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Hallo,

überall wo man überall hinblickt liest man nur noch KI beziehungsweise AI, die uns demnächst arbeitslos bzw. unglaublich produktiv machen sollen.

Das was ich so sehe was aktuell überall als KI angepriesen wird, entspricht ziemlich dem kontinuierlichen Fortschritt der mit dem Funktionsausbau von MakroŽs bei uns erreicht wird und eben immer weiter entwickelt wird. Ich stelle mir also die Frage, wird das Thema total übertrieben oder wo könnte ich in meinem Arbeitsplatz jetzt noch Vorteile heraus ziehen?

Auch bei uns wird zwangsläufig immer öfter das Thema KI angesprochen, aber sind kleine MakroŽs oder eine sauber geführte Teiledatenbank schon KI?

Ich stelle allgemein hier mal die Frage, wo seht ihr für einen CAD Konstrukteur jetzt schon Einsatzgebiete? Und wie realisiert man diese?

Allgemein sehe ich hauptsächlich die Gefahr des abgreifens der eigenen Innovationen durch Benutzung der KI Tools und der dazugehörigen Cloud-Lösungen.
Wer versichert mir das eigene Innovationen durch KI+Cloud zur Konkurenz nicht auch gleich weiter gereicht werden?
Wie lässt sich KI mit der DSGVO vereinbaren? den unendlich vielen Verschwiegenheitsklauseln die wir mit unseren Kunden vereinbaren müssen?

Mir stellt sich außerdem die Frage, ob es überhaupt erlaubt wäre ein Kundenmodell in eine Software zu laden, welche an einer solchen Cloud dran hängt?
Bin ich nicht allein hier schon Vertragsbrüchig?

Ich möchte diesen Beitrag starten um etwas über die zukünftigen Lösungen und Probleme zu fachsimpeln, ....

Liebe Grüße

Wolfgang 

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alles ist möglich, nichts funktioniert und trotzdem muß es bis morgen geschafft sein. 

Werden wir es schaffen? Ja wir schaffen das !!! :-)

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KIinderKonstruktion.pdf

Hallo Wolfgang,
ich sehe das auch Fraglich mit dem Datenschutz und mit unkontrollierbaren Daten Abfluss. Habe mal die KI gefragt warum in der Konstruktion kein Einsatz von KI/AI erfolgen sollte.
Die KI rät davon ab.

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Gruß
Volker

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Moin

wir sollten bitte zuerst dringend zwischen Cloud und den diversen Ausprägungen einer KI unterscheiden. Wenn jemand Bedenken ob der Datensicherheit seiner Modelle hat, dürfte er sie nicht einmal per Client/Server zwischen Standorten hin- und herschicken  
Ich gebe mal ein paar Beispiele, wo KI/AI den Gesamtprozess einer Teileentstehung unterstützt - und darauf kommt es an, der Konstrukteur ist Teil eines Ganzen!
Fangen wir beim Angebot zur Erstellung von Teilen an. Es ist durchaus noch weitverbreitet, zur Erstellung eines Angebotes ein STEP an diverse Anbieter zu senden - schon wars nix mit dem Datenschutz! Hier kann nun ein wie auch immer geartetes KI Modell einen Metadatensatz aus dem Volumenmodell rechnen, der da im einfachsten Fall das Volumen, weiter in der Komplexität Anzahl von Rippen und Löchern bis hin zu Toleranzen extrahiert. Darauf on top noch Daten wie Lieferzeit, Anzahl usw. usf. Dieser Datensatz geht an Lieferanten die das Metamodell auswerten und daraufhin anbieten. Der dann selektierte Lieferant bekommt dann das reale 3D Modell.
Weiter im Text: Das gerade im Bereich Lastoptimierung KI Modelle seit geraumer Zeit den FE Ingenieuren die Arbeit erleichtern, ist kein Geheimnis. Das geht über das einfache Optimierung der Netzstruktur hinaus, mittlerweile sind komplexe Formoptimierungen möglich. Dinge, die man "per Hand" gar nicht modellieren kann und wenn ich mir diverse (komplexe) Formen anschaue auch gar nicht modellieren will.
Nächstes Beispiel, Integration in die interne Prozesslandschaft. Teile  werden übers PLM "verwaltet" das PLM sollte Teil eines "digital core" - die Mehrfaltigkeit zwischen PLM, ERP, MES und CRM - sein. Hier öffnet sich ein unendliches Feld in Prozessen, Masterdata usw. usf. Hier kann KI/AI massiv bei der Zurordnung von Teilen zu Prozessen zu Dokumentation, Bestellungen und was auch immer helfen.
Fazit: Datensicherheit - da ist eine Cloud zu 99% (leider) besser als die lokale IT und KI/AI kann den GESAMTPROZESS einer Produktentstehung massiv unterstützen

Wenn man einer KI eine Suggestivfrage stellt, wird sie gerne das sagen, was man hören will. Stell die Frage so

Warum sollte in der Konstruktion KI eingesetzt werden?

