Seit Jahrzehnten ist CAD das Rückgrat technischer Innovationen. Doch heute treten wir in eine neue Phase ein – eine Phase, in der künstliche Intelligenz CAD nicht nur verbessert, sondern auch die Art und Weise verändert, wie Ingenieure mit ihrem CAD-System interagieren.
Bei KI in CAD geht es nicht mehr um experimentelle Funktionen oder vage Versprechungen. Es geht darum, schon heute praktische, messbare Produktivitätssteigerungen zu erzielen und gleichzeitig den Grundstein für eine stärker vernetzte, intelligente Zukunft im Ingenieurwesen zu legen.
Der Zeitpunkt der tiefgreifenden Integration von KI in CAD ist kein Zufall. Mehrere Faktoren haben dazu beigetragen, diesen Moment möglich zu machen.
Erstens haben Fortschritte bei großen Sprachmodellen, der Cloud-Infrastruktur und der Rechenleistung die Möglichkeiten der KI erheblich erweitert. Zweitens sind die Erstellung und Nutzung von 3D-Modellen zu einer wertvollen Quelle digitaler Informationen für KI geworden. Dazu gehören Geometriedaten und in vielen Fällen auch technische Absichten sowie Produktfertigungsinformationen (PMI). (Viele Unternehmen treiben weiterhin modellbasierte Initiativen voran, die darauf abzielen, die 3D-Modelle in nachgelagerten Fertigungs- und Serviceanwendungen zu nutzen, doch für viele ist dies noch ein laufender Prozess.)
Gleichzeitig sehen sich Hersteller mit zunehmender Produktkomplexität, aggressivem Zeitdruck bei der Markteinführung und anhaltendem Fachkräftemangel konfrontiert. Von Ingenieuren wird verlangt, mit weniger mehr zu erreichen. KI hat sich als praktischer Weg herausgestellt, um Teams dabei zu helfen, Fachwissen zu skalieren, Best Practices konsequent anzuwenden und Arbeiten zu eliminieren, die keinen kreativen oder strategischen Mehrwert bieten.
Einer der wichtigsten – und oft missverstandenen – Punkte in Bezug auf KI im CAD-Bereich ist, dass sie nicht bei Null anfängt.
Brian Thompson, Divisional Vice President und General Manager des CAD-Segments bei PTC, liefert wichtige Einblicke zu diesem Thema. Lange bevor generative KI ins Gespräch kam, begannen führende CAD-Systeme bereits, technisches Wissen durch intelligente Automatisierung zu integrieren. Regelbasierte Funktionen wie Intent-Referenzen, benutzerdefinierte Features, modellbasierte Definitionen und standardgesteuerte Prüfungen reduzieren seit Jahren still und leise repetitive Arbeit und sorgen für Konsistenz.
Wenn Ihr CAD-System über diese Funktionen verfügt, sind diese regelbasierten Funktionen wichtiger denn je, da KI auf Struktur angewiesen ist. Hochwertige, semantisch vollständige Daten ermöglichen es der KI, Ingenieure zuverlässig zu unterstützen. Deshalb besteht die effektivste KI-Strategie nicht darin, bewährte CAD-Geometrie- oder Simulations-Engines zu ersetzen, sondern KI-Agenten direkt mit ihnen zu verbinden – und dabei jahrzehntelange technische Präzision zu nutzen, anstatt zu versuchen, sie zu umgehen.
Ein Beispiel für intelligente Automatisierung in PTCs Creo finden Sie unter dem folgenden Videolink.
Auf dem Markt herrscht viel Verwirrung rund um generatives Design und generative KI, daher sollte man sich darüber im Klaren sein: Sie lösen unterschiedliche Probleme.
Generatives Design ist physikgesteuert. Es nutzt Randbedingungen, Belastungen, Materialien und Fertigungsregeln, um optimierte Geometrien zu ermitteln. Es eignet sich hervorragend zur Beantwortung von Fragen wie: „Was ist die beste Struktur, um diese Leistungsziele zu erreichen?“
Generative KI hingegen ist besonders gut in Interaktion und Automatisierung. Sie interpretiert Absichten, übersetzt Anfragen in natürlicher Sprache in Aktionen, automatisiert Einrichtungsaufgaben und unterstützt Ingenieure mit kontextbezogener Anleitung, wenn sie auf Designherausforderungen stoßen.
Wenn diese Ansätze kombiniert werden, verstärken sich die jeweiligen Vorteile. KI kann den Aufwand für die Einrichtung von Studien, die Erforschung von Alternativen und die Interpretation von Ergebnissen drastisch reduzieren, während physikbasierte Solver sicherstellen, dass die Ergebnisse genau, herstellbar und vertrauenswürdig bleiben.
KI ist kein revolutionärer Sprung. Sie ist ein sich verstärkender Vorteil – einer, der bereits heute Ergebnisse liefert und dies auch in den kommenden Jahren tun wird.
