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Die Erwartungen an Künstliche Intelligenz im Engineering sind hoch: Sie soll Prozesse beschleunigen, Berechnungen automatisieren und bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Doch in vielen Fällen bleibt der gewünschte Effekt aus. Nicht, weil die Technologie versagt – sondern weil die Grundlagen fehlen: saubere, vernetzte und zugängliche Daten.

Fragmentierte Systeme als Schwachstelle

In der technischen Produktentwicklung werden zahlreiche spezialisierte Tools eingesetzt – von 3D-CAD über Auslegungs- und Berechnungssoftware bis hin zur Dokumentation. Das Problem: Häufig arbeiten diese Systeme nebeneinander, nicht miteinander. Informationen werden manuell übertragen, Daten liegen in unterschiedlichen Formaten vor, und wichtige Zwischenergebnisse verschwinden in isolierten Ablagestrukturen.

Diese Fragmentierung verhindert nicht nur durchgängige Prozesse – sie macht es nahezu unmöglich, digitale Intelligenz wie KI sinnvoll einzubinden. Denn KI braucht eines vor allem: Zugriff auf verknüpfte, strukturierte und interpretierbare Daten.

Wo KI scheitert, fehlt oft die Verbindung

Die größten Herausforderungen im Zusammenhang mit fehlenden Schnittstellen lassen sich auf fünf zentrale Punkte verdichten:

• Dateninseln statt Datenfluss:

Ohne Verbindung zwischen CAD, Berechnung und Dokumentation entsteht kein durchgängiges Gesamtbild. KI sieht lediglich Einzelfragment – das reicht nicht für belastbare Analysen.

• Manuelle Übertragung statt Automatisierung:

Wo Daten von Hand eingetragen werden, ist Skalierung ausgeschlossen. Fehlerquellen steigen, und der Automatisierungseffekt bleibt aus.

• Inkompatible Formate:

Unterschiedliche Datenstrukturen behindern die Übergabe zwischen Systemen – ein klassischer Medienbruch, der die Integration blockiert.

• Intransparenz bei Entscheidungen:

Ohne konsistente und aktuelle Daten fehlen die Grundlagen für fundierte Entscheidungen – sowohl für Menschen als auch für KI-gestützte Auswertung.

• Technisches Wissen bleibt lokal:

Ergebnisse aus Berechnungen oder Simulationen sind oft nur in der jeweiligen Software sichtbar – sie werden nicht systematisch in den Prozess zurückgespielt.

Schnittstellen als Schlüssel zu digitaler Effizienz

Die Lösung liegt in der konsequenten Vernetzung technischer Systeme durch standardisierte Schnittstellen. Formate wie STEP ermöglichen die strukturierte Übergabe von Geometrien aus dem CAD direkt in die Berechnungssoftware. Moderne Engineering-Tools wie MDESIGN bieten zusätzlich die Möglichkeit, Ergebnisse in strukturierter Form zurück in den Konstruktionsprozess zu übergeben – ob zur Dokumentation, Weiterverarbeitung oder automatisierten Prüfung.

Ein integrierter Datenfluss reduziert nicht nur Zeitaufwand und Fehler, sondern legt die Basis für automatisierte Workflows und KI-basierte Analyse. Erst durch diese technische Interoperabilität wird aus Datensammlung echter Informationsgewinn.

Fazit

Die Diskussion um den Einsatz von KI im Engineering darf nicht isoliert geführt werden. Die technologischen Potenziale sind real – doch sie entfalten sich nur, wenn die Voraussetzungen stimmen. Schnittstellen sind dabei kein nachgelagertes IT-Thema, sondern eine zentrale Voraussetzung für moderne, datengetriebene Produktentwicklung.

Mehr Informationen über Formate, Modelle und Schnittstellen im Berechnungsumfeld bietet MDESIGN hier: