Fokus Forschung: AIDEE hilft bei technischen Zeichnungen

Fokus Forschung: AIDEE hilft bei technischen Zeichnungen

Forschung, Forschungsprojekte

Artificial Intelligence for Design Engineering nutzt KI als Assitenzsystem

Schematische Darstellung

Der steigende Kostendruck, der zunehmende Mangel an qualifiziertem Fachpersonal und die fortschreitende Digitalisierung stellen ingenieurtechnische Entwicklungsbereiche vor wachsende Herausforderungen. Digitale Werkzeuge sind heute aus der Produktentwicklung nicht mehr wegzudenken, führen jedoch gleichzeitig zu immer komplexeren Datenstrukturen und stark anwachsenden Datenmengen – insbesondere in großen Entwicklungsabteilungen und bei Ingenieursdienstleistern. Die Verwaltung, Organisation und sinnvolle Wiederverwendung dieser Daten bindet erhebliche personelle Ressourcen und mindert die Effizienz bestehender Entwicklungsprozesse spürbar.

Genau hier setzt das Projekt AIDEE (Artificial Intelligence for Design Engineering) an. Ziel ist es, durch den gezielten Einsatz künstlicher Intelligenz besonders zeit- und ressourcenintensive Arbeitsschritte im Entwicklungsprozess zu unterstützen und effizienter zu gestalten, ohne dabei Abstriche bei der Qualität zu machen. AIDEE versteht sich dabei nicht als Ersatz für Ingenieurinnen und Ingenieure, sondern als intelligentes Assistenzsystem, das Fachwissen bündelt, Prozesse beschleunigt und die tägliche Entwicklungsarbeit spürbar entlastet.

Ein zentraler Anwendungsbereich ist die Erstellung und Prüfung technischer Zeichnungen. Diese zählen zu den aufwendigsten Tätigkeiten im Entwicklungsprozess, da jede Zeichnung individuelle Anforderungen erfüllt und tiefgehendes Wissen über Bauraum, Fertigungsverfahren, Verbausituation und angrenzende Baugruppen erfordert. In der Praxis können Zeichnungen häufig nur von den jeweils verantwortlichen Ingenieuren vollständig bewertet werden, was zu Engpässen und hohem Zeitaufwand führt. AIDEE soll hier unterstützen, indem KI-basierte Methoden typische Fehler erkennen, Normkonformität prüfen und die Qualität technischer Zeichnungen systematisch absichern.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der effizienteren Nutzung von Bestandsdaten für Neuprojekte. Zwar sind in PDM-Systemen große Mengen wertvoller Entwicklungsdaten vorhanden, deren gezielte Nutzung ist jedoch oft mit hohem Suchaufwand und stark schwankender Ergebnisqualität verbunden. Besonders erfahrene Mitarbeitende erzielen aufgrund ihres impliziten Wissens deutlich bessere Ergebnisse als neue oder externe Mitarbeitende. Dieses Expertenwissen ist jedoch selten strukturiert verfügbar und bindet im Alltag wertvolle Ressourcen. AIDEE setzt hier an, um vorhandene Daten intelligenter zugänglich zu machen und relevantes Wissen projektübergreifend nutzbar zu machen.

Partner im Projekt sind Hörmann Vehicle Engineering und N+P Informationssysteme GmbH. Das Projekt läuft von 01.01.2026 bis 31.12.2027.

Die Hochschule Mittweida bringt in das Projekt ihren Eigenanteil insbesondere im Bereich der KI-Entwicklung und -Integration ein. Das Entwicklungsteam arbeitet dabei unter der wissenschaftlichen Leitung von Professor René Ufer an der Professur Digitale Produktentwicklung an der Fakultät INW. Zu den Aufgaben gehören zunächst die systematische Untersuchung und Auswahl geeigneter KI-Frameworks sowie potenzieller KI-Modelle, die für die Anforderungen des Design Engineerings besonders geeignet sind. Darauf aufbauend übernimmt die Hochschule den Aufbau, die Vorbereitung, Validierung und kontinuierliche Optimierung der KI-Modelle, um eine hohe Zuverlässigkeit und praxisnahe Ergebnisse sicherzustellen. Ein weiterer zentraler Beitrag liegt in der Integration der entwickelten KI-Modelle in die jeweilige Anwendungsumgebung, sodass die Lösungen nahtlos in bestehende Entwicklungs- und IT-Strukturen eingebettet werden können.

Mit AIDEE entsteht so ein praxisnahes, intelligentes Assistenzsystem, das Expertenwissen systematisch verfügbar macht, Entwicklungsprozesse beschleunigt und Ingenieurinnen und Ingenieure von routinemäßigen, zeitintensiven Aufgaben entlastet. Das Projekt leistet damit einen wichtigen Beitrag zur Zukunftsfähigkeit ingenieurtechnischer Entwicklungsprozesse in einer zunehmend datengetriebenen und ressourcenlimitierten Arbeitswelt.

Text: Fabian Müller 
Bild: mit Unterstützung durch KI