Und Du bekommst diese Antwort:

Der Einsatz von KI in der Konstruktion ist kein Modewort, sondern ein echter Hebel für Produktivität, Qualität und Wettbewerbsfähigkeit. Wenn man sich anschaut, wie komplex moderne Entwicklungsprozesse geworden sind, wird schnell klar, warum KI dort so viel bewirken kann.

Warum KI in der Konstruktion sinnvoll ist
1. Beschleunigte Entwicklungsprozesse
KI kann Routineaufgaben wie Bauteilvarianten, Zeichnungsableitungen oder FEM‑Voranalyse automatisieren.

Konstrukteure gewinnen Zeit für kreative und anspruchsvolle Aufgaben.

2. Bessere Entscheidungen durch Daten
KI erkennt Muster in großen Datenmengen, z. B. aus Simulationen, Tests oder Felddaten.

Dadurch lassen sich frühere Fehler vermeiden und bessere Konstruktionsentscheidungen treffen.

3. Generatives Design
KI‑Algorithmen erzeugen automatisch optimierte Bauteilgeometrien basierend auf Lastfällen, Materialien und Fertigungsmethoden.

Das führt oft zu leichteren, stabileren und kostengünstigeren Bauteilen.

4. Höhere Qualität und weniger Fehler
KI kann CAD‑Modelle auf Normabweichungen, Kollisionen oder Fertigungsprobleme prüfen.

Das reduziert Änderungsaufwand und Nacharbeit.

5. Effizientere Zusammenarbeit
KI‑gestützte Systeme können Wissen aus früheren Projekten abrufen, Vorschläge machen oder Dokumentationen automatisch erstellen.

Teams arbeiten schneller und konsistenter.

6. Integration in die Fertigung (Industrie 4.0)
Konstruktion und Produktion rücken näher zusammen: KI kann Fertigungsdaten nutzen, um Bauteile fertigungsgerecht zu optimieren.

Das senkt Kosten und verkürzt die Time‑to‑Market.

7. Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz
KI hilft, Materialeinsatz zu reduzieren, Energieverbrauch zu optimieren und nachhaltigere Varianten zu entwickeln.

Wenn du möchtest, können wir auch tiefer einsteigen:
Zum Beispiel in konkrete Anwendungsfälle, Tools, Risiken, oder wie man KI praktisch in einem Konstruktionsbüro einführt.

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Grüssle

Gero

[Diese Nachricht wurde von Gero Adrian am 25. Feb. 2026 editiert.]

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Vorschlag: Frage an 'die KI' : nenne mir Pro und Kontra bezüglich des Einsatzes von KI in der (mechanischen) Konstruktion.

Beide weiter oben gestellen Fragen sind IMHO Suggestivfragen: einmal so herum, einmal andersrum.  meinjanur

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Erst einmal herzlichen Dank für die schnellen Antworten, ...

2 Antworten und man sieht genau den Unterschied zwischen Anwender und Dienstleister der selbst vermarktet. 

Ich möchte auf die Antwort von Gero noch ein paar Fakten einbringen, ...

Wir sind ein kleiner Betrieb mit nur einem Standort, soweit werden keine Daten zwischen Standorten verschickt.
Unsere großen Kunden haben dann meist eigene Datenaustauschlösungen und nur über diese dürfen Daten getauscht werden. Sicherheit obliegt zu 90% beim Kunden. Der Rest läuft bei uns über einen gesicherten Seafile-Server.

Wie oft Cloud-Server gehackt werden und Passwörter von großen Cloudanbietern geklaut und missbraucht werden, darauf gehe ich an dieser Stelle nicht ein, aber das kann jeder mit Google selbst heraus finden.
Microsft wurde jedenfalls schon öfters von Hacken angegriffen als wir, ...
Des weiteren haben wir auch ab und zu Internetausfälle, wie funktioniert dann das weiter arbeiten, wenn Daten nicht lokal vorhanden sind?

