Zusammenfassung
KI-Agenten kombinieren Modelle, Kontext und Tools, um als digitale Mitarbeiter zu fungieren. Im Ingenieurwesen führen KI-Agenten unter menschlicher Aufsicht ganze Prozesse durch, liefern getestete Entwürfe und beschleunigen Forschungs- und Entwicklungsprozesse – von der Angebotsanalyse über die Konzepterstellung bis hin zur Design-to-Cost-Optimierung. Dieser Artikel erklärt, wie man die aktuelle Situation der agentenbasierten KI im Ingenieurwesen einschätzen kann und welche Herausforderungen es zu bewältigen gilt.
KI-Agenten im Ingenieurwesen: Von Einzelmodellen zu skalierbaren agentenbasierten Systemen
Was sind KI-Agenten im Ingenieurwesen?
KI-Agenten im Ingenieurwesen entwickeln sich rasch von experimentellen Pilotprojekten zu praktischen Systemen, die echte Ingenieursarbeiten ausführen. Im Gegensatz zu KI-Tools für Copiloten, die hauptsächlich mit Office- oder Projektmanagement-Tools Texte oder Grafiken generieren, sind KI-Agenten im Ingenieurwesen so konzipiert, dass sie direkt in den Arbeitsabläufen von Ingenieurstools eingesetzt werden können.
Sie können Sprachmodelle mit domänenspezifischem Kontext, strukturierten Daten und Spezialtools wie CAD-, Simulations- und Kalkulationssoftware verbinden. Das Ergebnis ist eine neue Klasse digitaler Mitarbeiter, die unter menschlicher Aufsicht mehrstufige Ingenieursaufgaben ausführen können.
Large Language Model + Context + Tools = Agent
- Large Language Model (LLM): Der Motor flexibler Kommunikationsintelligenz.
- Context: Das spezifische Ziel, die Rolle oder Aufgabe, die das Modell erfüllen soll, einschließlich Speicher und relevantem Wissen, unter Einhaltung der technischen Anforderungen, Vorschriften und Einschränkungen.
- Tools: Externe Systeme wie PDF-Reader, Excel oder sogar spezielle Ingenieurs-Tools und Workflows.
Durch die Ausstattung eines LLM mit Kontext und Tools verändert sich seine Funktion. Anstatt lediglich theoretische, textbasierte Antworten zu liefern, kann ein Agent mit technischen Systemen interagieren, diese direkt manipulieren und Lösungen liefern, auf die sich ein Ingenieur verlassen kann. Er wandelt sich von einem Gesprächspartner zu einem Kooperationspartner.
Diese Single-Agent-Architektur stößt jedoch bald an ihre Grenzen. Die schiere Menge an Informationen und die kontextuelle Komplexität, die dem Ingenieurwesen innewohnt, kann ein einzelner Agent nicht vollständig bewältigen. Dies führte zu einem Bedarf an einem ausgefeilteren, kollaborativen Rahmenwerk, um das riesige Netz an Ingenieursdaten und -prozessen zu verwalten.
Diese Erkenntnis führt direkt vom Konzept eines einzelnen Agenten zur Notwendigkeit eines Multi-Agenten-Systems (MAS), das speziell dafür entwickelt wurde, KI-Fähigkeiten auf Unternehmensebene zu koordinieren.
Multi-Agenten-KI-Systeme für Engineering Workflows
Agentische KI-Systeme, die auf Ingenieurswesen spezialisiert sind, wie beispielsweise die mit Synera implementierten, stellen die modernste Lösung für die Koordination von Teams aus KI-Agenten in komplexen Bereichen dar. Diese Teams bestehen aus spezialisierten Agenten, wie beispielsweise einem CAD-Agenten, einem FEM-Agenten und einem Kostenagenten, die über mehrere Schritte hinweg im Produktentwicklungsprozess zusammenarbeiten.
Dieser Multi-Agenten-Ansatz entstand aus der praktischen Notwendigkeit heraus, die unzähligen Kombinationen von Kontexten und Tools zu verwalten, die einen einzelnen KI-Agenten überfordern können. Anstatt dass ein Benutzer mit einem Agenten interagiert, der mit einer Reihe von Tools verbunden ist, arbeiten Synera-Benutzer mit einem Supervisor-Agenten zusammen, der wiederum ein Team von spezialisierten Agenten, sogenannten Digital Engineers, koordiniert.
