Die meisten Maschinenbauer brauchen keine bessere KI. Sie brauchen bessere Daten. KI verspricht effizientere Prozesse und Wettbewerbsvorteile. Doch in vielen Unternehmen fehlt dafür eine entscheidende Voraussetzung: eine verlässliche Datenbasis. CAD-Daten und Stücklisten liegen in unterschiedlichen Systemen, Änderungen werden nicht durchgängig dokumentiert und wertvolles Engineering-Wissen steckt in den Köpfen einzelner Mitarbeitender. Wer unter diesen Voraussetzungen KI einführt, wird ihr Potenzial nur begrenzt ausschöpfen können.
Die gute Nachricht: Viele der benötigten Daten existieren bereits. Sie müssen jedoch strukturiert, verknüpft und für den jeweiligen Anwendungsfall nutzbar gemacht werden. Entscheidend ist dabei vor allem ihre Qualität, Verfügbarkeit und Vernetzung.
Wie Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau eine belastbare Datenbasis für KI schaffen und welche Rolle PDM- und PLM-Lösungen dabei spielen, zeigt dieser Beitrag.
Warum KI-Projekte im Maschinenbau häufig an der Datenbasis scheitern
Bevor Unternehmen über konkrete KI-Lösungen nachdenken, sollten sie ihre Datenlandschaft prüfen. Denn selbst die leistungsfähigste KI kann keine belastbaren Ergebnisse liefern, wenn die zugrunde liegenden Informationen unvollständig, widersprüchlich oder schwer zugänglich sind.
Ein wesentlicher Grund sind fragmentierte Engineering-Daten. Ein typisches Beispiel aus dem Maschinenbau: Die Konstruktion ändert eine Baugruppe, doch die aktualisierte Stückliste kommt nicht rechtzeitig im ERP-System an. Die Fertigung arbeitet mit einem veralteten Datenstand. Die Folge: Rückfragen, Nacharbeit und im schlimmsten Fall fehlerhafte Bauteile. Was schon im Tagesgeschäft Probleme verursacht, wird beim Einsatz von KI zum Risiko. Denn auch KI-Anwendungen benötigen aktuelle und konsistente Produktinformationen.
Greifen KI-Anwendungen auf solche veralteten oder widersprüchlichen Informationen zu, steigt das Risiko fehlerhafter Ergebnisse. Statt Prozesse zu beschleunigen, verursachen sie zusätzlichen Prüf- und Korrekturaufwand.
Ein weiteres Problem: Wertvolles Engineering-Wissen ist häufig nicht dokumentiert. Warum wurde eine bestimmte Variante entwickelt? Welche Änderungen haben sich bewährt? Welche Besonderheiten müssen bei einer Kundenanpassung berücksichtigt werden? Fehlt dieses Wissen in der Datenbasis, fehlt auch der KI der notwendige Kontext.
Bevor Unternehmen in KI-Anwendungen investieren, sollten sie deshalb zwei Fragen gemeinsam beantworten: Welchen Prozess soll KI verbessern? Sind die dafür benötigten Engineering-Daten vollständig, aktuell und zugänglich? Erst wenn Anwendungsfall und Datenbasis zusammenpassen, kann KI einen nachhaltigen Mehrwert liefern.
Data First, AI Next: Drei Grundlagen für erfolgreiche KI im Engineering
Wer KI im Maschinen- und Anlagenbau sinnvoll einsetzen möchte, muss nicht sofort die gesamte IT-Landschaft modernisieren. Entscheidend ist, Daten, Prozesse und Systeme gezielt auf den jeweiligen KI-Anwendungsfall auszurichten. Das Prinzip lautet: Data First, AI Next.
Dabei spielen drei Bereiche eine zentrale Rolle: Daten, Methodik und Systemlandschaft.
1. Daten: Qualität und Verfügbarkeit sicherstellen
CAD-Modelle, Stücklisten, Artikelinformationen und Änderungsstände müssen eindeutig zugeordnet, aktuell und zugänglich sein. Klare Verantwortlichkeiten und verbindliche Regeln für die Datenpflege helfen, Fehler und Dubletten zu vermeiden.
2. Methodik: Einheitliche Prozesse etablieren
Standardisierte Arbeitsweisen, nachvollziehbare Freigabeprozesse sowie klare Varianten- und Konfigurationsregeln schaffen Konsistenz. Das reduziert manuelle Nacharbeit und erleichtert die spätere Automatisierung.
3. Systemlandschaft: Informationen durchgängig verknüpfen
CAD-, PDM-, PLM- und ERP-Systeme müssen relevante Informationen zuverlässig austauschen können. Definierte Schnittstellen und klare Zuständigkeiten verhindern, dass Daten mehrfach gepflegt werden oder unterschiedliche Versionsstände entstehen.
Erst das Zusammenspiel dieser drei Bereiche schafft eine belastbare Grundlage für KI.
Ob KI Muster in historischen Daten erkennt oder Informationen für einen Engineering-Assistenten bereitstellt: Die Qualität der Ergebnisse hängt wesentlich von der zugrunde liegenden Datenbasis ab.
Gerade im Engineering ist der fachliche Kontext entscheidend. Während große Sprachmodelle (englisch: Large Language Models, kurz LLMs) über umfangreiches Allgemeinwissen verfügen, kennen sie weder Ihre Produkte noch Ihre Variantenlogik, Änderungsprozesse oder unternehmensspezifischen Abläufe. Dieses Wissen muss der KI gezielt aus Unternehmensdaten zugänglich gemacht werden.
