Auftrag, Stückliste, Schaltplan, Schaltschranklayout, Montageplatte: Im Engineering entstehen täglich wertvolle Daten. Doch oft schlummert dieses Wissen ungenutzt in Projektarchiven. Gab es nicht schon einmal eine sehr ähnliche Aufgabe? Genau hier setzt künftig der Eplan Copilot an: Er versteht die Anfrage, durchsucht vorhandene Projektdaten und liefert in Sekunden passende Referenzen. Statt neu zu konstruieren, wird gezielt wiederverwendet – prompt und ohne Umwege.
Im Engineering-Alltag geht viel Zeit und Geld mit dem Vermeiden unnötiger Neuentwicklungen verloren. Je länger die Liste mit abgewickelten Aufträgen, desto aufwendiger die Suche nach Vergleichbarem. Bevor sich Ingenieure an die eigentliche Arbeit machen, müssen sie mehr oder weniger mühsam nach bereits vorhandenen Konstruktionen suchen. Genau passen wird vielleicht keine. Aber diese oder jene Montageplatte könnte schon sehr nahe an der sein, um die es dem Kunden jetzt geht. Dasselbe gilt für den Schaltschrank.
Hier unterstützt künftig der Eplan Copilot, der auf Basis des Microsoft Azure OpenAI Service entwickelt wurde. Keine neuen KI-Modelle, kein langes Training und Einstellen der Parameter sind nötig. Stattdessen genügt eine direkte Verknüpfung erprobter Modelle und Algorithmen mit den in Frage kommenden Daten. Es ist, als hätten die KI-Experten bei Eplan nur die losen Enden von herumliegenden Fäden miteinander verknüpft. Das Ergebnis verblüfft und überzeugt.
Copilot mit Expertenwissen
In seinen Worten kann der Anwender formulieren, also prompten, was er sucht. Dazu gibt er die Stückliste ein, in der alle nötigen Komponenten gelistet sind. Der Copilot sucht nicht in irgendwelchen Data Lakes oder weltweit verfügbaren Daten aller Art im Internet. Er sucht ganz gezielt in den Datenquellen, die für den Eplan-Anwender entscheidend sind. Beispielsweise im Eplan Data Portal, das inzwischen von rund 500 Herstellern mit über zwei Millionen Komponenten plus zwei Millionen per Varianten gefüllt wurde. In wenigen Sekunden erscheinen auf dem Bildschirm einige Schaltschränke, die für die gesuchten Komponenten passen. Nicht zu groß, nicht zu klein.
Warum Eplan Copilot und nicht einer der schon verfügbaren KI-Agenten wie ChatGPT? Deren Antworten kämen möglicherweise noch schneller und wären vielleicht sogar zahlreicher. Aber mit ziemlicher Sicherheit enthielten sie kaum Brauchbares. Denn die allgemein verfügbaren KI-Tools haben von Electrical Engineering genauso viel Ahnung wie von Ackerbau und Viehzucht. Gut möglich, dass sie etwas finden, wo es überhaupt nichts gibt. Das könnte dem Eplan Copilot nicht passieren. Er würde sagen, dass er nichts findet.
Die Grundmodelle sind inzwischen so gut und für nahezu jeden Zweck verfügbar, dass die Industrie für ihre KI in dieser Hinsicht nichts Neues entwickeln muss und sich auch die Zeit für aufwendiges Trainieren sparen kann.
Montageplatten-Layout in 3D
Noch aufwendiger als die Suche nach dem passenden Schaltschrank ist die Erstellung der Montageplatte, auf der alle für den konkreten Auftrag nötigen Komponenten befestigt und verkabelt werden. Eplan hat das Wissen seiner Experten über Best Practices für diesen Designprozess in den Copilot gepackt.
Jetzt kann der Konstrukteur den KI-Agenten – wie solche Tools inzwischen vielfach genannt werden – für den ausgewählten Schaltschrank und die eingegebene Stückliste beauftragen, einen Vorschlag für die Montageplatte zu erstellen. Ein Augenzwinkern später hat er einen Vorschlag, und zwar als 3D-Modell.