Dann zum Arbeitsablauf, unsere Spritzgiesswerkzeuge sind in der Regel Einzelfertigungen, was zu Standardisieren geht, haben wir Standardisiert und jegliche Weitergabe von CAD Daten erfolgt von selbstgeschriebenen MakroŽs aus mit übergabe aller Stücklistenangaben und Fertigungshinweise mit einem Klick. Auch bei uns gibt es noch Anforderungen zu verbessern, aber das Stadium ich bin Fertig gibt es ja nie, ...
Der 3D Datensatz wird also heute ohne KI schon mit einem Klick erstellt, deswegen war ja meine Frage ob wohl MakroŽs schon KI sind?

Die Optimierung der Bauteile steht bei uns nicht im Vordergrund, diese Daten schickt der Kunde, wir müssen nur das Werkzeug um den Artikel erstellen, ...

AutoDesk MoldFlow haben wir seit diesem Jahr selbst im Haus, wir testen aktuell selbst, wie wir diese Daten am besten weiterverwenden können und Rückschlüsse ziehen.
Ist hier ein KI Einsatz für unsere kleine Firma möglich/sinnvoll, kann ich noch nicht abschätzen. AKtuell schaut es aus, als wenn die Daten für Moldflow per Hand nachgearbeitet werden müssen.

Es wurde erwähnt komplexe Formoptimierungen sind möglich. Dinge, die man "per Hand" gar nicht modellieren kann. Das habe ich auf dem Konstruteurstag in Bayreuth schon bewundert, blöd ist nur dass diese Geometrien nicht nur nicht zu modellieren sind, sie sind für ein Spritzgiesswerkzeug ohne Handarbeit danach schlicht überhaupt nicht verwendbar, also für uns überflüssig. Diese sind wohl eher für einen 3D-Drucker geeignet.

Seit zwei Jahren verwenden wir auch Zeiss-Reverse-Engineering, um die Korrekturen nach dem ersten Abmustern des Werkzeugs am Artikel einzubringen. Das erleichtert uns die Arbeit aktuell ungemein (90% Zeitersparnis), jedoch ist auch in dieser Sofware die Arbeit von Hand zu erledigen und von KI ist weit und breit nichts zu sehen. Vielleicht gibt es ja was, gerne Vorschläge, ...

Und dann dieser allgemeine Ton den man überall hört "KI/AI kann den GESAMTPROZESS einer Produktentstehung massiv unterstützen.

Die Möglichkeiten der KI sind mir bekannt, aber unsere Produkte müssen bezahlbar bleiben und wenn hinterher nichts besser wird und wir nur Zeit und Geld vergeuden dann wäre das unser Ende.

Wenn ich mich heute umschaue wissen unsere Kunden manchmal selber nicht was sie wollen. Da wird sich an alte Lastenhefte geklammert und Konstruktionsrichtlinien gestellt, die nicht mehr Zeitgemäß sind, aber davon abweichen, das traut sich fast niemand mehr zu entscheiden. Also müsste KI nicht das finden was am besten ist, sondern das ganze in Bezug auf die Kundenvorgaben die jedes Mal anders sind.

Es wurde ja gesagt, die Antwort der KI hängt von der Fragestellung ab, ich will aber hinterher keine Diskussion darüber ob jemand eine falsche Frage gestellt hat, sondern korrekte Aussagen egal wie die Frage gestellt wurde.
Die alten Hasen der Branche stellen die richtigen Fragen, aber davon gehen viele in Rente und die Jungen können es meist noch nicht wissen, wo die Stolperfallen der Projekte sind.

Jetzt möchte ich noch auf die KI Antworten eingehen und wo ich eben Fragen habe, ...

1. Beschleunigte Entwicklungsprozesse
KI kann Routineaufgaben wie Bauteilvarianten, Zeichnungsableitungen oder FEM‑Voranalyse automatisieren.

Konstrukteure gewinnen Zeit für kreative und anspruchsvolle Aufgaben.

Das ist BlaBla mir wird bei jeder Messe erzählt das alles immer schneller und einfacher wird, sie kann Routineaufgaben beschleunigen, das machen wir ja schon mit MakroŽs,
Zeichnungsableitungen erstellen entfällt meist, wir haben umgestellt, das unsere Fertigung keine Zeichnungen mehr braucht, nur noch auf Kundenwunsch werden welche erstellt, aber dann immer nach Normen des Kunden und immer verschieden
wie erfolgt da dann die Automatisierung?

