In der Fertigungsindustrie wird nicht mehr darüberdiskutiert, ob agentisches Engineering funktioniert. Die Early Adopters habendie Pilotphase hinter sich gelassen, erzielen messbare Ergebnisse und führenagentische KI-Lösungen nun unternehmensweit ein. Die Transformation istmittlerweile Mainstream und der Fokus hat sich von der Frage „Wird dasfunktionieren?” zu der Frage „Wie setzen wir das in großem Maßstab undverantwortungsbewusst in unserem bestehenden Engineering-Stack ein?” verlagert.
Diese Frage ist schwieriger zu beantworten, als es klingt.Angesichts der Vielzahl der heute verfügbaren KI-Optionen ist die Suche nacheiner Plattform, die integrierte agentische Engineering-Lösungen nahtlos in derHardware-Fertigung einsetzen kann, eine der größten Herausforderungen fürFührungskräfte im Engineering.
Auf der Hannover Messe 2026, der weltweit führendenFachmesse für die Fertigungsindustrie mit über 4.000 Ausstellern und 130.000Besuchern aus mehr als 150 Ländern, präsentierte Synera gemeinsam mit seinemstrategischen Investor und Kooperationspartner Capgemini seine agentischenKI-Lösungen für die F&E-Entwicklung. Dr. Moritz Maier, CEO und Mitbegründervon Synera, diskutierte in einer Podiumsdiskussion mit Natalja Schuler Boehm,Leiterin für Ecosystem Growth and Success bei Siemens Xcelerator, Jean-PierreRoux, CEO von Dessia Technologies, sowie Jacques Bacry, Global Head of PLMPractice und Global Offer Lead für Digital Continuity bei Capgemini, über denKI-Engineering-Stack.
TL;DR: Der Aufbau eines KI-Engineering-Stacks istnicht einfach, insbesondere in der Hardware-Fertigung. Engineering-Abläufeumfassen fragmentierte Tools, isoliertes Wissen und Prozesse, die KI-Systemenicht vollständig erfassen oder umsetzen können. Wir wissen, dass der Aufbaudes richtigen KI-Engineering-Stacks eine der komplexesten Entscheidungen mithohem Risiko ist, vor der Führungskräfte im Engineering derzeit stehen.
In diesem Beitrag fassen wir zusammen, worüber sich dieBranchenführer von Synera, Siemens Xcelerator, Dessia Technologies undCapgemini in der Podiumsdiskussion geeinigt haben, und zeigen anhand vonSyneras Live-Demo von „Agentic AI for Engineering“, wie diese Prinzipien in derPraxis umgesetzt werden können.
Der aktuelle Stand des KI-Entwicklungsstacks: Worüber sich die führenden Stimmen der Branche einig sind
Der Einsatz agentischer KI im Ingenieurwesen ist nicht nur eine technologische Herausforderung. Er erfordert Fingerspitzengefühl, fundiertes ingenieurwissenschaftliches Fachwissen und einen konsequenten Fokus auf messbaren Kundennutzen statt auf visionäre Demonstrationen.
Bei der Podiumsdiskussion einigten sich Führungskräfte von Synera, Siemens Xcelerator, Dessia und Capgemini auf vier Grundsätze, die skalierbare, eigenständige KI-Programme von solchen unterscheiden, die ins Stocken geraten.
Synera: Die Ingenieursarbeit muss sich von isolierten Aufgaben zu umsetzbaren und steuerbaren Arbeitsabläufen entwickeln. Für diese Transformation sind Investitionen in Technologie und organisatorische Voraussetzungen gleichermaßen erforderlich. Agentenbasierte Programme, die der Wertschöpfung eher nachjagen, als sie zu liefern, bestehen den Test an realen Ingenieursprodukten nicht. Plattformen, die dies schaffen, sind LLM-unabhängig und tool-unabhängig. Sie sind darauf ausgelegt, sich mit den entscheidenden Tools und Daten zu verbinden, die Ingenieure bereits nutzen.
Siemens Xcelerator: „Black-Box“-KI hat in den Produktionsabläufen der Fertigungstechnik nichts zu suchen. Ohne Rückverfolgbarkeit, Governance, strukturierte Daten und digitale Kontinuität als fest verankerte Grundlagen bleiben Unternehmen am Ende auf einer Anhäufung von KI-Pilotprojekten sitzen, die sich niemals in umsatzgenerierende Programme umsetzen lassen.