Eplan ist mit seinem KI-Use-Case den Anwendern sogar noch ein Stück weiter entgegengekommen. Im Unterschied zu anderen KI-Systemen bietet der Eplan Copilot nämlich eine sehr wertvolle Transparenz. Das Modell wird mit einer kleinen Statistik geliefert, die etwa sagt, dass von den beispielsweise 103 Komponenten in einer Stückliste alle gefunden und platziert werden konnten, oder eben nur 101, und welche Teile welches Herstellers nicht gefunden wurden. Der Anwender sieht also sofort, welchen Aufwand die Konstruktion ihm an welcher Stelle noch abverlangt.
Und noch ein großes Plus: Das dargestellte Modell ist nicht nur eine Visualisierung der Montageplatte. Es kann als 3D-Design unmittelbar in ein Eplan-Projekt geladen werden, um darauf – wenn erforderlich – aufzusetzen und es zu ergänzen oder zu verändern. Dieser Copilot weiß nicht nur, wo er suchen muss und findet. Er ist eine höchst professionelle Hilfe für Eplan-Anwender in der täglichen Projektarbeit.
KI nimmt Routinearbeiten ab
All das wurde auf der Hannover Messe schon vorgeführt und hat die Besucher begeistert. Worin besteht nun die von Sebastian Seitz, CEO von Eplan und Cideon, angekündigte Revolution im Engineering? Nur in der Zeitersparnis und Arbeitserleichterung? Die Revolution hat damit erst angefangen und sich in ersten, bereits wertvollen Ansätzen gezeigt. Der wirkliche Umfang ist noch schwer zu beschreiben, weil er erst in einigen Jahren in der Praxis ankommen wird.
Dr. Thiemo Gruber, Bereichsleiter Solutions und Development bei Eplan, formuliert es so: „Eplan und die damit verbundenen KI-Agenten werden – das ist unsere Vision – ein einziger großer Werkzeugkasten sein. Die KI-Agenten werden den Anwendern im Engineering eine Routine nach der anderen abnehmen. Copy and Paste wird überflüssig, weil der Computer und unsere Algorithmen darin besser und schneller sind. Die Revolution besteht darin, dass Entwickler sich fast ausschließlich auf die kreative Arbeit konzentrieren. Mehr neue Produkte, mehr Innovation mit weniger belastender Nebentätigkeit in sehr viel kürzerer Zeit.“
KI im Electrical Engineering ist also nicht Ersatz der Arbeit mit Eplan Software und anderen Systemen, sondern die allmähliche Veränderung der Software, ihre Ergänzung durch Tools wie den Copilot und die Art der Arbeit mit beidem. Wer glaubt, dass Ingenieure, CAD-Experten und ihr Wissen demnächst nicht mehr gebraucht werden, hat den Unterschied zwischen Mainstream- und Industrie-KI nicht verstanden.
Generative KI kann Elektrokonstrukteuren Vorschläge für das
Layout einer Montageplatte machen – und diese damit von
zeitintensiven, repetitiven Tätigkeiten entlasten
Co-Creation unter Copiloten
Natürlich beschränkt sich der Copilot nicht auf Daten und Projekte von Eplan. Wie sehr er gerade auch in der Zusammenarbeit zwischen Partnern und ihren Systemen hilft, konnte in Hannover an einem zweiten Use Case gezeigt werden. In diesem Fall anhand einer Zusammenarbeit zwischen dem Siemens Industrial Copilot und dem Eplan Copilot. Für Siemens ist das überhaupt die Vision des Arbeitens mit Software: Nicht Datenaustausch und Konvertierung, sondern die Kommunikation zwischen verschiedenen KI-Agenten über APIs.
Ein Anwender erfährt in einem Projekt im Siemens TIA-Portal vom Product-Lifecycle-KI-Agenten, dass elektrische Komponenten, die mit Artikelnummer und Hersteller angezeigt werden, das Ende ihres Lebenszyklus erreicht haben. Sie stammen aus einem Eplan Projekt. Der Siemens Industrial Copilot findet Ersatzkomponenten. Ein Hardware Configuration Agent tauscht sie im TIA-Portal aus. Ein Orchestrator Agent stößt den Eplan Copilot an, der die Änderungen im Schaltplan und Montageplattenlayout realisiert.
