Künstliche Intelligenz im Maschinenbau und im Engineering – Wie smarte Tools Engineeringprozesse revolutionieren

Einleitung

Im Zeitalter steigender Komplexität im Maschinenbau, kürzerer Produktlebenszyklen und wachsendem Kostendruck gewinnen leistungsfähige Engineeringprozesse zunehmend an Bedeutung. Gleichzeitig stehen viele Unternehmen vor der Herausforderung, große Datenmengen – etwa technische Zeichnungen, Simulationsdaten oder Testprotokolle – effizient zu nutzen. Hier kommen KI-gestützte Lösungen für das Engineerung und die Fertigung ins Spiel: Tools wie Werk24, FiniteNow, Optimate, Neural Concept oder Monolith transformieren klassische Prozesse und erlauben Innovationen schneller, kostengünstiger und mit höherer Qualität. In diesem Essay beleuchten wir, wie diese Technologien funktionieren, welche Vorteile sich ergeben und worauf Anwender im Maschinenbau bei der Implementierung achten sollten.

Warum KI im Maschinenbau?

Der Maschinenbau zeichnet sich durch seine technische Vielfalt aus – von Konstruktion über Simulation bis zur Fertigung und Validierung. Klassische Engineering-Prozesse stoßen zunehmend an Grenzen:

• Komplexität und Datenvolumen: CAD-Modelle, Simulationen, Fertigungsparameter – all das erzeugt Datenberge, die von Hand kaum effizient genutzt werden können.

• Zeitdruck und Wettbewerb: Produktinnovationen müssen schneller am Markt sein. Schnelle Iterationen und optimierte Prozesse sind deshalb erfolgsentscheidend.

• Fehlerminimierung: Konstruk­tions- oder Fertigungsfehler führen zu hohen Kosten, Rückrufrisiken oder Lieferverzögerungen. Qualitätssicherung wird zur Hauptaufgabe.

• Kosten- und Ressourcendruck: Materialpreise steigen, Fachkräfte sind rar, Fertigungskapazitäten begrenzt – Effizienzgewinne sind gefordert.

  
  

KI-basierte Tools adressieren genau diese Aspekte: Sie extrahieren wertvolle Informationen, prognostizieren Ergebnisse, automatisieren Entscheidungsprozesse und ermöglichen so eine intelligentere und schnellere Engineering-Kette.

Praxisbeispiele: Fünf Lösungen im Überblick

FiniteNow – Simulation on-demand mit KI-Quote

Mit FiniteNow steht eine Plattform zur Verfügung, die Simulationen (FEA/CFD/MKS) als Dienstleistung anbietet – kombiniert mit KI-gestützter Sofort-Kalkulation für Simulation Services. Unternehmen können schnell Simulationsergebnisse generieren, ohne eigene Kapazitätsengpässe oder Lizenzhürden. Das erleichtert insbesondere den Einsatz komplexer Analysen im Tagesgeschäft und beschleunigt das Design-Iterationen-Tempo.

Werk24 – Zeichnungsdaten automatisiert extrahieren

Das Tool Werk24 ermöglicht die automatische Auswertung von 2D-Technischen Zeichnungen. Maße, Toleranzen oder Werkstoffe werden mittels KI erkannt und als strukturierte Daten ausgegeben – ideal zur Integration in ERP-/PLM-/MES-Systeme. Dadurch verschwinden Medienbrüche und die Datenqualität steigt schon beim ersten Schritt. Das Ergebnis: Schnellere Angebots- und Arbeitsvorbereitung sowie geringere Fehlerquote.

Optimate – Blechfertigung intelligent optimieren

Für die Blechbearbeitung bietet Optimate eine Cloud-App, die Bauteile hinsichtlich Herstellbarkeit, Kosten und Fertigungsprozess analysiert und automatisierte Redesign-Vorschläge liefert. Der Fokus liegt klar auf der Fertigung – das heißt: Konstrukteure erhalten konkrete Hinweise, wie sich Bauteile fertigungsgerechter und kostengünstiger gestalten lassen. Der Mehrwert liegt in kürzeren Entwicklungszyklen und weniger Fertigungsproblemen.