Capgemini: Die am besten einsetzbaren agentenbasierten KI-Lösungen bauen auf bestehenden Engineering-Tools auf und ersetzen diese nicht. Die meisten Fertigungsunternehmen arbeiten seit Jahrzehnten mit ihren Toolchains. Sie wünschen sich eine agentenbasierte Ebene, die sich mit ihren bestehenden Systemen synchronisiert, und diese nicht stört.
Dessia: Im Ingenieurwesen geht es im Grunde genommen um Entscheidungen. Der größte Nutzen der KI im Ingenieurwesen liegt nicht in der Automatisierung um ihrer selbst willen, sondern darin, fundiertere Entscheidungen zu ermöglichen und Lösungsräume zu erschließen, die Ingenieure allein nicht erreicht hätten.
Das sind keine bloßen Hoffnungen von Beobachtern. Diese Aussagen stammen von Unternehmen, die bereits funktionsfähige agentenbasierte KI bei großen Hardwareherstellern in den Bereichen Automobil, Luft- und Raumfahrt sowie Haushaltsgeräte eingesetzt haben. Was sie beschrieben haben, ist der Maßstab, an dem Führungskräfte im Ingenieurwesen Lösungen heute messen.
Synera wurde unter Missachtung all dieser Grundsätze entwickelt. Auf der Hannover Messe wurde dies durch eine Live-Demonstration des agentenbasierten KI-Systems von Synera, das einen Akku von Grund auf entwarf, eindrucksvoll unter Beweis gestellt.
Video: Das agentische KI-System „Synera“ entwirft einen Akku von Grund auf
In dieser vierminütigen Demo erstellt das agentenbasierte KI-System von Synera aus einer Eingabe in natürlicher Sprache, kombiniert mit technischen Vorgaben und Anforderungen, eigenständig einen vollständigen Konstruktionsbericht.
Ein Supervisor-Agent koordiniert ein Team aus sechs spezialisierten Agenten. „Zelle & Konfiguration”, „CAD”, „Thermal”, „FEA”, „Kalkulation” und „Report”. Jeder Agent verfügt über festgelegte Zuständigkeiten sowie explizite Regeln und Grenzen für die Entscheidungsfindung.
Das System hat sich über das Prototypenstadium hinaus weiterentwickelt und wird derzeit bei großen Herstellern in den Bereichen Automobilbau, Luft- und Raumfahrt sowie Konsumgüterindustrie eingesetzt. Es komprimiert technische Arbeitsabläufe, die normalerweise tagelange manuelle Koordination erfordern, zu einem einzigen geregelten automatisierten Durchlauf.
Wie Synera alle Kriterien erfüllt: Von den Grundsätzen bis zur Praxis
Die meisten agentenbasierten KI-Plattformen sind für Software konzipiert. Synera hingegen wurde von Grund auf für den Ingenieursbereich entwickelt, um den besonderen Anforderungen, Werkzeugen und Entscheidungsprozessen gerecht zu werden, mit denen Hardwarehersteller täglich konfrontiert sind. Durch die Anbindung an über 80 CAx- und PLM-Tools ersetzen die Agenten von Synera die bestehenden Engineering-Systeme nicht, sondern arbeiten innerhalb dieser Systeme. Sie übernehmen die manuellen und sich wiederholenden Aufgaben, sodass sich Ingenieure auf die Problemlösung und Innovation konzentrieren können, die Produkte und Unternehmen tatsächlich voranbringen.
Jedes von Synera eingesetzte agentische KI-System basiert auf regelbasierten, deterministischen Workflows. Diese entstehen in folgenden Schritten: Zunächst werden die bestehenden Engineering-Prozesse eines Unternehmens digitalisiert und optimiert, dann erfolgt eine Anbindung an wichtige Tools für Geometrieerstellung, Simulation, FEA und Kalkulation und schließlich werden LLMs für eine kontrollierte Entscheidungsfindung eingebunden, ohne dass in jeder Phase manuelle Übergaben erforderlich sind.
Die Batteriepack-Demo veranschaulicht konkret, wie diese Prinzipien in einem funktionierenden Engineering-System aussehen.
