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, Wohlmuth David

Innovation Friday am 20.03.2026

In der industriellen Fertigung ist die Automatisierung der Produktion längst Standard. Doch wie sieht es in der vorgelagerten Produktentwicklung aus? Beim aktuellen „Innovation Friday“ stand ein Thema im Fokus, das das Engineering grundlegend verändern wird: Der Einsatz von Generative AI (GenAI) und Agentennetzwerken.

Innovation Friday: Wie GenAI die Automatisierung in der Produktentwicklung revolutioniert

Die Herausforderungen im modernen Engineering sind gewaltig: Fragmentierte IT-Systeme, der Verlust von implizitem Erfahrungswissen durch den demografischen Wandel und ein stetig wachsender Marktdruck. Gemeinsam mit Sebastian Kreuter von Fraunhofer Austria haben wir beleuchtet, wie KI-basierte Ansätze diese Hürden überwinden können.

Drei Säulen der modernen Automatisierung

Während des Deep Dives wurde deutlich, dass es nicht die „eine“ Lösung gibt, sondern ein Zusammenspiel aus drei technologischen Ansätzen den Erfolg bringt:

  1. Regelbasierte Algorithmen für die Konstanz Routineprüfungen müssen heute nicht mehr manuell Zeit binden. Durch automatisierte, regelbasierte Algorithmen lassen sich Prüfprozesse schnell, fehlerfrei und rund um die Uhr durchführen. Der entscheidende Vorteil: Die Ergebnisse sind konsistent und völlig unabhängig vom jeweiligen Bearbeiter.

  2. KI-Modelle als Wissensanker Ein kritischer Punkt im Engineering ist das „implizite Wissen“ erfahrener Mitarbeiter. KI-Modelle helfen dabei, dieses Wissen systematisch nutzbar zu machen und dauerhaft im Unternehmen zu sichern. Zudem sind sie in der Lage, heterogene Datenquellen und unterschiedlichste Formate zu verarbeiten, die für klassische Systeme oft eine Barriere darstellen.

  3. Intelligente Agents für medienbruchfreie Prozesse Der nächste große Schritt sind sogenannte „Agents“. Diese führen Aufgaben autonom über Systemgrenzen hinweg aus. Dadurch werden Medienbrüche eliminiert, was die Durchlaufzeiten massiv verkürzt. Das Ziel ist klar: Mehr Projekte in gleicher Zeit realisieren, ohne die Personalressourcen linear skalieren zu müssen.

Diskussion: Haftung und Bias im Fokus

Technologie ist jedoch kein Selbstzweck. In der abschließenden Diskussion wurde deutlich, dass die Einführung von GenAI in der Industrie auch kritische Governance-Fragen aufwirft. Insbesondere die Themen Haftung bei KI-generierten Ergebnissen und der potenzielle Bias (Voreingenommenheit) der Modelle müssen proaktiv adressiert werden, um Sicherheit und Verlässlichkeit in der Produktentwicklung zu garantieren.

Fazit: Vom Wissen zum Handeln

Der Vormittag hat gezeigt: Die Ära der Automatisierung erreicht eine neue Stufe. Es geht nicht mehr nur um physische Prozesse, sondern um die Automatisierung von Intelligenz und Datenflüssen. Für unsere Mitgliedsunternehmen bedeutet das, jetzt die Weichen für die Integration dieser Technologien zu stellen.