Das Engineering-Ziel rückt in den Vordergrund
Die KI in Electrix AI 2026 erkennt Ähnlichkeiten und schlägt Aufbaumöglichkeiten vor. Der Konstrukteur prüft und vervollständigt den Aufbau. (Quelle: WSCAD)
Auch die Interaktion mit der Engineering-Software verändert sich damit. Heute müssen Konstrukteure häufig nicht nur wissen, was technisch erreicht werden soll, sondern auch, mit welchen Funktionen und Arbeitsschritten sich dieses Ziel in der jeweiligen Software umsetzen lässt.
Zukünftig wird stärker das Engineering-Ziel zum Ausgangspunkt. Der Konstrukteur definiert beispielsweise technische Anforderungen, Normen und Richtlinien, Kosten- oder Platzvorgaben, bevorzugte Komponenten oder unternehmensinterne Standards. Electrix OS führt diese Rahmenbedingungen zusammen und leitet daraus einen technischen Lösungsvorschlag ab. Anschließend übernimmt die E-CAD-Software die Umsetzung und Dokumentation. Die Zeichnung steht damit nicht mehr zwangsläufig am Anfang des Prozesses, sondern wird zum Ergebnis der zuvor getroffenen Engineering-Entscheidungen.
Für den Konstrukteur bedeutet das nicht, Verantwortung an die KI abzugeben. Vielmehr verschiebt sich der Schwerpunkt seiner Tätigkeit: Er definiert Ziele und Randbedingungen, bewertet Ergebnisse, setzt Prioritäten und greift bei Bedarf ein. Damit ändert sich auch die Perspektive auf den Einsatz von KI im Engineering. Entscheidend ist nicht mehr allein, wie sich bestehende Arbeitsschritte schneller erledigen lassen. Die Frage lautet vielmehr, welche Teile einer Engineering-Aufgabe die KI selbstständig bearbeiten kann, während der Mensch Ziele, Rahmenbedingungen und Qualitätsmaßstäbe vorgibt.
Engineering-Wissen breiter verfügbar machen
Ein weiterer Aspekt betrifft das vorhandene Fachwissen in Unternehmen. Konstruktionsregeln, Unternehmensstandards, Methoden, Normen und Erfahrungswissen sind heute häufig an einzelne Mitarbeiter oder Teams gebunden.
Eine Engineering-Intelligence-Ebene kann solche Vorgaben systematisiert verfügbar machen und in die Bearbeitung neuer Aufgaben einbeziehen. Vorhandenes Engineering-Wissen lässt sich dadurch breiter im Unternehmen nutzen und Fachkräfte können von wiederkehrenden Aufgaben entlastet werden.
Das adressiert eine Herausforderung, die viele Engineering-Abteilungen beschäftigt: Steigende Variantenvielfalt und Systemkomplexität treffen auf begrenzte personelle Ressourcen. KI erhöht in diesem Szenario nicht in erster Linie die Zeichengeschwindigkeit, sondern erschließt zusätzliche Engineering-Kapazitäten.
Damit verändert sich auch die entscheidende Frage für Unternehmen. Statt nur zu betrachten, welcher Copilot einzelne Arbeitsschritte am stärksten beschleunigt oder wie schnell Konstrukteure zeichnen können, rückt eine andere Größe in den Vordergrund: Wie viel Engineering-Kapazität können Unternehmen mit ihren vorhandenen Fachkräften bereitstellen?
In diesem Aspekt liegt ein wesentlicher Unterschied zwischen assistierender KI und Engineering Intelligence: Der Copilot macht den Elektrokonstrukteur bei einzelnen Tätigkeiten schneller. Eine native Engineering-Intelligence-Ebene zielt darauf, darüber hinaus zusätzliche Engineering-Kapazität verfügbar zu machen.