Engineering-Daten sind mehr als einzelne Dateien und Dokumente. Hinter CAD-Modellen, Stücklisten, Varianten und Änderungsständen stehen komplexe technische Zusammenhänge. Welche Baugruppe gehört zu welcher Produktvariante? Welche Komponenten sind von einer Änderung betroffen? Und welcher Versionsstand ist freigegeben? Genau diese Beziehungen machen Engineering-Daten wertvoll – und sind entscheidend, damit KI-Anwendungen Ergebnisse im richtigen Produktkontext liefern können.
Wie wichtig diese Zusammenhänge sind, zeigt ein konkreter Anwendungsfall: Soll KI Konstrukteure dabei unterstützen, vorhandene Baugruppen wiederzuverwenden, reicht eine reine Dateisuche nicht aus. Entscheidend ist auch, ob eine Baugruppe technisch geeignet, für die jeweilige Variante freigegeben und in der aktuellen Version verfügbar ist. Erst wenn diese Informationen miteinander verknüpft sind, kann KI die Suche sinnvoll unterstützen und dabei helfen, unnötige Neukonstruktionen zu vermeiden.
Wie PDM- und PLM-Lösungen die Datenbasis für KI verbessern
Wie gut ist Ihr Unternehmen auf den Einsatz von KI vorbereitet? Ein Blick auf den Engineering-Alltag liefert erste Hinweise. Diese drei Anzeichen sprechen für Handlungsbedarf:
- Historisch gewachsene Datenstrukturen: Konstrukteure suchen lange nach aktuellen CAD-Modellen, Stücklisten oder freigegebenen Dokumenten.
- Systeminkonsistenzen: Produktinformationen werden mehrfach gepflegt, Änderungen nicht zuverlässig übertragen und Versionsstände unterscheiden sich zwischen Konstruktion und Fertigung.
- Personenabhängige Prozesse: Wissen über Varianten, Sonderkonstruktionen oder frühere Projekte ist nicht zentral dokumentiert und bei Personalwechseln nur schwer zugänglich.
Genau hier setzen Produktdatenmanagement (PDM) und Product Lifecycle Management (PLM) an. Sie helfen, Produktinformationen strukturiert zu verwalten und Engineering-Prozesse durchgängiger zu gestalten.
PDM-Lösungen ermöglichen die zentrale Verwaltung von CAD-Daten, technischen Dokumenten und Versionsständen. PLM-Lösungen gehen darüber hinaus und verknüpfen Produktinformationen und Prozesse über verschiedene Phasen des Produktlebenszyklus hinweg. Über geeignete Schnittstellen lassen sich zudem CAD-, ERP- und weitere Unternehmenssysteme integrieren.
Das bringt bereits unabhängig von KI konkrete Vorteile: Mitarbeitende finden relevante Informationen schneller, Änderungen werden nachvollziehbar dokumentiert und manuelle Datenübertragungen lassen sich reduzieren. Gleichzeitig verbessert sich die Datenbasis für zukünftige KI-Anwendungen.
Entscheidend ist jedoch nicht allein die Software. Denn selbst ein leistungsfähiges PDM- oder PLM-System schafft keine verlässliche Datenbasis, wenn Artikelstrukturen uneinheitlich sind, Freigabeprozesse nicht klar geregelt sind oder Änderungen weiterhin manuell zwischen Systemen übertragen werden. Deshalb müssen Datenstrukturen, Engineering-Prozesse und Systemintegration gemeinsam betrachtet werden. Erst dann können PDM und PLM ihre Wirkung entfalten – im Tagesgeschäft und als Grundlage für zukünftige KI-Anwendungen.
Je nach Ausgangssituation und Anforderungen kommen beispielsweise SAP PLM, PRO.FILE oder Autodesk Vault infrage. Entscheidend ist, welche Lösung die vorhandenen Engineering-Prozesse sinnvoll unterstützt und sich in die bestehende Systemlandschaft integrieren lässt.
Cideon begleitet Unternehmen dabei, Datenstrukturen, Prozesse und Systeme gemeinsam zu betrachten – von der Analyse bestehender Abläufe bis zur Auswahl und Einführung passender Lösungen.
Datenqualität verbessern: Der erste Schritt zur KI-Readiness
Eine belastbare Datenbasis zahlt sich nicht erst beim Einsatz von KI aus. Sie reduziert Suchaufwand, vermeidet Informationsverluste und verbessert die Zusammenarbeit zwischen Konstruktion, Fertigung und weiteren Abteilungen. Die entscheidende Frage lautet daher: Wo sollten Unternehmen mit der Verbesserung ihrer Datenqualität beginnen?
Der Einstieg muss kein umfassendes IT-Großprojekt sein. Bereits die Analyse eines konkreten Prozesses – etwa der Änderungsverwaltung oder des Datenaustauschs zwischen CAD und ERP – kann zeigen, wo Handlungsbedarf besteht.
Cideon unterstützt Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau dabei, ihre Engineering-Daten gezielt nutzbar zu machen. Dafür betrachten wir Prozesse, Datenstrukturen und Systemlandschaften im Zusammenspiel – und schaffen so die Grundlage für effizientere Abläufe und zukünftige KI-Anwendungen.
Sie möchten wissen, wie gut Ihre Engineering-Daten für zukünftige KI-Anwendungen aufgestellt sind? Sprechen Sie mit unseren Experten und erfahren Sie, wo die größten Potenziale in Ihren Daten und Prozessen liegen.