Es ist ein kleines Beispiel, das eine große Vision veranschaulicht. KI kann als sehr wirksame Unterstützung auch für Engineering-Prozesse zum Einsatz kommen. Bis hin zu einer weitgehenden Automatisierung sogar kritischer Arbeitsschritte, in diesem Fall der Prüfung von Produktbestandteilen auf ihre Gültigkeit und im Bedarfsfall des Ersatzes in der Dokumentation. Und dabei können KI-Agenten offenbar ohne großen Aufwand mit entsprechenden KI-Agenten von Projektpartnern kommunizieren und zusammenarbeiten. Die gezeigten Beispiele sind nur ein kleiner Ausschnitt der großen Palette von KI-Projekten, an denen das Team bei Eplan arbeitet. Man darf gespannt sein auf die Eplan Next26 in München, dort wird der Vorhang gelüftet.
Autoren: Ulrich Sendler, freier Fachjournalist, und Birgit Hagelschuer, Eplan
Chefredakteurin Nicole Steinicke im Gespräch mit Dr. Thiemo Gruber
Wäre gutes Engineering auch ohne KI möglich? Oder ist die Komplexität heute ohne intelligente Assistenz kaum noch beherrschbar? Chefredakteurin Nicole Steinicke geht der Sache auf den Grund und erhält Antworten von Dr. Thiemo Gruber, Bereichsleiter Solutions und Development bei Eplan – über Chancen, Herausforderungen und warum KI mehr ist als ein Buzzword.
Nicole Steinicke: Warum setzt Eplan im Electrical Engineering gezielt auf KI? Das heißt mit Blick in die Praxis: Welches konkrete Problem löst sie heute für Konstrukteure?
Thiemo Gruber: Die Lösungen von Eplan sind nicht nur mächtig, sondern dadurch auch komplex und manchmal nicht ganz einfach zu erlernen. Ein optimaler Einsatz erfordert häufig Training und Erfahrung. Im ersten Schritt wollen wir daher mit Hilfe des Eplan Copilot einen einfachen und zielgerichteten Zugang zu Informationen und Wissen rund um die Nutzung der Eplan-Software ermöglichen und unsere Nutzer beim optimalen Einsatz unserer Lösungen bestmöglich unterstützen.
Nicole Steinicke: Woran erkennt man beim Eplan Copilot, dass es sich um Industrie-KI mit echtem Fachwissen handelt und nicht um ein generisches KI-Tool?
Thiemo Gruber: Der Eplan-Copilot wird nur mit ausgewähltem Wissen versorgt. Aufgrund der zugrunde liegenden Technologie lässt sich natürlich keine Garantie für die Qualität der Antworten geben, aber durch den Ausschluss veralteter, fehlerhafter oder widersprüchlicher Informationen steigt die Qualität der Antworten und sogenannte Halluzinationen werden auf ein Minimum reduziert. Im Umkehrschluss hat der Eplan Copilot natürlich eine deutlich geringere Wissensbasis als andere KI-Assistenten, die ihr Wissen aus dem gesamten Internet beziehen. Die optionale Integration von weiteren Wissensquellen befindet sich bereits in der Planung und kann, falls gewünscht, das Antwortspektrum vergrößern. Das eigentliche Alleinstellungsmerkmal des Eplan Copilot ist seine tiefe Integration in das Eplan-Portfolio und damit die Möglichkeit, direkt auf weitere Daten und Funktionen in der Umgebung des Nutzers zuzugreifen und diese zu berücksichtigen. Dabei achten wir selbstverständlich auf eine strikte Trennung der Umgebungen und darauf, dass vertrauliche Informationen diesen Bereich nicht verlassen.
Nicole Steinicke: Wo sehen Sie aktuell das größte Potenzial, Neuentwicklungen effizienter zu gestalten und vorhandenes Engineering-Wissen besser wiederzuverwenden?
