“KI reduziert die Planungszeit”

Welche Rolle spielt KI in Ihren Engineering-Lösungen?

Künstliche Intelligenz wird zum Wachstumstreiber – auch und gerade in industriellen Anwendungen. Unser Ziel ist es, KI nach den spezifischen Anforderungen der Industrie in bestehenden Lösungen nutzbar zu machen und den Engineering-Prozess zu automatisieren. KI-Leadership und Software-Kompetenz in der Kombination mit tiefem Industrie-Fachwissen sind höchst relevanteste Hebel für Wachstums- und Wettbewerbsfähigkeit von Industrieunternehmen. Wir beschäftigen uns bei Eplan bereits seit Jahren mit der generativen KI im Engineering. Klar ist: Wiederkehrende Aufgaben lassen sich mit KI enorm optimieren. Die Möglichkeiten sind extrem vielfältig und reichen von der intelligenten Fehleranalyse bis zur automatischen Generierung eines Montageplatten-Layouts.

Wie kann KI den Engineering-Prozess beschleunigen?

Ein Faktor ist die Reduzierung der Planungszeit. Durch KI-gestützte Werkzeuge können Entwickler innerhalb weniger Minuten verschiedene Szenarien simulieren, die früher Tage oder sogar Wochen in Anspruch genommen hätten. Damit lässt sich nicht nur Zeit sparen, sondern auch die Qualität der Ergebnisse erheblich verbessern. Und die Ziele sind hochgesteckt: Künftig werden KI-Agenten als digitale Assistenten Ingenieuren helfen, effizienter und präziser zu arbeiten. Sie übernehmen zeitaufwendige Routineaufgaben und ermöglichen es Entwicklungsabteilungen, sich auf kreative und strategische Herausforderungen zu konzentrieren. Gemeinsam mit Siemens arbeiten wir beispielsweise an der Standardisierung von Datenmodellen, um Interoperabilität und Datendurchgängigkeit weiter zu verbessen. Noch interessanter wird es, wenn KI-Systeme übergreifend und selbstständig miteinander interagieren können. Dann heben wir den Nutzen für unsere gemeinsamen Kunden auf ein ganz neues Level. Allerdings gilt es, dafür Hürden abzubauen und Cloud-to-Cloud-Verbindungen zu schaffen.

Gibt es konkrete Anwendungsbeispiele?

Auf Basis von Microsoft Azure OpenAI Service haben wir den Eplan Copilot auf der Hannover Messe ‚beauftragt‘, live vor Ort ein Montageplatten-Layout zu generieren. Der präsentierte Weg zum 3D-Layout ist vollautomatisiert und dauert nur wenige Sekunden. Die technologische Basis für diese automatische Generierung ist eine gut definierte Stückliste aller zu verbauenden Komponenten – und der erwähnte Eplan Copilot. Er interagiert im vorgestellten Use-Case direkt mit den Systemen – eingebunden in die Eplan Plattform. Die KI ist zudem direkt verbunden mit dem Eplan Data Portal, das über zwei Millionen Komponentendaten plus zwei Millionen Daten per Konfiguration bereitstellt. Dies ist nur ein Beispiel – wir haben weitere Use Cases, unter anderem mit Siemens präsentiert. Mithilfe des Siemens Engineering Copilot können Code-Blöcke für speicherprogrammierbare Steuerungen generiert werden. Der Industrial Copilot ist hier in der Lage, Änderungen im Eplan Projekt selbstständig durchzuführen.

Wie verändert KI Ihre Software-Tools?

Künstliche Intelligenz macht prinzipiell Software-Tools intelligenter, weil sie Funktionen zur Verfügung stellt, die das Engineering beziehungsweise andere Aufgaben vereinfachen. Wiederholarbeiten lassen sich damit an die KI übergeben, und der User konzentriert sich auf die eigentlichen wertschöpfenden Aufgaben. Insofern verändert KI nicht nur die Tools, sondern auch die Arbeitsweise. Wenn man auf die Integration von Sprachmodellen schaut, verändert dies auch die Art und Weise, wie man mit der Software interagiert. Mittels Agenten kann die KI anwendungsübergreifend Aufgaben lösen. Systeme werden damit tiefer verbunden beziehungsweise verschmolzen.

Welche Datenbasis ist dafür notwendig?

