Neugestaltung Engineering Workflows für Agentic AI

In fünf Jahren ist ein Ingenieur ohne Ki-Agenten wie eine Fabrik ohne Strom. – Dr. Moritz Maier, CEO, Synera

Der Übergang von manuellen Prozessen zu softwaregesteuerten Arbeitsabläufen dauerte fast 100 Jahre. Die darauf folgende KI-Revolution brauchte weniger als ein Jahrzehnt, um sich zu entfalten. Das Tempo nimmt zu und das Zeitfenster, in dem man eine Führungsrolle spielen kann, wird immer kleiner. Doch aus den früheren Automatisierungsrevolutionen lassen sich Lehren ziehen.

Als Fabriken von Dampfmaschinen auf Elektromotoren umstellten, haben die meisten ihre Fertigungshallen nicht umgestaltet. Es dauerte dreißig Jahre, bis sie ihr volles Potenzial ausschöpfen konnten. Wenn man heute ein großes Sprachmodell (LLM) in einen fragmentierten Entwicklungsprozess, der auf mehreren Tools basiert, einbindet, führt dies zum gleichen Ergebnis. Die Neugestaltung der Arbeitsweise von Entwicklungsteams im Hinblick auf KI ist der Weg in die Zukunft.

Lassen Sie uns einen Blick auf die Geschichte des technischen Wandels werfen und sehen, was die Pioniere von heute anders machen.

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Vergangenheit und Gegenwart des Ingenieurwesens: Ein Überblick

Das Ingenieurwesen hat sich schon immer weiterentwickelt. Doch das Tempo dieser Entwicklung beschleunigt sich schneller, als die meisten Unternehmen mithalten können. Der Elektromotor kam im 19. Jahrhundert zum Einsatz, und 100 Jahre später, in den späten 1900er- bis 2000er-Jahren, entstand das softwaregesteuerte Engineering:

• Ende des 20. Jahrhunderts bis in die 2000er Jahre: Softwaregesteuertes Ingenieurwesen – CAD-Tools, Simulationssoftware und digitale Arbeitsabläufe ermöglichten erstmals eine automatisierte Informationsverarbeitung. Es dauerte fast 100 Jahre, um von der Phase des manuellen Ingenieurwesens bis hierher zu gelangen.
• 2010er Jahre bis heute: Das Zeitalter der KI und der agentenbasierten Systeme – In den 2010er Jahren hielt maschinelles Lernen Einzug in die Arbeitsabläufe des Ingenieurwesens. In den 2020er Jahren waren KI-Agenten in der Lage, über gesamte Arbeitsabläufe hinweg autonom zu denken und zu handeln. Was zuvor 100 Jahre gedauert hatte, gelang nun in weniger als zwei Jahrzehnten. Das Tempo nimmt weiter zu.

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Das traditionelle Ingenieurwesen wird sich hin zu digitalen, datengesteuerten Arbeissabläufen entwickeln, bei dene Ingenieure Aufgaben nicht mehr selbst ausführen, sondern stattdessen intelligente Systeme koordinieren. – ARRK Engineering auf dem Synera Experience Day

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Die Kluft zwischen Technologie und Infrastruktur

Folgendes bremst Unternehmen aus:

• Fragmentierte Tools: Ein einzelner Produktentwicklungsprozess kann 500 oder mehr Engineering-Tools umfassen, von denen keines dafür ausgelegt ist, miteinander oder mit KI-Systemen zu kommunizieren.
• Daten an den falschen Orten: Technische Daten befinden sich auf privaten Laptops, lokalen Servern und Mainframes, während viele gängige KI-Tools eine Cloud-Anbindung benötigen, um zu funktionieren.
• Modelle, die die Ingenieurs-Sprache nicht verstehen: Generische LLMs haben Schwierigkeiten mit den unstrukturierten Ausgaben, die technische Tools produzieren, von Simulationsergebnissen bis hin zu CAD-Geometrie-Exporten.

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Was agentische KI im Ingenieurwesen so erfolgreich macht: Lernen Sie von den Pionieren

Bei allen Veranstaltungen des Synera Experience Day, jenem einmal im Jahr stattfindenden Event, bei dem erfahrene Produktnutzer zusammenkommen, um zu zeigen, was sie mit Synera erreicht haben, und um Ideen auszutauschen, stachen drei Erkenntnisse hervor. Schauen wir uns das einmal genauer an.

“Wir arbeiten schon seit Jahren mit Synera zusammen, und die Bedeutung nimmt stetig zu, insbesondere im Bereich der KI.” – Miele Team auf dem Synera Experience Day.

Kernaussage 1: Agenten bauen auf einer soliden Grundlage der Automatisierung auf

In den meisten Unternehmen hat der Vorstoß zur Einführung von KI bereits begonnen. Die Versuchung ist groß, einen Agenten an den nächstgelegenen verfügbaren Prozess anzukoppeln. Doch im Ingenieurwesen funktioniert dies nicht gut. Und die Lücke liegt oft in der zugrunde liegenden Infrastruktur und nicht in der verfügbaren Technologie.