Jeder digitale Ingenieur verfügt über domänenspezifisches Ingenieurswissen, Zugriff auf bestimmte Tools wie Moldflow, Fusion, HyperMesh oderr Siemens NX und klare Prozessabläufe, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu gewährleisten, auf die sich Ingenieure verlassen können.
Diese von Synera entwickelte Architektur ermöglicht es dem Multi-Agenten-System, getestete Produktdesigns zu liefern, während die Arbeitsabläufe als Leitplanken dienen, um Halluzinationen zu verhindern und letztendlich Ergebnisse zu gewährleisten, denen Ingenieure vertrauen können. Dieses Framework hilft der KI, sich von der einfachen Fähigkeit zu „sprechen und zu denken” zu der Fähigkeit zu „handeln und zu analysieren” weiterzuentwickeln, wodurch schnelle Produktentwicklungsergebnisse in einer effizienten Zusammenarbeit und Arbeitsteilung mit menschlichen Ingenieuren erzielt werden. Menschliche Ingenieure sind die kreativen und innovativen Köpfe und erhalten von ihren agentenbasierten Kollegen sehr schnell Antworten auf ihre Ideen.
Sehen Sie sich als Beispiel in diesem kurzen Video an, wie KI-Agenten-Ingenieure für die NASA arbeiten:
Wie KI-Agenten von Ingenieurteams eingesetzt werden
Entwicklungsteams nutzen KI-Agenten als digitale Mitarbeiter, die die Schlussfolgerungsfähigkeiten großer Sprachmodelle mit einer Orchestrierungsebene und direktem Zugriff auf regelbasierte Workflows und Entwicklungswerkzeuge kombinieren. Die Agenten ersetzen keine Ingenieure. Stattdessen lernen sie aus Entwicklungsentscheidungen, sorgen für Konsistenz und übertragen den Kontext auf verschiedene Entwicklungswerkzeuge und Teams. Wenn Ziele, Qualitätskriterien oder Urteilsvermögen gefragt sind, verlassen sie sich auf Menschen.
CAD-Automatisierung
Wie KI-Agenten arbeiten:
KI-Agenten generieren und modifizieren CAD-Modelle durch direkte Interaktion mit branchenüblichen CAD-Tools, während Ingenieure Anforderungen definieren und Ergebnisse genehmigen.
- Ingenieure beschreiben Anforderungen in natürlicher Sprache, beispielsweise funktionale Einschränkungen oder Designvorstellungen.
- Spezialisierte CAD-Agenten übersetzen diese Eingaben in strukturierte Aktionen und führen sie direkt in Tools wie CATIA, Creo oder NX aus.
- Bei parametrischen Konstruktionen passen Agenten Parameter an und regenerieren Geometrien durch Workflows, wie sie beispielsweise in Synera integriert sind, wodurch Konsistenz ohne manuelle Nachbearbeitung gewährleistet wird.
- Während des gesamten Prozesses wenden Agenten institutionelle Regeln wie Toleranzen und Standards an und fordern bei Konflikten oder Unklarheiten eine Überprüfung durch Menschen an.
Menschliche Aufsicht:
Ingenieure validieren Geometrien, genehmigen Änderungen und greifen ein, wenn Kompromisse beim Design eine fachkundige Beurteilung erfordern.
Design-to-Cost-Optimierung
Wie KI-Agenten arbeiten:
Ein Team von Agenten bewertet frühzeitig die Kostenauswirkungen von Designentscheidungen und verwendet dabei Kostenberechnungstools anstelle von Schätzungen.
- Kosten-Agenten analysieren CAD- und Stücklistendaten und verbinden sich direkt mit Spezialsoftware wie Facton oder benutzerdefinierten Datenbanken, um physikalisch realistische Kosten zu berechnen.
- Ingenieure stellen „Was-wäre-wenn“-Fragen, beispielsweise wie sich die Kosten mit dem Produktionsvolumen oder der Materialauswahl verändern.
- Die Kostenrechner führen automatisch Szenarien durch, vergleichen Alternativen und zeigen Kompromisse zur Überprüfung auf.