2. Bessere Entscheidungen durch Daten
KI erkennt Muster in großen Datenmengen, z. B. aus Simulationen, Tests oder Felddaten.

Dadurch lassen sich frühere Fehler vermeiden und bessere Konstruktionsentscheidungen treffen.

Klingt super easy, aber wo kommen bei Einzelfertigungen Muster in Datenmengen vor?
MoldFlow setzen wir schon ein, aber wie soll mir KI jetzt direkt helfen?
Und die Entscheidung muss ich wieder selber treffen und eben kontrollieren ob die KI falsch liegt, ... So nicht, ...
Ich habe neulich die Schwindung eines Kunststoff gesucht, die KI hat 0,9% ausgespuckt und das Datenblatt des Herstellers 0,7%, ratet, wem ich mehr vertraue, ....

3. Generatives Design
KI‑Algorithmen erzeugen automatisch optimierte Bauteilgeometrien basierend auf Lastfällen, Materialien und Fertigungsmethoden.

Das führt oft zu leichteren, stabileren und kostengünstigeren Bauteilen.

Die in aller Regel nicht Spritzgussformgerecht sind und viel Nacharbeit benötigen, ....

4. Höhere Qualität und weniger Fehler
KI kann CAD‑Modelle auf Normabweichungen, Kollisionen oder Fertigungsprobleme prüfen.
Das reduziert Änderungsaufwand und Nacharbeit.

Wir haben keine Qualitätsprobleme sondern meist Zeit und Kosten Probleme. Fertigungsprobleme das wäre schön für uns, aber gibt die KI dann auch gleich die Lösung dazu aus? Das ist das Hauptproblem der Einzelanfertigungen.

5. Effizientere Zusammenarbeit
KI‑gestützte Systeme können Wissen aus früheren Projekten abrufen, Vorschläge machen oder Dokumentationen automatisch erstellen.
Teams arbeiten schneller und konsistenter.

Nochmal wir haben Einzelfertigung, Wissen aus früheren Projekten zu ziehen ist auch heute schon möglich, genau passen tut es meist nicht.

6. Integration in die Fertigung (Industrie 4.0)
Konstruktion und Produktion rücken näher zusammen: KI kann Fertigungsdaten nutzen, um Bauteile fertigungsgerecht zu optimieren.
Das senkt Kosten und verkürzt die Time‑to‑Market.

Wir konstruieren in der Regel unsere Bauteile schon Fertigungsgerecht, aber wenn KI das Bauteil "optimiert" woher weis sie, wo sie überhaupt verändern darf und wo nicht?
Ich mache regelmäßig Änderungswünsche beim Kunden, aber ich bekomme in 90% der Fälle die Antwort Design-Freeze es darf nichts mehr geändert werden.

7. Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz
KI hilft, Materialeinsatz zu reduzieren, Energieverbrauch zu optimieren und nachhaltigere Varianten zu entwickeln.

Der Materialeinsatz ist vermutlich auf den Artikel nicht auf mein Werkzeug bezogen und relevant, ... was ist eine "nachhaltigere" Variante? Wir haben ab und zu Variantenwerkzeuge, diese machen uns kein Problem, da kann man ja mal 90% einfach kopieren, ... und die zuz lösenden Probleme wurden ja beim Vorgägerwerkzeug schon abgestellt.

Wenn du möchtest, können wir auch tiefer einsteigen:
Zum Beispiel in konkrete Anwendungsfälle, Tools, Risiken, oder wie man KI praktisch in einem Konstruktionsbüro einführt.

Was mich interessieren würde wäre ein Werkzeugbau der von vorne bis hinten KI schon einsetzt und wie hoch der Aufwand und die Kosten dafür waren, bzw. wieviel Prozent seine Produkte dann günstiger und schneller produziert werden konnten.

Viele liebe Grüße

Wolfgang 

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Kleiner Anwendungsbericht als Exkurs:

Aus einem riesigen Problem mit dem Wirkungsgrad eines recht kleinen, offen fettgeschmierten Schneckengetriebes, habe ich mich an ChatGPT gewendet.

"Es" oder "Er" (Oder Sie?) empfahl mir ein Fett, das ein völlig anderes war als die von verschiedenen Vertrieblern unserer renommierten Bestandslieferanten für Fette empfohlen hatten. ChatGPT suchte und fand es in deren Portfolio...

Getestet (mehrere Wochen nötig) gegen die Herstellerempfehlungen: Perfect Fit, hat funktioniert, die Empfehlungen der Hersteller fielen nach kurzer Zeit aus (schon mal gut, dass das nicht erst nach 2/3 des Dauertests ans Licht kam).