Rückverfolgbarkeit: keine Black Boxes, lückenloser Prüfpfad
- Der Supervisor-Agent dokumentiert jeden Schritt des Prozesses: von den vom Ingenieur eingegebenen Daten über die an die einzelnen spezialisierten Agenten übermittelten Ergebnisse bis hin zur Rückübermittlung.
- Jeder Agent arbeitet im Rahmen klar definierter Zuständigkeiten, Entscheidungsgrenzen und fester Vorgaben, die vom Ingenieurteam festgelegt wurden.
- Der Ingenieur behält durchgehend die Kontrolle. Als der Ingenieur beschloss, den Thermal-Agenten zu überspringen und direkt zur FEA überzugehen, respektierte das System diese Übersteuerung sofort, leitete den Workflow entsprechend um und unterbrach die Kette nicht.
- Alle Geometrieänderungen, Simulationsergebnisse und Berechnungen bleiben in der Synera-Benutzeroberfläche sichtbar und zugänglich. Dem Team, das die Validierung vornehmen muss, wird nichts vorenthalten.
Auf Ihren bestehenden Tools aufbauend, nicht an deren Stelle
- Die Integration von Synera mit über 80 CAx- und PLM-Tools war keine nachträgliche Idee. Es handelte sich um eine grundlegende architektonische Entscheidung.
- In den Tool-Ketten von Entwicklungsabteilungen steckt jahrzehntelanges Prozesswissen. Synera wurde so konzipiert, dass es zukunftssicher ist und keine Bindung an bestimmte Anbieter schafft.
- In der Batteriepack-Demo arbeitet jeder spezialisierte Agent über Syneras Run-Workflow-Tool und ist direkt mit bestehenden Tool-Ketten verbunden. Dabei werden die strengen Vorgaben berücksichtigt, die Ingenieurteams aus Erfahrung entwickelt haben.
- Das technische Know-how des Unternehmens (seine Prozesse, Parameter und Vorgaben) wird somit bewahrt und genutzt statt ersetzt.
Zuerst strukturierte Arbeitsabläufe, dann KI
- Agentische KI ist nur so zuverlässig wie die Grundlage, auf der sie läuft. Die Implementierungsmethodik von Synera beginnt damit, bestehende Konstruktionsprozesse in regelbasierte Arbeitsabläufe zu digitalisieren. Auf diese Weise erhalten Führungskräfte im Konstruktionsbereich die Werkzeuge, um diese Prozesse durch KI-gestützte Arbeitsabläufe zu vereinfachen, zu verbessern und zu automatisieren, bevor LLMs für eine vollständig agentische Ausführung eingebunden werden.
- In der Batteriepack-Demo bewertet der Cell & Configuration-Agent benutzerdefinierte Kriterien und feste Regeln, keine Annäherungswerte. Der CAD-Agent erhält strukturierte Geometrie-Eingaben.
- Jeder Übergang zwischen den Agenten ist ein strukturiertes Datenereignis, kein Austausch in freier Form. Die Agenten improvisierten nicht; sie agierten auf der Grundlage einer geregelten Struktur.
Synera beginnt jedes Projekt mit einer gründlichen Analyse der Anwendungsfälle, um für jeden Prozess den richtigen Grad an agentenbasiertem Engineering zu ermitteln. So wird sichergestellt, dass KI dort eingesetzt wird, wo sie den größten Mehrwert schafft, und nicht nur dort, wo es technisch möglich ist.
Die Gewinner werden auf Grundsätzen aufbauen, nicht auf Versprechungen
Führende Unternehmen der Fertigungsbranche prüfen derzeit, ob die ihnen vorliegenden agilen Lösungen den Anforderungen eines unternehmensweiten Einsatzes tatsächlich genügen. Dazu gehören Rückverfolgbarkeit, Integration in bestehende Tools, strukturierte Grundlagen und ein nachgewiesener Mehrwert gegenüber Pilotprojekten.
Auf der Hannover Messe wurden diese Grundsätze von Unternehmen bestätigt, die agentische KI bereits in Produktionsumgebungen einsetzen. Ein Beispiel dafür war die Live-Demonstration eines Akkupacks durch Synera: Der gesamte Konstruktionszyklus – von der Eingabe in natürlicher Sprache bis zum technischen Bericht – wurde dabei in nur vier Minuten durchlaufen.
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