- Wenn kostengünstigere Optionen realisierbar sind, stimmen sich die Kostenrechner mit CAD- und Prozessagenten ab, um Designalternativen vorzuschlagen.
Menschliche Aufsicht:
Ingenieure und Kostenspezialisten überprüfen Annahmen, genehmigen Szenarien und entscheiden, welche Kompromisse mit den Geschäfts- und Leistungszielen vereinbar sind.
Simulation and validation
Wie KI-Agenten arbeiten::
Simulationsagenten automatisieren die Einrichtung und Ausführung unter Beibehaltung der technischen Absicht und physikalischen Korrektheit.
- Agenten interpretieren Konstruktionskontexte, um Lastfälle, Randbedingungen, Materialien und Solver-Einstellungen in FEA- und CFD-Tools zu definieren.
- Für rechenintensive Simulationen verwenden Agenten Reduced-Order Models, um vor der vollständigen Validierung schnelle, gerichtete Einblicke zu gewinnen.
- Multi-Agenten-Workflows führen groß angelegte Validierungen durch, beispielsweise nächtliche Simulationen über viele Konstruktionsvarianten hinweg.
- Die Ergebnisse werden zusammengefasst und auf Anomalien hin überprüft, wobei die Rückverfolgbarkeit zu Annahmen und Eingaben gewährleistet ist.
Menschliche Aufsicht:
Simulationsexperten überprüfen Ergebnisse, validieren Annahmen und entscheiden, wann eine vollständige Analyse erforderlich ist.
RFQ Evaluierung und Auswahl von Lieferanten
Wie KI-Agenten arbeiten::
Agenten koordinieren Daten und Analysen abteilungsübergreifend, um den Angebotsanfrageprozess zu beschleunigen, ohne dabei an technischer Präzision einzubüßen.
- Ein Supervisor-Agent koordiniert die Eingaben eines Teams von Agenten aus den Bereichen Vertrieb, Engineering, Montage und Einkauf.
- Die Agenten extrahieren wichtige Anforderungen aus umfangreichen Kundendokumenten, identifizieren Unstimmigkeiten und wandeln diese in strukturierte technische Daten um.
- Die Beschaffungsagenten bewerten die Strategien der Lieferanten anhand von Kosten-, Risiko- und Machbarkeitskriterien.
- Das Team von Agenten stellt automatisch Angebotsanfragen und erste Kostenvoranschläge zusammen und zeigt offene Fragen an, die von Menschen beantwortet werden müssen.
Menschliche Aufsicht:
Ingenieure und Beschaffungsteams prüfen Anforderungen, validieren Annahmen und treffen endgültige Entscheidungen hinsichtlich Lieferanten und Preisen.
Chancen und Herausforderungen der agentenbasierten KI im Ingenieurwesen
Das Ingenieurwesen stellt eine einzigartige Herausforderung dar, die sich nicht ohne Weiteres durch eine KI-Agentenlösung bewältigen lässt. Das Ingenieurwesen stützt sich auf strukturelles Wissen und präzise physikalische Daten wie CAD-Daten und Simulationsergebnisse, für die LLMs und generalisierte Agenten nicht in erster Linie konzipiert sind.
Eine robuste und nahtlose Tool-Integration über den gesamten Produktentwicklungsprozess hinweg ist ein weiterer Schlüssel zur Überwindung einer grundlegenden Hürde für agentenbasierte KI im Ingenieurwesen. Ebenso wichtig ist der Schutz des geistigen Eigentums der Hersteller. Cybersicherheit ist ein wichtiger Grund dafür, dass Synera-KI-Agenten über eine lokale Infrastruktur und nicht über die Cloud bereitgestellt werden.
Laut dem Bericht „Manufacturing Predicts 2026: AI Agents, Digital Twins and the Race to Autonomous Operations” von Gartner schreiten KI-Agenten zwar in Richtung autonomer Abläufe voran, doch die Einführung im Fertigungssektor hinkt aufgrund dieser spezifischen Hindernisse hinterher:
- Herausforderungen bei der Technologieintegration
- Die hohen Anforderungen sicherheitskritischer Umgebungen
- Begrenzte KI-Bereitschaft innerhalb von Organisationen
- Anhaltende Probleme mit der Datenqualität und -verfügbarkeit
- Erhöhte Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit
Agentische KI-Lösungen für den Ingenieursbereich müssen diese Herausforderungen erfolgreich bewältigen – technologischer und organisatorischer Wandel müssen Hand in Hand gehen. Diejenigen, die dies schaffen, werden das Tempo bestimmen, mit dem ingenieurlastige Unternehmen von agentenbasierten KI-Pilotprojekten zu einem etablierten KI-Engineering-Betriebsmodell übergehen.
