden API-Kosten. Der Preis dafür ist eigene Hardware und mehr Einrichtungsaufwand. Cloud-Lösungen sind schneller startklar und rechenstärker, geben aber Daten aus der Hand. Für Loxone-Nutzer, denen Datenhoheit wichtig ist, ist der lokale Open-Source-Weg meist die passende Wahl.