Die Basis für jede Automation bis hin zum Einsatz von KI sind erstklassige Daten. Deshalb arbeiten wir intensiv mit Partnern, Verbänden und der Industrie zusammen, um gemeinsam Initiativen wie Eclass oder die Verwaltungsschale in die Praxis umzusetzen. Das Ziel ist, eine einheitliche Datenbasis zu schaffen, die eine optimale Datenverfügbarkeit leistet. Diese Herausforderung trifft den Anspruch, den Eplan mit dem Data Standard ‚EDS‘ bereits vor Jahren begründet hat – vollumfänglich beschriebene, standardisierte Artikeldaten.

Wie helfen Sie Kunden bei der Einführung?

Grundsätzlich unterstützen wir unsere Kunden bei der Implementierung von Software – unabhängig davon, ob sie KI-unterstützt agiert oder nicht. Dafür gibt es umfassende Trainings, Beratungsdienstleistungen und ein gezieltes Onboarding für Neukunden. Aktuell präsentieren wir unsere KI-Entwicklung jedoch im Use-Case-Status. Wir sprechen aktiv mit Kunden und tauschen uns intensiv darüber aus, wie wir mit Hilfe von KI Prozesse im Engineering vereinfachen können. Insofern ist der Schritt der technischen Umsetzung beziehungsweise Integration noch nicht vollzogen – wir sind aber aktiv dabei, in unserer agilen Entwicklung die Themen genauestens zu betrachten und alle möglichen Chancen auszuloten.

Welche Rolle spielt Explainable AI?

Das ist exakt unser Anspruch in der eigenen Entwicklungsarbeit. Grundsätzlich ist Explainable AI technisch herausfordernd, aber es trifft unser Bestreben, so transparent wie möglich zu sein und Anwendern alle möglichen Hintergründe für die Entscheidung der KI bereitzustellen. Immerhin arbeiten wir hier im industriellen Umfeld, und es höchst relevant, dass Produktionsprozesse nur wirklich valide, korrekte Daten im Engineering nutzen, die die Sicherheit in der späteren Produktionund Fertigung nicht gefährden – Stichwort Maschinenstillstand.

Welche Partner sind beteiligt?

Wir sind dazu im Gespräch mit einigen Global Playern. Mit Siemens beispielsweise tauschen wir uns intensiv über die Chancen einer End-to-End Integration aus, die den gesamten Engineering-Prozess digitalisiert und automatisiert. Bereits jetzt können mithilfe des ‚Siemens Industrial Copilot for Engineering‘ Code-Blöcke für speicherprogrammierbare Steuerungen generiert werden. Und natürlich erarbeiten wir auf Basis von ‚Microsoft Azure Open AI Service‘ weitere Use Cases, unter anderem das KI-basierte Generieren von Montageplatten-Layouts.

Wie sichern Sie Datensicherheit und Compliance?

Für unsere KI-Services setzen wir gleichhohe Anforderungen beziehungsweise Standards, die wir auch grundsätzlich an unsere Produktentwicklungen beziehungsweise Services stellen. Uns ist wichtig, dass Kunden, die Lösungen von uns einsetzen, im Engineering wie auch im Betrieb auf validen Daten aufsetzen.

Datenhoheit spielt eine wichtige Rolle, und unsere Erfahrung zeigt, dass Kunden diese nicht gern aus der Hand geben. Insofern sind wir hier einmal mehr gefordert, höchste Ansprüche an Datensicherheit umzusetzen. Das trifft im Übrigen unseren eigenen Anspruch, nur mit Lösungen in den Markt zu gehen, die tried & tested sind. Und die unseren Kunden ein gutes Gefühl und viel Sicherheit vermitteln, hier auf den richtigen Partner zu setzen.

Zum Aspekt Compliance: Wir überwachen unsere Systeme kontinuierlich im Hinblick auf Sicherheitsanforderungen. Selbstverständlich passen wir unsere Lösungen auf sich veränderte Bedingungen an – sei es im Bereich der Normen, wie zum Beispiel ISO-Zertifizierungen, oder auch bei neuen Gesetzesvorlagen wie dem AI-Act.

Wohin entwickelt sich Engineering mit KI-Unterstützung?

KI wird das Engineering vereinfachen und beschleunigen, aber ganz sicher auch die Art und Weiseverändern, wie in Zukunft Software genutzt wird und Prozesse aufgesetzt beziehungsweise strukturiert werden. Wiederholprozesse überlassen Anwender dann künftig dem System. Ein großer Vorteil liegt in der verbesserten Kollaboration in interdisziplinären Teams. KI kann verschiedene Fachbereiche und Unternehmen sowie Tools miteinander verknüpfen, vorausschauende Vorschläge und Analysen liefern sowie Fehler frühzeitig erkennen. So sparen Ingenieurinnen und Ingenieure Zeit und steigern die Qualität ihrer Arbeit.