Einführung & Überblick : Engineering Automation steht für den gezielten Einsatz von KI und Automatisierung, um Entwicklungsprozesse effizienter, konsistenter und datendurchgängiger zu gestalten. Im Mittelpunkt steht die enge Zusammenarbeit von Entwickler:innen mit Engineering-Copilots, KI-Agenten-Systemen und einer zukunftsfähigen Engineering-IT.
In der Produktentwicklung profitieren Unternehmen von einer konsistenten Nutzung aller Entwicklungsdaten über Systemgrenzen hinweg, der automatisierten Verarbeitung technischer Informationen sowie einer direkten Verbindung zwischen Modellen, unabhängig von spezifischen Tools oder Anbietern.
Auf dieser Seite erfahren Sie:
Engineering Automation beschreibt den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Automatisierung, um Entwicklungsprozesse effizienter, konsistenter und durchgängig datenbasiert zu gestalten: von der frühen Ideenphase bis zur Validierung und Optimierung auf Basis von Felddaten. Kernbausteine sind intelligente Assistenten wie Engineering-Copilots oder KI-Agenten (Multi-Agenten-Systeme), die Entwicklerinnen und Entwickler gezielt unterstützen.
Large Language Models (LLMs) bilden dafür eine zentrale Grundlage: Sie analysieren Anforderungen, optimieren Entwürfe, generieren Code oder unterstützen die Generierung von Systemarchitekturen. Das Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Prinzip reichert diese Modelle mit domänenspezifischem Wissen aus Engineering-Datenbanken, PLM- / ALM-Systemen etc. an, um kontextrelevante, präzise Ergebnisse zu liefern. So lässt sich bestehendes Unternehmenswissen iaus der Produktentwicklung nutzen.
Ergänzend kommt Finetuning zum Einsatz, um KI-Modelle auf branchenspezifische Terminologien, Prozesse und Normen abzustimmen. Dadurch steigt ihre Leistungsfähigkeit im industriellen Kontext, und Unternehmen erhalten passgenaue KI-Lösungen, die sich zuverlässig in bestehende Workflows einfügen.
KI-Agenten (oft als Multi-Agenten-Systeme implementiert) übernehmen definierte Aufgaben, tauschen Ergebnisse untereinander aus und integrieren diese in den Entwicklungsprozess. So entsteht eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen menschlichen Entwickler:innen und KI-Anwendungen. Über standardisierte Schnittstellen wie das Model Context Protocol (MCP) oder APIs werden Tools und Datenquellen verbunden. So entstehen End-to-End-Konsistenz im Entwicklungsprozess, belastbare Traceability und belastbare Entscheidungsgrundlagen.
Engineering Automation umfasst die Perspektive von der gezielten Automatisierung einzelner Entwicklungsschritte bis hin zu einer Vision teilautonom agierender Systeme und einer Engineering-IT, die KI-Lösungen nahtlos integriert. Ziel ist eine natürliche Zusammenarbeit von Entwickler:innen und KI über den gesamten Entwicklungsprozess hinweg – vom ersten Konzept bis zur Marktreife. Für Sie als Unternehmen bedeutet das: heute entlastende Copilots und Tool-Add-ons, mittelfristig intelligente Multi-Agenten-Systeme und langfristig eine hochintegrierte, KI-gestützte Engineering-IT als Rückgrat der Produktentwicklung.
Auf diese Weise lassen sich wiederkehrende, zeitaufwendige und fehleranfällige Arbeitsschritte automatisieren. Das bedeutet für Ihr Unternehmen: weniger Such- und Abstimmungsaufwand, schnellere Iterationszyklen, intelligente Unterstützung in Echtzeit sowie gezielter Wissenszugang und fundierte Entscheidungsunterstützung. Gleichzeitig werden kreative Entwicklungsprozesse gezielt gefördert. Das Ergebnis: mehr Kapazität für das, was wirklich zählt – die Entwicklung innovativer Lösungen.
Aktuell
Engineering-Copilots und Tool-Add-ons
Unterstützen bei einzelnen spezifischen Engineering-Aufgaben wie Simulationen oder Konstruktionen
Identifikation und Umsetzung dezidierter Copilots für Full Stack Engineering
Mittelfristig
Herausforderungen wie Traceability, Konsistenz und Transparenz können beherrscht werden
Verschmelzung von Engineering-Technologien mit KI-Lösungen
Langfristige Vision
KI-Systeme als zentraler Operating Layer für Daten und Worklflows
Transformation hin zur zukunftsfähigen Engineering-IT
Aktuell
KI-basierte Assistenzsysteme (sog. Copilots) unterstützen Ingenieur:innen bei konkreten Aufgaben im Entwicklungsprozess, etwa durch die punktuelle Automatisierung einzelner Engineering-Tasks. Verschiedene Lösungen sind bereits verfügbar und werden meist als Plug-ins in bestehende Engineering-Tools integriert. Entscheidend ist dabei, passgenaue Copilots für die spezifischen Anforderungen und Prozesse im jeweiligen Unternehmen zu identifizieren und umzusetzen.
Kurzfristig einsetzbare Lösungen steigern Produktivität und Kreativität im Entwicklungsalltag ohne aufwendigen Umbau bestehender Prozesse.
Mittelfristig
Das nächste Entwicklungsfeld zielt auf ein durchgängiges, vernetztes Engineering mithilfe KI-gestützter Lösungen. Multi-Agenten-Systeme verknüpfen Entwicklungsartefakte und ermöglichen eine kontinuierlich aktuelle, datendurchgängige Entwicklung. So lassen sich beispielsweise Testspezifikationen automatisiert aus Anforderungen ableiten. Abhängigkeiten werden nicht nur einmalig, sondern bei jeder Änderung oder Entscheidung im Entwicklungsprozess fortlaufend geprüft und aktualisiert. Damit rückt die Vision eines holistischen, stets konsistenten Systemmodells in greifbare Nähe.
Mittelfristiger Durchbruch hin zu (teil)automatisierten Entwicklungsprozessen, in denen Traceability und Konsistenz gesichert sind und Engineering-Technologien mit KI-Lösungen verschmelzen.
Langfristige Vision
Langfristige Entwicklung einer Engineering- und Unternehmens-IT mit autonomen, KI-basierten Systemen.Mittelfristiger Durchbruch hin zu (teil)automatisierten Entwicklungsprozessen, in denen Traceability und Konsistenz gesichert sind und Engineering-Technologien mit KI-Lösungen verschmelzen.
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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