Thiemo Gruber: Der einfache und natürliche Zugang zu vorhandenem Wissen ist momentan einer der größten Vorteile von KI. Aufgrund der großen Menge an Informationen ist es häufig eine Herausforderung, alle Anforderungen und Vorgaben sowie sämtliches Erfahrungswissen gleichzeitig optimal zu berücksichtigen. Nicht selten wird daher auf bekanntes Erfahrungswissen und bewährte Lösungen (Stichwort Copy and Paste) zurückgegriffen. Intelligente Systeme können dabei nicht nur unterstützen, sondern konkreten Input für Weiterentwicklungen und Verbesserungen geben.
Nicole Steinicke: Was würde es für die tägliche Arbeit bedeuten, wenn die KI passende Layouts für Schaltschränke oder Montageplatten innerhalb von Sekunden vorgeschlagen würde?
Thiemo Gruber: Neben der offensichtlichen Zeitersparnis ergeben sich daraus Chancen für eine höhere Qualität und vor allem für eine bessere Standardisierung. Flüchtigkeitsfehler werden vermieden und die Einhaltung von Vorschriften und Normen wird aktiv unterstützt. Des Weiteren lässt sich dadurch flexibler und mit weniger Zeitverlust auf Änderungen in allen Phasen des Engineering reagieren.
Nicole Steinicke: Wenn Routineaufgaben im Electrical Engineering also zunehmend automatisiert werden: Wofür könnte die gewonnene Zeit am besten eingesetzt werden?
Thiemo Gruber: Die Automatisierung von Routineaufgaben ist schon seit Langem ein zentraler Mehrwert beim Einsatz von Eplan-Lösungen. Durch KI lassen sich nun weitere Aufgabengebiete erschließen. Die gewonnene Zeit kann auch hier in die Qualität der Einzelergebnisse und in eine größere Detailtiefe in früheren Arbeitsschritten investiert werden, wodurch sich in Summe eine deutlich gesteigerte Produktivität ergibt. Der Wegfall von Routineaufgaben erlaubt dem Nutzer außerdem, sich auf inhaltliche Aspekte zu fokussieren und damit bessere und innovativere Lösungen zu entwickeln.
Nicole Steinicke: Wo sehen Sie Entwicklungen in den nächsten Jahren, beispielsweise im Bereich Co-Creation? Lässt sich dies in der aktuellen Dynamik überhaupt abschätzen?
Thiemo Gruber: Da wir bei der Vernetzung verschiedener Ökosysteme (Agentic Ecosystem) und der Generierung von Inhalten noch relativ am Anfang stehen, lässt sich insbesondere die Geschwindigkeit der Entwicklung schwer abschätzen. Durch die fortschreitende Digitalisierung und die Verknüpfung vieler Informationsquellen lassen sich aber bereits heute bessere Entscheidungen treffen. Intelligente Systeme werden früher oder später in der Lage sein, viele der Entscheidungen autonom zu treffen und damit wiederum dem Nutzer ermöglichen, sich auf die wesentlichen und wichtigen Entscheidungen zu fokussieren.
Nicole Steinicke: Eplan veranstaltet mit Eplan Next26 vom 20. bis 21. Mai ein großes Engineering-Event. Was ist die Idee dahinter?
Thiemo Gruber: Mit Eplan Next bringen wir erstmals live in München über 1.200 Kunden unterschiedlichster Branchen und aus allen Regionen der Welt in Präsenz zusammen. Eplan Next steht für neue Technologien, für Future Topics, für hochkarätige Speaker und Panels und für einen Ideen- und Innovationsaustausch der Extraklasse. Im Münchener Cavalluna Park bieten wir auf 780 Quadratmetern Bühnenfläche eine enorme Vielfalt an Industrie-Themen: von Impulsvorträgen und einer eigenen Partnermesse über Kundeneinblicke und Software live bis hin zu Workshops.
Quelle und Bilder: Schmuckbild: khadi – stock.adobe.com & Vadym– stock.adobe.com, Aufmacherbild: Jürgen Fälchle – stock.adobe.com, sonstige: Eplan