Die ChatGPT-Lösung vermied das Abschleudern des Fettes von der Schnecke bei den notwendigen hohen Drehzahlen, das war wohl der Kern der Lösung.

Seither frage ich tatsächlich immer wieder gerne ChatGPT um Rat. Gegencheck dann auch mit Perplexity und weiteren LLMs.

Viele Grüße

Ingo

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Moin

praktisches Beispiel. Einer unserer Kunden, beginnt seine AI Transformation mit einem recht simplen Projekt. Es geht um die Auslegung von Maschinenelementen, die teilweise in Einzelfertigung für Sonderanwendungen einmal in 5 Jahren gebaut werden, aber auch in Kleinserie. Es wird im ersten Schritt ein cloudbasierter Verbund an Agenten aufgebaut, der erst einmal ganz simpel die verschiedenen Kataloge parst und bei einer Neuauslegung auf die wichtigsten Parameter hinweist. Im zweiten Schritt, wenn das LLM genügend Wissen hat, werden für die auszulegenden Parameter Vorschläge gemacht, die das jeweilige Optimum darstellen. Der Konstrukteur entscheidet dann, welche Version seines Erachtens passt. Was heisst (lokales) Optimum. Eine Optimierung ist ja nichts anderes als eine Gleichung mit einer Vielzahl von Unbekannten, die dann aufgrund der Lernkurve hin zu einem Optimum gelöst wird und das können mehrere Lösungen sein.
In der letzten Stufe wird es dann wirklich auf Knopfdruck das fertig ausgelegte Bauteil sein, welches auch automatisiert angeboten wird.Weiterhin findet eine Integration in in den "Lead-to-quote" Prozess mit einem CRM --> ERP System statt. Auch das Pricing wird KI basiert stattfinden, das ist heute aber schon ein alter Hut, Werkzeuge wie PROS kalkulieren Preise von Tickets, Schrauben, komplexen Blechteilen, Servern (z.B. bei HPE!) schon lange LLM/agentenbasiert.
Das Ganze läuft natürlich in einer Cloudumgebung, die DSGVO hat hier NULL Relevanz, da keine personenbezogenen Daten eine Rolle spielen  Die DSGVO ist gerne ein Totschlagargument, da dürfte ja auch keine Zeichnung 'rausgehen auf der ein Name im "geprüft" oder "gezeichnet" Feld stehen.
Letzter Satz zum Thema Datensicherheit: Jedwede ernsthaft gehostete (Cloud)Umgebung, ob nun VPC oder MPC, ist in punkto Sicherheit einer lokalen Umgebung im Vorteil. Der Anteil an physischer und virtueller Umgebungssicherheit ist in diesen Systemen IMMER höher als bei sogenannten on-prem Umgebungen. Ich war letzte Woche mit einem Hersteller deutscher Militärtechnik in einem unserer kleinen Rechenzentren zur Begehung - er wird relativ zügig verlegen! Alleine eine garantierte Verfügbarkeit von 99,99999% kann kein lokales System bieten. Frag mal Deinen HW Hersteller nach einem Preis für so einen Servicepack 

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Grüssle

Gero

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Zitat:

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Original erstellt von Gero Adrian:
Alleine eine garantierte Verfügbarkeit von 99,99999% kann kein lokales System bieten

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0,00001% ...  Das wäre eine Ausfallzeit von 3,15 Sekunden pro Jahr. hmmm . 🤔  

oder andersrum: in 19(neunzehn) Jahren 1(eine) Minute! 

Wenn ich mir nun noch überlege, wieviele Geräte, Steckverbindungen, Netzteile und mehr zwischen meiner Firma und der CloudUmgebung liegen, welche ja ALLE funktionieren müssen ... muss ich mir noch mehr den Kopf kratzen bei solchen Zahlen.

Und ja, cloud / Verfügbartkeit - driftet ein wenig vom Thema "KI/AI" ab.

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Hallo, ...

99,99999%  Ausfallsicherheit, ...
0,00001% ...  Das wäre eine Ausfallzeit von 3,15 Sekunden pro Jahr. hmmm . 🤔

klingt so als ob man sofort die Cloud nehmen müsste, .... 

Lauter Träumerle abseits der Realität unterwegs oder wie?

Hat man da nicht einfach mal die Ausfälle einer Internetleitung, die einem dann den Zugriff auf die Cloud versperrt, mir nichts dir nichts in der Kalkulation weg gelassen/vergessen?

