KI für die Produktentwicklung
Weniger Routine, mehr Zeit für fundierte Produktentscheidungen
Künstliche Intelligenz entfaltet in der Produktentwicklung ihren Nutzen nicht allein durch ein leistungsfähiges Sprachmodell. Entscheidend ist, ob sie auf verlässliche Produkt- und Unternehmensdaten zugreifen, deren Zusammenhänge verstehen und daraus konkrete Unterstützung für den Arbeitsalltag ableiten kann.
Verknüpft mit CAD-, PLM- und ALM-Daten hilft KI dabei, Informationen schneller zu finden, Anforderungen und Änderungen nachzuvollziehen sowie wiederkehrende Prüf- und Dokumentationsaufgaben vorzubereiten. Entwicklungsteams gewinnen dadurch mehr Zeit für die Arbeit, die Fachwissen, Erfahrung und Kreativität verlangt: technische Probleme lösen, Varianten bewerten und bessere Produkte entwickeln.
Creo AI
KI-gestützte Assistenz, Modellanalyse und generatives Design unterstützen direkt in der CAD-Umgebung.
Windchill AI
Natürlichsprachliche Suche und KI-gestützte Zusammenfassungen erleichtern den Zugriff auf Produktdaten und Dokumente in Windchill, ohne bestehende Berechtigungen und Zugriffskontrollen zu umgehen.
Zeichnungsprüfung/-analyse
KI analysiert technische Zeichnungen, PDFs und CAD-Reports, erkennt prüfrelevante Inhalte und markiert mögliche Abweichungen oder fehlende Angaben für die fachliche Kontrolle.
Anforderungsmanagement
ReqMan und Codebeamer unterstützen dabei, Lastenhefte und Spezifikationen zu analysieren, Anforderungen strukturiert aufzubereiten, Änderungen zu erkennen und die Nachvollziehbarkeit zu verbessern.
Der entscheidende Faktor: Unternehmensdaten im richtigen Kontext
Allgemeine KI-Modelle verfügen über umfangreiches öffentliches Wissen. Sie kennen jedoch weder unternehmensspezifische Bauteilstrukturen und Freigaberegeln noch frühere Entwicklungsentscheidungen, Änderungsverläufe oder interne Konstruktionsstandards. Erst der kontrollierte Zugriff auf relevante Unternehmensdaten macht aus einer allgemeinen KI ein wirksames Werkzeug für die Produktentwicklung.
Dabei genügt es nicht, einzelne Datenquellen lediglich anzuschließen. Anforderungen, CAD-Modelle, Produktdaten, Dokumente, Änderungen und Testergebnisse müssen so strukturiert und miteinander verknüpft werden, dass ihre Bedeutung im Produktentstehungsprozess erkennbar wird. Auf dieser Grundlage kann die KI Zusammenhänge herstellen und Antworten liefern, die zum jeweiligen Produkt, Projekt und Arbeitsschritt passen.
Vom Suchergebnis zur Engineering-Assistenz
Eine kontextbezogene KI kann beispielsweise aufzeigen, welche Bauteile von einer geänderten Anforderung betroffen sind, welche Richtlinien bei der Bearbeitung eines CAD-Modells gelten oder ob eine vorhandene Komponente wiederverwendet werden kann. Sie stellt nicht nur einzelne Fundstellen bereit, sondern verbindet Informationen aus verschiedenen Systemen zu einer nachvollziehbaren Entscheidungsgrundlage.
So entwickelt sich die KI von einer allgemeinen Such- und Dialogfunktion zu einer unternehmensspezifischen Assistenz für Konstruktion, Produktdatenmanagement und Anforderungsmanagement.
Vernetzte KI statt isolierter Einzellösunge
Größeres Potenzial entsteht, wenn Informationen entlang des Digital Thread miteinander verbunden sind und KI-Anwendungen auf einen gemeinsamen fachlichen Kontext zugreifen. Dadurch können Assistenten und Agenten Informationen aus CAD, PLM, ALM und technischen Dokumenten zusammenführen, aufeinander aufbauende Aufgaben vorbereiten und Ergebnisse systemübergreifend nutzbar machen.
Was sich mit KI im Engineering verbessert
KI ersetzt keine konstruktive Bewertung und keine fachliche Freigabe. Sie übernimmt vorbereitende Aufgaben, stellt relevante Informationen zusammen und weist auf mögliche Abweichungen hin. Die Entscheidung bleibt bei den verantwortlichen Fachkräften.
Kürzere Bearbeitungszeiten
Informationen, Anforderungen und Produktdaten müssen nicht mehr über mehrere Systeme und Dokumente hinweg manuell zusammengesucht werden.
