Introduction & overview: Engineering automation refers to the targeted use of AI and automation to make development processes more efficient, consistent and data-driven. The focus is on close collaboration between developers and engineering copilots, AI agent systems and future-proof engineering IT.
In product development, companies benefit from the consistent use of all development data across system boundaries, the automated processing of technical information, and a direct connection between models, regardless of specific tools or providers.
On this page, you will learn:
Engineering automation describes the targeted use of artificial intelligence and automation to make development processes more efficient, consistent and consistently data-driven: from the early idea phase to validation and optimisation based on field data. The core components are intelligent assistants such as engineering co-pilots or AI agents (multi-agent systems) that provide targeted support to developers.
Large language models (LLMs) form a central basis for this: they analyse requirements, optimise designs, generate code or support the generation of system architectures. The retrieval-augmented generation (RAG) principle enriches these models with domain-specific knowledge from engineering databases, PLM/ALM systems, etc. to deliver context-relevant, accurate results. This allows existing company knowledge from product development to be utilised.
In addition, fine-tuning is used to adapt AI models to industry-specific terminology, processes and standards. This increases their performance in an industrial context and provides companies with tailor-made AI solutions that can be reliably integrated into existing workflows.
AI agents (often implemented as multi-agent systems) take on defined tasks, exchange results with each other and integrate them into the development process. This creates seamless collaboration between human developers and AI applications. Tools and data sources are connected via standardised interfaces such as the Model Context Protocol (MCP) or APIs. This results in end-to-end consistency in the development process, robust traceability and reliable decision-making bases.
Engineering automation includes everything from the targeted automation of individual development steps to a vision of semi-autonomous systems and engineering IT that seamlessly integrates AI solutions. The goal is a natural collaboration between developers and AI throughout the entire development process – from the initial concept to market readiness. For you as a company, this means: copilots and tool add-ons that take the pressure off today, intelligent multi-agent systems in the medium term, and highly integrated, AI-supported engineering IT as the backbone of product development in the long term.
This allows recurring, time-consuming and error-prone work steps to be automated. For your company, this means less searching and coordination, faster iteration cycles, intelligent real-time support, targeted access to knowledge and sound decision support. At the same time, creative development processes are specifically promoted. The result: more capacity for what really matters – the development of innovative solutions.
Current
Engineering co-pilots and tool add-ons
Support for specific engineering tasks such as simulations or designs
Identification and implementation of dedicated co-pilots for full stack engineering
Medium term
Challenges such as traceability, consistency and transparency can be mastered
Merging engineering technologies with AI solutions
Long-term vision
AI systems as a central operating layer for data and workflows
Transformation towards sustainable engineering IT
Current
AI-based assistance systems (known as copilots) support engineers with specific tasks in the development process, for example by selectively automating individual engineering tasks. Various solutions are already available and are usually integrated into existing engineering tools as plug-ins. The key is to identify and implement copilots that are tailored to the specific requirements and processes of the respective company.
Solutions that can be implemented in the short term increase productivity and creativity in everyday development work without the need for costly restructuring of existing processes.
Medium term
The next area of development aims to achieve integrated, networked engineering with the help of AI-supported solutions. Multi-agent systems link development artefacts and enable continuously up-to-date, data-consistent development. For example, test specifications can be automatically derived from requirements. Dependencies are not only checked once, but are continuously reviewed and updated with every change or decision in the development process. This brings the vision of a holistic, consistent system model within reach.
Mittelfristiger Durchbruch hin zu (teil)automatisierten Entwicklungsprozessen, in denen Traceability und Konsistenz gesichert sind und Engineering-Technologien mit KI-Lösungen verschmelzen.
Long-term vision
Long-term development of engineering and enterprise IT with autonomous, AI-based systems. Medium-term breakthrough towards (partially) automated development processes in which traceability and consistency are ensured and engineering technologies merge with AI solutions.
KI ist im Engineering längst Realität und wird bereits in zahlreichen Unternehmen auch in der Produktentwicklung erfolgreich in der Entwicklungspraxis eingesetzt. Ob bei der automatisierten Erfassung von Anforderungen, der Generierung konsistenter Systemarchitekturen, der intelligenten Datenmigration, der automatisierten Codeerstellung für Robotersysteme oder dem Einsatz von KI in der Validierung: KI-gestützte Engineering-Prozesse verändern die Produktentwicklung grundlegend.
Auf dieser Seite zeigen wir Ihnen, wo im Engineering-Prozess – von der Ideenfindung über das Systemdesign bis zur Validierung – KI gezielt eingesetzt werden kann und welche Use Cases bereits heute Mehrwert für Unternehmen liefern. Die roten Bereiche markieren Querschnittsbereiche, die blauen Phasen den eigentlichen Entwicklungsprozess.
Engineering Management
Entwicklung steuern, Innovationen fördern
Digital Backbone
Daten integrieren, Prozesse verbinden
System Assurance
Systeme testen, Verlässlichkeit stärken
Bedarfe verstehen, Richtung bestimmen
Systeme gestalten, Lösungen modellieren
Lösungen umsetzen, Produktion vorbereiten
Nutzung begleiten, Betrieb sichern
Erkenntnisse nutzen, Systeme weiterdenken
Dieses Gestaltungsfeld bündelt das Management technischer Projekte und Produkte: von Anforderungs- und Innovationsmanagement über Risikobewertung bis zur operativen Projektsteuerung. Es bildet die strukturelle Basis für eine zielgerichtete Entwicklung. Automatisierte Workflows, toolgestützte Templates und integrierte Reporting-Prozesse ermöglichen eine effiziente Projektabwicklung. KI-gestützte Lösungen, etwa Copilots zur Analyse von Projekt- und Marktdaten, liefern fundierte Entscheidungshilfen, z. B. für die Priorisierung, Release-Planung oder dynamische Ressourcenplanung.