Vor zwei Jahren, wurde bei unss in der Straße gebaggert und dann war für 2 Wochen weder Telefon und Internet in der Firma möglich, trotz eines vorhandenen redundanten Internetanschlusses, ...

Da alles lokal in der Firma liegt, lief in der Fertigung grundsätzlich alles problemlos weiter und Telefon wurde über Privat-Handy aufrecht erhalten, ....

Nicht vergessen kein Internet, keine Cloud, egal ob diese läuft oder nicht, ....

Für mich ist das ungefähr so, wie wenn ich die Ausfallsicherheit eines AutoŽs daran beurteile wie oft ein Tank undicht wird und ob dieser dann unter Benzinmangel stehen bleibt.
Also fast nie, aber wieviele andere Möglichkeiten gibt es, dass das Auto trotzdem mal stehen bleibt, mit eben anderen Problemen?

Unsere bieherigen Serverausfälle die es auch gab, waren bis jetzt immer in Stunden behoben, ....
Wenn ich heute einen großen Anbieter anrufe hänge ich schon so lange in einer Telefonwarteschleife und bekomme nur noch irgendwelche doofen KI-Agenten ran, ....

Gruß Wolfgang 

PS: Das eigentliche Problem der Sicherheit von Cloud-Systemen wurde ebenfalls ausgeklammert und damit meine ich nicht Datenverlust, sonder KnowHow Diebstahl, der vermutlich nicht einmal bemerkt wurde, ...

Hier mal ein neueres Beispiel zum selbst nachlesen:

https://www.netzwelt.de/news/251527-hackerangriff-amazon-kundendaten-gefahr.html

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Moin

Wie kommt diese Ausfallsicherheit zustande:

- Die Stromversorgung ist über 148h autark über 6 3,5kW Schiffsdiesel sichergestellt.
- Bevor die sich mit dem Netz synchronisieren können 4 unabhängige Batteriearrays das Rechenzentrum vier Stunden lang versorgen
- Die "Fernanbindung" ist vierfach retundant ausgeleg
- Der Blitzschutz ist ein sogenannter Level 5, auf dem Dach ist ein geschlossenes Netz von Stahlseilen gespannt
- Im Zugangsschutz ist eine Vereinzelungsschleuse mit schussicheren Türen und sep. Sicherheitsdienst

und ja, es sind 5mal eine neun hinter dem Komma  

Serverausfälle in Stunden ist abseits jeglicher Akzeptanz, BMW schaltet bei einem Ausfall von mehr als 15min eines Servers die Produktion ab, weil das Aufräumen der Dateninkonsitenzen danach nicht mehr möglich ist. Die Träumerle von denen Du redest sind 100% der deutschen OEMs die bei AZURE oder AWS Ihre Umgebungen haben. Lieferanten wie ZF bauen ganze Umgebungen wie die DMP bei den Hyperscalern, Porsche geht in der Datenauswertung aus der Produktion von den SPSen über den Switch direkt in AWS und provisioniert per KI ganze Fertigungsstrassen als IaS direkt aus AWS heraus

https://www.cybus.io/cybus-realisiert-digitale-loesungen-in-der-produktiondurch-die-integration-von-ot-und-it/

Was ist hier die KI Anwendung? Bei der Integration der Fertigungs SPSen sind die Datenfelder (OPC Tags) nicht einheitlich. Mal heisst es bei der Spindeldrehzahl U/Min, mal rot/s mal Umin usw. D.h. der OT Ingenieur muss oft mit der Hand am Arm die verschiedenen SPS Typen (SIEMENS, Beckhoff, Rockwell .....) mit der Hand nachbessern.
Ein einigermassen trainierter Agent kann diese Nachbesserung automatisieren und die Datenstrukturintegration übernehmen.

Sorry wenn ich jetzt mal ganz bissig werde - Ihr macht hier den mimimi - oh meine wertvollen Daten. Was macht z.B. BMW seit ein paar Jahren:

https://www.press.bmwgroup.com/global/article/detail/T0450699EN/bmw-group-scales-virtual-factory

Die laden ganze Fabriken, Autos und Motoren in die Cloud bei NVIDIA. Das Projekt wurde 2021 gestartet und neben den CAD Daten für die virtuelle Fabrik- und Anlaufplanung gehen auch Metadaten wie BIM Informationen in die Cloud. Das erste Werk was digitalisiert wurde war Spartanburg, die erste virtuelle Produktionslinie war die Türmontage für den chinesischen Dreier.
Zusätzlich hat BMW eine GenAI Plattform - GAIA - auf der Stand Januar 2026 6000 (sechstausend) use cases (Engineering, Einkauf, Planung, Ersatzteilbeschaffung ......) mit derzeit 45.000 aktive User arbeiten. Selbst so Sachen wie Testautomatisierung neuer MES Funktionalitäten werden hier getrieben

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Grüssle

Gero

[Diese Nachricht wurde von Gero Adrian am 03. Mrz. 2026 editiert.]