Neural Concept – Deep Learning für 3D-Geometrien

Mit Neural Concept wird eine Deep-Learning-Plattform adressiert, die aus 3D-Geometrien virtuelle Performance-Prognosen erstellt. Das Tool kann innerhalb bereits bestehender CAE-Workflows eingesetzt werden und erlaubt eine drastische Verkürzung von Simulationszyklen. Durch Echtzeit-ähnliche Vorhersagen können Konstrukteure schneller entscheiden und mehr Design-Iterationen durchführen – mit entsprechendem Innovationsvorsprung.

Monolith – Test- und Validierungsdaten intelligent nutzen

Schließlich fokussiert Monolith die Test- und Validierungsphase: Die Plattform erkennt Anomalien, optimiert Testpläne und empfiehlt „Next-Best-Test“-Schritte mit Hilfe von KI. Insbesondere bei komplexen Systemen – z. B. im Antriebsstrang oder bei kompletten Maschinenanlagen – ist die Validierung oft aufwändig und kostenintensiv. Monolith adressiert genau diese Herausforderung und sorgt für effizientere Prüfzyklen, geringere Kosten und schnellere Fehleranalyse.

Welche Vorteile bringen solche KI-Lösungen konkret?

1. Zeiteinsparung – Prozesse wie Datenaufbereitung, Simulation oder Testanalyse werden automatisiert, sodass Ingenieurkapazitäten effizienter eingesetzt werden können.

2. Qualitätssteigerung – Durch strukturierte Daten, automatisierte Redesigns und Anomalie­erkennung sinkt das Risiko von Konstruktions- oder Fertigungsfehlern.

3. Kostenreduktion – Weniger Medienbrüche, weniger Nacharbeiten, weniger Fehler führen zu nachhaltig niedrigeren Aufwänden.

4. Markteintrittsbeschleunigung – Mehr Iterationen in kürzerer Zeit und frühe Fehlererkennung erlauben schnellere Produktfreigaben und Marktdurchdringung.

5. Innovationsfähigkeit – Anwender können sich stärker auf kreative Aufgaben konzentrieren (z. B. neue Funktionen oder Designs), während Routineaufgaben automatisiert abgewickelt werden.

Worauf ist bei Einführung zu achten?

Bei der Einführung solcher Tools im Maschinenbau sollten folgende Aspekte berücksichtigt werden:

• Datenqualität und Schnittstellen – KI-Lösungen benötigen qualitativ hochwertige Eingabedaten (z. B. Zeichnungen, Geometrien, Testdaten). Ohne saubere Datenbasis ist der Nutzen begrenzt.

• Integration in bestehende Prozesse – Der Erfolg hängt nicht nur vom Tool, sondern von der nahtlosen Integration in bestehende CAD/CAE/PLM-Landschaften ab.

• Change-Management – Die Einführung bedeutet oft eine Änderung von Arbeitsweisen. Ingenieure und Fachabteilungen müssen geschult werden und den Mehrwert verstehen.

• Skalierbarkeit und Flexibilität – Die Lösung sollte mit dem Unternehmen wachsen können und nicht nur für einen Anwendungsfall validiert sein.

• Kosten-Nutzen-Analyse – Vor dem Roll-out empfiehlt sich eine gründliche Bewertung: Wo entstehen konkret Aufwand und Einsparung? Welche KPIs sollen verbessert werden?

• Datenschutz und Sicherheit – Besonders bei cloud-basierten Tools sind Fragen zu Datensicherheit und IP-Schutz zentral.

  
  

Fazit

Die Nutzung von KI im Maschinenbau ist keine Vision mehr, sondern gelebte Realität. Lösungen wie Werk24, FiniteNow, Optimate, Neural Concept oder Monolith liefern konkrete Mehrwerte – von Zeichnungsauswertung über Simulation bis Test-Analyse. Wer diese Tools gezielt einsetzt, profitiert von effizienteren Prozessen, höherer Qualität und größerer Innovationskraft. Für Entwicklungsingenieure und Marketing­verantwortliche im B2B-Umfeld gilt: Jetzt ist die richtige Zeit, um KI-Gestützte Engineering-Prozesse strategisch zu verankern und damit Wettbewerbsvorteile auszubauen.