Wie lässt sich KI im Maschinenbau sinnvoll einsetzen?

KI ist im Maschinenbau kein Zukunftsversprechen mehr. Sie nimmt Fleißarbeit ab, beschleunigt Analysen und hilft, Lösungsvarianten schneller zu bewerten. Gleichzeitig gilt: Nicht alles lässt sich sinnvoll automatisieren. Wo Sicherheit und wiederholbare Qualität zählen, entscheidet der Nachweis – nicht die Geschwindigkeit.

Die eigentliche Frage lautet deshalb nicht ob, sondern wo KI – darunter hauptsächlich Large Language Models (LLMs) - heute Wirkung entfaltet und unter welchen Bedingungen sie verlässlich in den Takt industrieller Prozesse findet.

Was sind Large Language Models (LLMs)?  

Wenn im industriellen Kontext von „KI“ gesprochen wird, handelt es sich häufig um Large Language Models (LLMs). Man kann sich LLMs wie sprachkundige Assistenten vorstellen: Sie erkennen Muster in Texten und generieren daraus den wahrscheinlichsten nächsten sinnvollen Ausdruck.

Das macht sie besonders stark für Aufgaben wie:

• Entwürfe und Zusammenfassungen
• Strukturierung von Dokumenten
• Variantenvergleiche
• Vereinfachungen („Erkläre es kürzer“)

Wichtig ist jedoch die Einordnung:

LLMs arbeiten probabilistisch – ihre Ergebnisse basieren auf Wahrscheinlichkeiten, nicht auf festen Regeln. Das heißt: Das Resultat kann bei gleicher Fragestellung variieren. Genau diese Eigenschaft macht sie stark für unterstützende Aufgaben, wie technische Dokumente strukturieren, erste Entwürfe liefern, Inkonsistenzen markieren oder Lösungsansätze vorbereiten.

Sobald Reproduzierbarkeit gefordert ist, braucht es dennoch deterministische Verfahren; klar definierte, wiederholbare Abläufe wie regelbasierte Prüfketten, festgelegte Generatoren oder nachvollziehbare Logikpfade. Gemeinsam können sie ein System bilden, das sowohl flexibel als auch prüfbar ist.

Event-Insights: KI Live in Duisburg 

Volles Haus, viele Fragen: Gemeinsam mit der Niederrheinischen IHK und dem Zentrum für angewandte KI Duisburg (ZaKI.D) haben wir einen Nachmittag lang an unserem Standort Duisburg über konkrete Anwendungsfälle im Maschinenbau gesprochen. Nach zwei Expertenvorträgen ging es direkt in den Dialog: Wo hakt der Prozess? Wo fehlt Akzeptanz? Wo werden Nachweise und Reproduzierbarkeit zum Knackpunkt?

Ein Satz brachte die Stimmung auf den Punkt: 

 „Künstliche Intelligenz ist nicht immer intelligent, aber dennoch nicht mehr wegzudenken.“

(Niklas Kurtenbach)

Aus den Gesprächen kristallisierten sich drei Beobachtungen:

1. KI liefert schon heute Entlastung, vor allem dort, wo die Fehlertoleranz höher ist (Dokumentation, Analysen).
2. Technik ist selten der Engpass. Meist bremsen unklare Rollen, Abläufe, und Datenzugänge aus.
3. Agentic AI im Blick: Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und Prozesse optimieren, sind bereits im Aufschwung.

Was die Debatten gezeigt haben: Die Bereitschaft ist groß, von „Wir probieren mal“ zu klar gesteuerten Anwendungen zu wechseln. Gerade mit Blick auf Agentic AI wächst jedoch der Wunsch nach Leitplanken: klare Zuständigkeiten, Freigaben und Rückfallebenen. 

KI im Maschinenbau

LLMs im Engineering-Alltag

Die Integration von KI-Technologien revolutioniert die Art und Weise, wie Engineering-Prozesse gestaltet und optimiert werden. Unternehmen setzen zunehmend auf innovative Lösungen, die nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch traditionelle Methoden in Frage stellen.

Der Einstieg in KI lohnt sich dort, wo Ergebnisse variieren dürfen und Zeit ein relevanter Faktor ist. In vielen Unternehmen übernimmt KI bereits heute Aufgaben wie das Zusammenfassen von Meetings und E-Mails, das Strukturieren technischer Dokumente oder das Aufspüren von Inkonsistenzen in Lasten- und Pflichtenheften. Auch im Engineering liefert sie erste Einschätzungen und Alternativen, die als Diskussionsgrundlage dienen. In all diesen Fällen reduziert KI manuellen Aufwand, ohne kritische Entscheidungen zu ersetzen.

KI in der Produktion

Sobald Prozesse näher an die Produktion rücken, sinkt die Fehlertoleranz und verändert damit den Charakter des KI-Einsatzes. Hier unterstützt KI beispielsweise bei der Optimierung von Prozessparametern oder sogar als Co-Engineering "Buddy" - eine Art digitaler Co-Ingenieur, der unterstützend am Entwicklungsprozess teilnimmt, Ideen vorschlägt und Entscheidungshilfen liefert. Die eigentliche Bewertung und Freigabe bleiben dennoch in den Händen von Expertenteams.

Bei Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen sinkt die Fehlertoleranz weiter. Während sich unkritische Merkmale gut automatisiert beschleunigen lassen, verlangen sicherheitsrelevante Prüfungen belastbare Nachweislogik.

Konsequenz für den Maschinenbau

Je näher der Einsatz an sicherheitsrelevante Funktionen rückt, desto wichtiger werden Vorhersagbarkeit, Audit und klare Freigaben – besonders dort, wo Code entsteht. „Die fehlende Reproduzierbarkeit ist insbesondere bei der Erzeugung von Quellcode ein großes Problem“, sagte Niklas Kurtenbach, Experte für Automatisierungssoftware und vernetzte Produktionssysteme bei SCIO Automation. „Es gibt bereits deterministische Software, die SPS-Quellcode generieren können. Eine KI könnte zukünftig eher innerhalb dieser Software zum Einsatz kommen.“

Aus dieser Perspektive setzt sich ein hybrider Ansatz durch: LLMs bringen Tempo in Analyse, Dokumentation und Variantenbildung; der Nachweis in kritischen Prüfungen bleibt jedoch deterministisch.

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Fazit

KI ist ein Werkzeug, kein Wundermittel; und trotzdem längst Teil des Engineering-Alltags. Für Unternehmen heißt das: jetzt gestalten.

In der Praxis entlasten LLMs bereits bei Vorbereitung und Dokumentation, Copiloten schlagen Prozessparameter vor, markieren Anomalien und halten Informationen am HMI griffbereit. Ähnlich wie das Smartphone wird KI ihren Platz finden und heute haben wir die Chance, Prozesse, Rollen und Nachweise so zu gestalten, dass sie verlässlich und skalierbar wirken.

Der Blick nach vorn ist pragmatisch: Mehrere Agenten und Copiloten könnten in naher Zukunft an unseren Arbeitsplätzen kleine Aufgaben übernehmen – dokumentieren, vorschlagen, prüfen – und damit Zeit für das Wesentliche schaffen.