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Hallo Gero,

ich denke du bist in deiner Blase gefangen, ich bezweifle in keinem Fall die Sicherheit einer Cloudlösung in sich selbst, ...

Du vergisst einfach die Ausfälle in der Praxis, die passieren können und man die Cloud nicht mehr erreichen kann, wie Internetleitung, Telekom-Server, Kabel in der Straße und diese Probleme kannst du nicht in den Griff bekommen.

Ich arbeite für die großen OEMŽs ich kenne die Situation, ....

Schau Dir doch einfach mal die Preisentwicklung z.B. der AutoŽs dieser OEMŽs an, die AutoŽs werden ständig teurer, ....
Wenn sie bei uns einkaufen wird seit den 90er Jahren ständig gefordert billiger zu werden, bei stetig steigenden Anforderungen, ...

Beispiel:
Ein Autoteil, dass bei uns mit allen Risiken der Herstellung und Lieferkette geliefert wird, geht bei uns mit einem Preis von ca. 4€ fertig aus dem Haus Lieferung frei Haus und muss dort nur noch eingbaut werden, ...
Das Auto eines Kollegen bleibt stehen, weil dieses Teil ausgefallen ist, weis es nicht, lässt das Auto in der Werkstatt reparieren.
Auf der Rechnung steht nur das Teil mit 65€ drauf, Arbeit wird extra berechnet.

Jeder sagt AutoŽs sind zu teuer und ich geb denen komplett recht, ... aber die Zulieferer sollen günstiger werden, aber das würde nur noch zu lasten der Qualität gehen und die müssen die kleinen auch Garantieren. Und dann werden Teile lieber im Ausland bevorzugt China gekauft und die Zulieferer hier immer mehr gedrückt. Energiepreise steigen in Deutschland u.s.w.

Was ich damit sagen möchte, kleinere Zulieferer, welche die Risiken tragen haben 4€ der Rest leibt sich 61€ ein aber der mit 4€ muss Einsparungen treffen. Da gibt es eben einen Punkt, ab da geht nichts mehr.

Und diese sogenannte KI muss man sich erst mal leisten können, bei 61€ je Teil ohne Risiko bestimmt kein Problem.

Ihr dürft Großkonzerne OEMŽs nicht mit kleineren Zulieferern vergleichen, deren Spielgeld ist schon am Ende aufgrund der Politik der großen OEMŽs.

Jede neue Anschaffung muss sofort Einsparungen auslösen, sonst gehen kleine Firmen unter, was aktuell täglich passiert, ....

Und KI ist eine Anschaffung und deswegen habe ich hier nach funktionierenden Einsatzbereichen gesucht und nicht nach Lösungen die vielleicht irgendwann mal, wenn man noch mehr investiert hat in 10 Jahren funktionieren werden. Leere Versprechungen seitens Software-Herstellern haben wir alle schon viele erlebt.

Und KnowHow abgriff, kann sich eine kleine Firma überhaupt nicht leisten, das beschleunigt den Niedergang.

Und wie die Konzerne die KI-Technik beherschen beschreibt auch dieser Artikel ganz gut, ....

https://www.derstandard.de/story/3000000309881/ki-ausser-rand-und-band-openclaw-verwuestete-postfach-von-metas-ki-sicherheitschefin