Engineering Management
Konkrete Use Cases
Datensilos, Medienbrüche und fehlende Traceability bremsen heutige Entwicklungsprozesse. Ein durchgängiger, versionssicherer Datenfluss über konsistente Modelle und interoperable Toolketten ist die Basis skalierbarer Automatisierung. Engineering Automation unterstützt durch semantische Interoperabilität und automatisierte Synchronisation. Entwicklungsartefakte werden systemübergreifend konsistent verknüpft. Enterprise-IT-Architekturen, KI-Graphen, digitale Zwillinge und Datenräume bilden die Infrastruktur für adaptive Systemlandschaften, perspektivisch gesteuert durch autonome Softwareagenten.
Digital Backbone
Konkrete Use Cases
Das Gestaltungsfeld fokussiert die Absicherung technischer Systeme in Bezug auf Sicherheit, Funktionalität und Qualität – über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Safety- und Security-by-Design, modellbasierte Validierung, simulationsgestützte Ansätze wie XiL sowie durch-dachte Teststrategien bilden das methodische Fundament. Engineering Automation unterstützt durch die automatisierte Identifikation von Gefahren und Bedrohungen, die Generierung von Testfällen, die modellbasierte Rückführung von Testergebnissen, die datenbasierte Definition intelligenter Testkorridore oder durch KI-gestützte Codeanalysen zur frühzeitigen Erkennung und Klassifikation sicherheitskritischer Schwachstellen.
System Assurance
Konkrete Use Cases
In dieser frühen Phase werden technologische Trends, Nutzerbedarfe und Systemgrenzen systematisch analysiert und bewertet. Ziel ist es, ein gemeinsames Verständnis für die Problemstellung und den Systemkontext zu schaffen – als fundierte Basis für eine zielgerichtete Entwicklung. Engineering Automation unterstützt diesen Schritt durch datengetriebene Methoden und KI-basierte Werkzeuge, etwa zur strukturierten Erfassung von Nutzerbedarfen oder zur automatisierten Auswertung unstrukturierter Textdaten. Frühzeitige Wirtschaftlichkeitsbewertungen und KI-gestützte Ideengenerierung fördern die strategische Entscheidungsfindung und beschleunigen die Innovationsfindung.
Explore & Plan
Konkrete Use Cases
Im Systementwurf werden technische Systeme strukturiert entworfen und modellbasiert abgebildet. Logische und funktionale Architekturen sowie Modularisierungsstrategien schaffen ein robustes, anpassbares Systemkonzept und ermöglichen die gezielte Steuerung von Variantenvielfalt oder Wiederverwendbarkeit. Engineering Automation unterstützt durch datengetriebene und generative Ansätze, etwa zur automatisierten Anforderungserfassung oder teilautomatischen Architekturgenerierung auf Basis modellbasierter Bibliotheken.
Define & Architect
Konkrete Use Cases
Konzepte werden in funktionsfähige Hard- und Software sowie Produktionssysteme überführt. Der Fokus liegt auf der domänenspezifischen Entwicklung und nahtlosen Integration. KI-Lösungen, etwa in Form intelligenter Copilots, unterstützen modellbasierte Ansätze, automatisieren Abläufe und fördern die Wiederverwendung standardisierter Artefakte aus Bibliotheken. Beispiele sind die Erstellung von SPS-Programmbausteinen, die Ableitung von Konstruktionsvarianten aus parametrischen Modellen, die Optimierung von Systemparametern für ein abgestimmtes Gesamtsystem oder die Layoutplanung von Produktionssystemen.
Implement & Produce
Konkrete Use Cases
Deploy & Run
Mit dem Deployment beginnt der operative Lebenszyklus technischer Systeme, mit Inbetriebnahme, Monitoring, Wartung und (OTA-)Updates. Offene Microservice-Architekturen ermöglichen eine skalierbare Bereitstellung. Durch die Verknüpfung von Betriebsdaten und Entwicklungsmodellen entsteht Transparenz über Systemzustände, Fehlerursachen und Wartungsbedarfe. KI-gestützte Vorhersagen ermöglichen frühzeitige Interventionen, beschleunigen Reklamationsprozesse und unterstützen die Automatisierung von Serviceaufgaben, etwa durch Sprachassistenten. Ziel ist ein stabiler, nutzerzentrierter Betrieb.
Deploy & Run
Konkrete Use Cases
Daten und Erfahrungen aus dem Betrieb fließen direkt in die Weiterentwicklung ein – Closed-Loop Engineering wird Realität. Systeme werden lernfähig und adaptiv: Funktionen lassen sich auf Basis datenbasierter Analysen gezielt anpassen und kontinuierlich verbessern. So entsteht die Grundlage für zirkuläres Design: Systeme werden weiterentwickelt statt ersetzt, Komponenten gezielt wiederverwendet. Ferner wird die systematische Rückführung von Erkenntnissen unterstützt, etwa zur Optimierung bestehender Designs oder zur Weiterentwicklung von Modellbibliotheken.
Evolve & Reuse
Konkrete Use Cases
Sie möchten konkrete KI-Lösungen im Engineering umsetzen und suchen dafür einen Partner mit fundierter KI-Expertise und langjähriger Engineering-Erfahrung? Gemeinsam entwickeln wir passgenaue Lösungen, die sich nahtlos in Ihre Prozesse integrieren und echten Mehrwert schaffen – vom ersten Use Case bis zum produktiven Einsatz – Nutzen Sie KI in der Produktentwicklung.
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