Bewältigung der 40-prozentigen Kostensteigerung
Darüber hinaus wird dieser autonome Wandel zu einem zunehmend prohibitivem Kostenfaktor führen. Gartner prognostiziert einen „Anstieg der Kosten für Kernsysteme um 40 % bis 2029”.
Gartner merkt an: „Eine stärkere Bindung an etablierte unternehmensweite Plattformanbieter veranlasst Nutzer dazu, nach kostengünstigeren Technologieanbietern zu suchen, die einen hohen Cloud-nativen KI-Wert bieten. Diese Technologieunternehmen der neuen Generation werden an Bedeutung gewinnen, etablierte Anbieter herausfordern und die Wettbewerbsdynamik auf dem Markt neu gestalten.”
Erfolg erfordert Lösungen, die über fragmentierte Pilotprojekte hinausgehen, organisatorische Hindernisse für die Einführung überwinden und eine robuste Automatisierungsgrundlage schaffen, auf der Agenten und Menschen eine flexible Automatisierungsplattform gemeinsam nutzen, die einen einfachen Wechsel zwischen verschiedenen CAD-, CAE-, Meshing- oder Solver- und PLM-Anwendungen ermöglicht, um die am besten geeigneten auszuwählen und einen reibungslosen Werkzeugwechsel zu ermöglichen, sollte Kosteneinsparung zu einem Faktor werden.
Quantifizierung der KI-Einführung und der Wettbewerbszwang für Führungskräfte in der Wirtschaft
Um fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen und realistische Technologie-Roadmaps festzulegen, ist es entscheidend, den Fortschritt der KI zu quantifizieren.
Die Zahl der menschengeführten Multi-Agenten-Systeme im Ingenieurwesen nimmt heute rapide zu. Diese haben bereits zu einer Verbesserung der Effizienz und der Vorlaufzeiten geführt. Mit dem Aufkommen der nächsten Phase der agentenbasierten KI hat der Einsatz von halbautonomen Agenten in wichtigen Anwendungsfällen ein beeindruckendes Potenzial, den Druck auf das Ingenieurwesen, mit weniger mehr zu erreichen, weiter zu verringern.
Eine strategische Planungsannahme von Gartner prognostiziert, dass „bis 2030 halbautonome KI-Agenten 10 % der wichtigsten Anwendungsfälle in den Bereichen Produktion, Qualität und Wartung koordinieren werden”. Dies entspricht einer deutlichen Steigerung gegenüber den derzeitigen 2%, wobei jedoch betont wird, dass Menschen weiterhin die endgültige Entscheidungsgewalt über alle kritischen Entscheidungen behalten werden. Den Gartner-Bericht können Sie hier herunterladen.
Die Tatsache, dass die Tool-Ebenen für das Engineering weitgehend festgelegt sind, bedeutet, dass der eigentliche Wettbewerbsvorteil nicht mehr der Zugang zum neuesten KI-Modell ist, sondern die organisatorische Bereitschaft und spezialisierte agentenbasierte Engineering-Lösungen, die sich mit der Engineering-Tool-Ebene verbinden lassen, um Agenten effektiv einzusetzen und sie mit leistungsstarken Tools auszustatten.
Die Wettbewerbsanforderung für jede Führungskraft ist daher klar: Der Fokus muss von der Bewertung des nächsten KI-Modells auf die Gestaltung des operativen Kontexts verlagert werden: die integrierten Daten, Tools und Workflows, die agentenbasierte KI-Systeme benötigen. Die Unternehmen, die heute diese Grundlage schaffen, werden morgen als Erste vom Wert der KI profitieren.