Grüße Wolfgang 

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Moin Wolfgang

Ich weiss nicht wie Du auf die Behauptung kommst, ich wäre in einer Blase. Ich bin seit 1999 (mein Start bei HP – vorher aber schon reichlich Projektbusiness   bei drei seeeehr großen IT Unternehmen mit teilweise über 350.000 MAs (HP/HPE/DXC, dann NTT DATA und zwischendurch Capgemini Invent) In dieser Zeit hatte/habe ich Projekte bei über 100 Kunden von öffentlicher Hand, Pharma, Maschinenbau, Automobilbau, Luftfahrttechnik usw. usf. Die Projekte waren horizontaler Art (SAP Modernisierung) vertikaler Art (Produktionsdigitalisierung – hier habe ich mit meinem Team 2024 den Factoryinnovation Award auf der Hannovermesse gewonnen, präzise der Kunde für die Idee, wir den zweiten Platz für die Implementierung) IT strategischer Art (Cloudeinführung) und transformatorischer Art (reine Geschäftsmodellstrategie) in Betriebsgrößen von 150 MA bis mehreren 100.000 MAs. Leider bestätigen Deine Argumente die Regel, je kleiner die Firma, je cloudaverser das Verhalten.
Daher behaupte ich mal, ich kenne den Markt, die Technik, die Kunden und sinnvolle Strategien – Ball zurück, wer ist in der Blase   ?
Deine Argumente sind extrem begrenzt und drehen sich immer wieder um selbiges – - Cloud geht nicht weil das geht schief und das funktioniert nicht, es fliesst Wissen ab, es ist teuer und dazu kommen herrliche Schwurbelartikel unbestätigter Herkunft.
Bitte lasst Euch faktisch sauber zu dem Thema beraten, wer sich Argumente für/gegen eine (Metaebene) IT Änderung aus einer Tageszeitung holt – dem ist echt schwer zu helfen.
Deine Preisargumente sind leider auch extrem einseitig.
Beispiel aus dem selben Umfeld mit selbigen Tenor:
Die OEMs fordern derzeit die IT Lieferanten auf, Beratersätze (damit sind einfache Entwickler aber auch hocherfahrene Architekten und Projektleiter gemeint) um bis zu 40% zu senken, weil KI ja den Job besser macht. Das ist mal ein ganz anderes Pfund! Machen das die Anbieter  - klar. Was ist der Weg vorwärts – und das ist die Denkweise – die Du auch brauchst – Fokussierung auf neue Themen, wirklicher massiver Einsatz von KI. Das ist kein Thema einer Betriebsgrösse, das ist Kreativität des Einzelnen und Kultur der Firma!
Ich bin gerade auch viel über das RKW Mittelstandsnetzwerk mit sehr kleinen Firmen im Austausch. Hier war vor einigen Jahren das Thema - lohnt sich die Einführung agiler SW Entwicklungsmethoden. Hier waren Geschäftsführer und IT Verantwortliche zuerst unisono der Meinung - alles Blödsinn - kostet nur Zeit, ist chaotisch. Mittlerweile geben über die Hälfte derer, die in den Vorträgen und Diskussionsrunden waren zu, die SW Qualität ist besser, man bekommt vor allem auch wieder Bewerber 
Man sieht - das Ganze ist ein Thema aus dem Bereich Transformation, Kultur - hat eher weniger was mit Technik zu tun 

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Grüssle

Gero

[Diese Nachricht wurde von Gero Adrian am 04. Mrz. 2026 editiert.]

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Hallo Gero,

ich möchte mich entschuldigen, falls ich mich zu heftig beschwert habe, ...
ich habe nicht im geringsten Dich oder deine Kompetenz in Frage gestellt, ...

Nur was sich OEMŽs leisten können, schaffen viele Zulieferer aufrund der Marktsituation nicht.

Wir als kleiner Zulieferer brauchen bei Einführung, welches zunächst Mehrkosten verursacht, danach sofortige nachhaltige Verbesserungen.

Gruß Wolfgang

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alles ist möglich, nichts funktioniert und trotzdem muß es bis morgen geschafft sein. 

Werden wir es schaffen? Ja wir schaffen das !!! :-)

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Prima, dann können wir ja von der Cloud wieder zurück zur KI, oder?

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Zitat:

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Original erstellt von Seele:
Nur was sich OEMŽs leisten können

Wir als kleiner Zulieferer

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sieben neunen

Ich denke wir kommen hier aus zwei weit auseinander liegenden Gegenden.

Auf der einen Seite Gero mit den 99.x% bei einem Automobillieferer und auf der anderen Seite tummeln sich hier (auf cad.de) aber eher Leute von Firmen mit vielleicht (vermute/glaube ich) 100 oder auch nur 50 , 20 oder weniger Beschäftigten (und die Anzahl der CAD/IT ler im Unternehmen ist wohl noch geringer).  Für die letzteren Unternehmen ist ein real existierender Schiffsdiesel (geschweige denn derer sechs) "bissle überdimensioniert".

Deswegen bin ich über die 3sekunden/Jahr gestolpert. Das das technisch machbar ist. joaaaa. 

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