Weniger Routine-Aufgaben
Wiederkehrende Prüf-, Vergleichs- und Dokumentationsschritte lassen sich automatisieren oder gezielt vorbereiten.Frühere Fehlererkennung.
Frühere Fehlererkennung
Unvollständige Angaben, mögliche Widersprüche und Abweichungen werden bereits vor späteren Freigabe- oder Fertigungsphasen sichtbar.
Bessere Nachvollziehbarkeit
Quellen, Änderungen und Zusammenhänge zwischen Anforderungen, Produktdaten und Entwicklungsergebnissen lassen sich transparenter darstellen.
Konsistentere Ergebnisse
KI unterstützt eine einheitliche Anwendung von Vorgaben, Begriffen und Prüfkriterien über Projekte und Teams hinweg.
Mehr Zeit für Entwicklungsarbeit
Konstrukteure, Entwicklungsingenieure und Anforderungsexperten können sich stärker auf fachliche Entscheidungen und anspruchsvolle Aufgaben konzentrieren.Warum INNEO?
Engineering-Know-how trifft KI-Kompetenz
KI entfaltet in der Produktentwicklung erst dann einen konkreten Nutzen, wenn Fachlogik, Produktdaten und vorhandene Systeme zusammenspielen. Eine allgemeine KI-Anwendung allein kennt weder unternehmensspezifische Konstruktionsregeln noch bestehende Freigabeprozesse oder Datenstrukturen. INNEO verbindet Erfahrung in CAD, PLM und ALM mit KI-Entwicklung und Systemintegration. Dadurch lassen sich native KI-Funktionen aus PTC-Produkten mit individuellen Lösungen für Zeichnungsanalyse, Wissenszugriff und Prozessautomatisierung kombinieren.
Häufige Fragen zu KI in der Produktentwicklung
Wo kann KI im Engineering eingesetzt werden?
Typische Einsatzfelder sind CAD-Unterstützung, generatives Design, die Suche in PLM-Daten, technische Zeichnungsanalyse, Teileklassifikation, Änderungsbewertung sowie die Analyse und Strukturierung von Anforderungen.
Wie unterstützt KI die Konstruktion?
KI kann Konstruktionswissen direkt in der CAD-Umgebung bereitstellen, bei der Suche nach geeigneten Vorgehensweisen helfen und Modelle anhand definierter Regeln oder Merkmale analysieren. Die fachliche Bewertung und Freigabe bleibt bei den Konstrukteuren.
Wie verbessert KI das Produktdatenmanagement?
KI erleichtert den Zugriff auf Produktdaten, indem Fragen in natürlicher Sprache gestellt und relevante Informationen aus Dokumenten oder PLM-Objekten zusammengefasst werden können. Vorhandene Rollen und Berechtigungen müssen dabei weiterhin gelten.
Kann KI technische Zeichnungen automatisch prüfen?
KI kann Zeichnungen und CAD-Reports voranalysieren, Merkmale erkennen und prüfrelevante Stellen markieren. Eine vollständige technische Freigabe sollte weiterhin durch qualifizierte Fachkräfte erfolgen.
Wie hilft KI im Anforderungsmanagement?
KI kann Anforderungen aus Lastenheften extrahieren, Aussagen strukturieren, unklare Formulierungen erkennen und Änderungen zwischen Dokumentständen sichtbar machen. In ALM-Systemen kann sie zusätzlich bei Testfällen, Traceability und Compliance-Prüfungen unterstützen.
Welche Daten werden für KI in der Produktentwicklung benötigt?
Die benötigten Daten hängen vom Anwendungsfall ab. Dazu können CAD-Modelle, Zeichnungen, Produktdokumente, PLM-Daten, Richtlinien, Lastenhefte, Anforderungen oder historische Projektdaten gehören.
Ersetzt KI Konstrukteure und Entwicklungsingenieure?
Nein. KI übernimmt primär zeitintensive Recherche-, Analyse- und Vorbereitungsaufgaben. Die Fachkräfte können sich stärker auf die Entwicklungsarbeit und anspruchsvolle Aufgaben konzentrieren. Technische Entscheidungen, Risikobewertungen und Freigaben bleiben in der Verantwortung der Experten.
Lässt sich KI in bestehende CAD-, PLM- und ALM-Systeme integrieren?
Ja. Abhängig von System und Anwendungsfall können vorhandene Produktfunktionen, APIs und individuelle Konnektoren genutzt werden. Entscheidend sind eine saubere Rechteverwaltung und ein kontrollierter Zugriff auf die relevanten Daten.
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