Erfahren Sie in einem On-Demand-Webinar, wie führende Engineering-Unternehmen KI-Agenten heute einsetzen: Wie man KI-Agenten in Ingenieurteams einsetzt, um einen skalierbaren Wettbewerbsvorteil aufzubauen
Umsetzbare Erkenntnisse, die CIOs und Führungskräften im Ingenieurwesen helfen
Lesen Sie den Gartner-Bericht „Manufacturing Predicts 2026: Digital Twins, AI Agents, and the Race to Autonomous Operations”, um umsetzbare Leitlinien für den Weg zur agentenbasierten KI zu erhalten.
Häufig gestellte Fragen zu KI-Agenten für das Ingenieurwesen
Wie wird KI im Ingenieurwesen eingesetzt?
KI wird als digitaler Mitarbeiter eingesetzt, der sich um repetitive, weniger wichtige Aufgaben kümmert, sodass sich Ingenieure auf wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren können. Sie beschleunigt Iterationszyklen durch die Automatisierung komplexer Prozesse wie Anforderungsanalyse und Angebotserstellung oder Angebotsauswertung und Lieferantenauswahl.
KI-gestützte Workflows verwenden außerdem Modelle reduzierter Ordnung, um Belastungen oder CFD-Ergebnisse in Sekundenschnelle vorherzusagen und liefern so schnelle Erkenntnisse, für die zuvor stundenlange Berechnungen erforderlich waren. Darüber hinaus hilft KI dabei, institutionelles Wissen zu erfassen und zu bewahren, indem sie Expertenentscheidungen in durchsuchbare, wiederverwendbare digitale Assets umwandelt.
Was ist ein Multi-Agenten-System im Engineering?
Ein Multi-Agenten-System (MAS) ist eine Gruppe spezialisierter KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe technische Aufgaben zu lösen, die für einen einzelnen Agenten zu umfangreich sind. Dies spiegelt die Arbeitsweise realer Ingenieurteams wider.
Jedem Agenten wird eine bestimmte Rolle zugewiesen, z. B. CAD, Simulation oder Kostenkalkulation. Ein Supervisor-Agent fungiert als Projektmanager, koordiniert den Informationsfluss und aktiviert die richtigen Spezialisten zum richtigen Zeitpunkt. Diese Maschine-zu-Maschine-Zusammenarbeit reduziert Verzögerungen, die durch manuelle Übergaben zwischen Personen entstehen.
Wie lassen sich KI-Agenten in CAD- und Simulationswerkzeuge integrieren?
KI-Agenten lassen sich in Engineering-Software integrieren, indem sie regelbasierte Workflows (wie Synera-Workflows) über REST-APIs aufrufen. Diese Workflows dienen als standardisierte Konnektoren zu Tools wie Siemens NX, CATIA, Creo und FEA-Lösern.
Um Tools für Agenten nutzbar zu machen, werden Engineering-Prozesse in klare Ein- und Ausgänge parametrisiert. Dadurch können Agenten Modelle zuverlässig modifizieren, Simulationen durchführen und Ergebnisse ohne manuelles Eingreifen zwischen Tools austauschen.
Sind KI-Agenten für technische Entscheidungen zuverlässig?
The goal of agent-based AI is to support and complement engineers, not replace them. While agents can take on 50% to 70% of repetitive engineering tasks, humans remain indispensable for judgment, creativity, and safety-critical decisions.
Over time, engineering organizations are expected to evolve into a “diamond-shaped” structure, with engineers taking on higher-value roles as supervisors, reviewers, and decision-makers for a growing digital workforce.
Können KI-Agenten Ingenieure ersetzen?
Das Ziel der agentenbasierten KI ist es, Ingenieure zu unterstützen und zu ergänzen, nicht sie zu ersetzen. Während Agenten 50 % bis 70 % der sich wiederholenden Ingenieursaufgaben übernehmen können, bleiben Menschen für Urteilsvermögen, Kreativität und sicherheitskritische Entscheidungen unverzichtbar.
Es wird erwartet, dass sich Ingenieursorganisationen im Laufe der Zeit zu einer „diamantförmigen” Struktur entwickeln, in der Ingenieure höherwertige Rollen als Vorgesetzte, Prüfer und Entscheidungsträger für eine wachsende digitale Belegschaft übernehmen.
Gartner, Manufacturing Predicts 2026: Digital Twins, AI Agents, and the Race to Autonomous Operations, 10 December 2025, Alexander Hoeppe Et Al.
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