“Schaffen Sie zunächst die Grundlagen für die Automatisierung. Eine erfolgreiche Einführung von KI-Agenten beginnt mit der Automatisierung.” – Florian Karg, ARRK Engineering auf dem Synera Experience Day

Eine solide Grundlage im Bereich der Automatisierung ist entscheidend für den Erfolg beim Aufbau Ihres ersten agentenbasierten Systems. So kann beispielsweise der Prozess der Angebotsanfrage (RFQ) für einen Tier-1-Automobilzulieferer recht komplex sein, da hier mehrere Produktspezifikationen, strenge Qualitätsstandards und knappe Budgetvorgaben in Einklang gebracht werden müssen. Wenn Sie den Prozess von Anfang bis Ende kennen und über die entsprechenden Automatisierungen verfügen, können Sie das agentenbasierte System für Angebotsanfragen schneller einrichten und ein Team von Agenten harmonisch zusammenarbeiten lassen, als dies ohne diese Grundlagen der Fall wäre.

Bei Synera sorgen wir dafür, dass zunächst die Automatisierung gestärkt wird, damit die Mitarbeiter darauf aufbauend fundierte Logik und Fachwissen anwenden können. Und das zeigt sich in den Ergebnissen.

“Das Multi-Agent-System von Synera ermöglicht eine deutliche Verkürzung der Bearbeitungszeit für Angebotsanfragen” – Ingenieurteam von Erdrich auf dem Synera Experience Day

Kernaussage 2: Beziehen Sie Menschen bewusst mit ein

Agentische KI ist der beste digitale Mitarbeiter, den Ihre Ingenieure haben können. Sie nimmt Anforderungen in natürlicher Sprache entgegen, wendet integriertes Fachwissen an und iteriert kontinuierlich, bis sie eine Lösung findet. Doch bei den besten Systemen geht es nicht um die KI-Agenten selbst – sie dienen in erster Linie den Unternehmenszielen.

Agentische Systeme verbessern sich mit der Nutzung. Sie werden durch Feedback, breitere Anwendung und Tests unter verschiedenen Anforderungsbedingungen immer präziser. Beim Synera Experience Day haben wir erkannt, dass Pioniere bei der Implementierung von agentischer KI im Ingenieurwesen folgende Punke beachten

• Menschliches Verhalten und Interaktionsmuster wurden im Vorfeld modelliert, um Benutzerfehler bereits an der Quelle zu reduzieren
• Es wurden explizite Kontrollpunkte für menschliche Überprüfung in die Arbeitsabläufe integriert, um die Qualitätskontrolle, den Wissensaustausch und funktionales Feedback zu gewährleisten
• Agentenbasierte Systeme wurden trainiert, die mit einem Team von Agenten auf Basis eines Langzeitgedächtnisses arbeiten, um die Ausgabe zu standardisieren und bewährte Verfahren der Entwicklung in großem Maßstab aufrechtzuerhalten

Kernaussage 3: Spezialisierte Agenten liefern präzisere Ergebnisse als allgemeine Agentensysteme

Der häufigste Ratschlag, den Führungskräfte von Synera und Early Adopters von Agentic-KI-Systemen auf dem Synera Experience Day gaben, lautete, spezialisierte KI-Agenten und agentische Systeme gegenüber Allzweck-Lösungen zu bevorzugen.

KI-Agenten erzielen bessere Ergebnisse, wenn Rahmenbedingungen, Rollen und zu erbringende Leistungen klar definiert sind. Unternehmen, die höhere Akzeptanzraten und eine schnellere Amortisationszeit verzeichnen, stellen sicher, dass ihre KI-Agenten auf folgende Ziele ausgerichtet sind:

• Ein spezifischer Prozess, der direkt den wichtigsten Performance-Zielen des Unternehmens dient.
• Eine spezifische Rolle innerhalb eines größeren Arbeitsablaufs, sodass Ergebnisse einzeln validiert werden können, bevor das System skaliert wird.
• Eine Rolle, die mit einer standardisierten Logik für mehr als eine Abteilung genutzt werden kann

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Automatisierung von Prozessen bei fragmentierten Arbeitsabläufen: Der Weg zum Erfolg mit KI

Wenn Sie als Führungskraft im Ingenieurwesen sich fragen, wie Sie Ihr Unternehmen auf den Weg zum KI-Erfolg bringen können, ist die Antwort klar: Der Weg zum KI-Erfolg im Ingenieurwesen besteht nicht darin, das richtige Tool zu finden. Es geht darum, das richtige Fundament zu schaffen. Beginnen Sie mit der Automatisierung. Vernetzen Sie Ihre Arbeitsabläufe. Lassen Sie dann die KI-Agenten das tun, was sie am besten können.

Agentische KI verschafft Unternehmen einen messbaren Wettbewerbsvorteil: schnellere Angebotszyklen, qualitativ hochwertigere Ergebnisse und die Möglichkeit, die Produktion zu skalieren, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen.

Doch das Zeitfenster für diese Transformation wird immer kleiner. Die Unternehmen, die jetzt den Aufbau vorantreiben, werden den Standard setzen. Diejenigen, die abwarten, werden Jahre damit verbringen, zu einer Technologie aufzuschließen, die sich rasant weiterentwickelt.

Synera ist die einzige Plattform, die speziell für agentenbasierte KI im Engineering entwickelt wurde. Sie verbindet über 80 CAx- und PLM-Tools, sodass Sie Agenten in Ihre Prozesse einbinden können, ohne Ihren Technologie-Stack komplett umstellen zu müssen.

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