Echten Mehrwert auf modernen CAD-Plattformen bieten
Das ist keine Theorie. Wir sehen bereits heute, wie KI in modernen CAD-Plattformen greifbare Vorteile bietet.
KI-gestützte Verbesserungen beschleunigen nun Simulationsabläufe, automatisieren bisher manuelle Einrichtungsschritte und integrieren multiphysikalische Analysen bereits in die frühen Phasen des Konstruktionsprozesses. Funktionen wie die automatische Kontakterzeugung, thermische und multiphysikalische Optimierung sowie KI-gestütztes generatives Design reduzieren Fehler, verkürzen Iterationszyklen und verbessern die Konstruktionsqualität.
Für Branchen wie Elektronik, Automobilbau und Luft- und Raumfahrt – in denen thermisches Verhalten, strukturelle Leistung und Systeminteraktionen entscheidend sind – führen diese Funktionen direkt zu einer schnelleren Entwicklung und besseren Produkten.
Einer der unmittelbarsten Vorteile der KI ist ihre Fähigkeit, „nicht-kreative Ingenieursarbeit“ zu reduzieren. Ingenieure verbringen viel zu viel Zeit mit sich wiederholenden Aufgaben: dem Festlegen von Parametern, dem Verwalten von Zusammenhängen, dem Erstellen von Dokumentationen und der Behebung von Einrichtungsproblemen. Diese Tätigkeiten sind zwar notwendig, tragen aber nicht zur Differenzierung von Produkten oder zur Förderung von Innovationen bei.
KI kann einen Großteil dieser Arbeit automatisieren – wodurch der manuelle Aufwand um 30 bis 50 Prozent reduziert wird –, während gleichzeitig die Fehlerquote sinkt und die Einarbeitungszeit verkürzt wird. Das Ergebnis sind nicht weniger Ingenieure, sondern effektivere: Ingenieure, die mehr Zeit für systemisches Denken, simulationsgestützte Entscheidungsfindung und interdisziplinäre Zusammenarbeit aufwenden.
Nicht jedes Unternehmen wird KI auf die gleiche Weise einsetzen.
Große Unternehmen verfügen oft über umfangreiche Datenbestände, ausgereifte Prozesse und spezialisierte IT-Teams, was es ihnen ermöglicht, maßgeschneiderte, agentenbasierte KI-Lösungen zu entwickeln, die Standards in komplexen Produktportfolios durchsetzen. Mittelständische Unternehmen hingegen legen in der Regel Wert auf sofort einsatzbereite KI-Funktionen, die ohne großen Anpassungsaufwand schnell einen Mehrwert liefern.
Der Schlüssel liegt in der Flexibilität – angefangen bei praktischen Anwendungsfällen über den Nachweis des Mehrwerts bis hin zur Skalierung in einem Tempo, das der Bereitschaft des Unternehmens entspricht.
Mit Blick auf die Zukunft entwickelt sich KI im CAD-Bereich von assistenzartigen Tools hin zu koordinierten, agentenbasierten Systemen.
Kurzfristig werden dialogorientierte Schnittstellen die Nutzung von CAD vereinfachen und viele UI-gesteuerte Aufgaben durch natürliche Interaktion automatisieren. Im Laufe der Zeit werden KI-Agenten Arbeitsabläufe über den gesamten digitalen Faden hinweg koordinieren – und Anforderungen, Konstruktionsänderungen, Simulationen, Fertbarkeitsprüfungen und Dokumentation zu einem kontinuierlichen, intelligenten Prozess verbinden.
Während dieser gesamten Entwicklung bleibt die Rolle der Ingenieure zentral. KI verstärkt die menschliche Kreativität und das menschliche Urteilsvermögen; sie ersetzt sie nicht.
Unternehmen, die der KI noch skeptisch gegenüberstehen, sollten klein anfangen und sich auf messbaren Nutzen konzentrieren. Bauen Sie auf den Automatisierungsmöglichkeiten auf, die Ihnen bereits zur Verfügung stehen, stärken Sie Ihre Datenbasis und lassen Sie sich bei den nächsten Schritten von den Ergebnissen leiten.
Eine wichtige Erkenntnis von Brian Thompson zum Thema CAD-KI: „KI ist kein disruptiver Sprung. Sie ist ein sich verstärkender Vorteil – einer, der bereits heute Ergebnisse liefert und dies auch in den kommenden Jahren tun wird.“
Steve ist Produktmarketingdirektor für Creo bei PTC. In dieser Funktion konzentriert sich Steve darauf, die Wettbewerbsvorteile der preisgekrönten Lösungen Creo, Creo Elements/Direct und Mathcad von PTC zu kommunizieren. Seine Karriere umfasst die Bereiche Luft- und Raumfahrt, Haushaltsgeräte und Unterhaltungselektronik.
Steve ist zertifizierter Lean Six Sigma Black Belt und hat einen Abschluss in Maschinenbau von der Purdue University sowie in Betriebswirtschaft von der UCLA.