KI macht aus Suchzeit Konstruktionszeit

KI ersetzt den Konstrukteur nicht: sie ersetzt das Suchen, nicht das Konstruieren.

Foto: smarterpix/yokhanomwan@gmail.com

In der Praxis verbringen Konstrukteure einen erheblichen Teil ihrer Arbeitszeit nicht mit Konstruktion, sondern mit der Beschaffung von Information. Branchenerhebungen verorten den Anteil zwischen 25 und 50 %. Gesucht wird in PDM- und ERP-Systemen, auf Fileservern, in alten Projektordnern, in E-Mail-Postfächern und nicht zuletzt in den Köpfen erfahrener Kollegen.

Die Folgen sind bekannt: redundante Neukonstruktionen, abweichende Bauteilstämme, längere Angebotszyklen, fehleranfällige Betriebsanleitungen und ein Wissensabfluss bei jedem Kollegenwechsel. Im KMU-Umfeld trifft dieses Problem auf eine zweite Realität: Es gibt selten dedizierte PLM- oder Wissensmanagement-Teams, die das System sauber halten könnten.

Drei Entwicklungen ändern die Lage

Weil im Moment drei Entwicklungen aufeinander treffen, ändert sich die Lage:

• Technik: Mit der Reife großer Sprachmodelle ab 2023 lassen sich natürlichsprachige Anfragen zuverlässig auf unstrukturierte technische Inhalte abbilden. Was vorher klassische Volltextsuche oder regelbasierte Klassifikatoren leisteten, übernehmen heute kombinierte Architekturen aus Wissensgraph und Retrieval Augmented Generation.
• Demografie: Erfahrene Konstrukteure gehen in den nächsten zehn Jahren in den Ruhestand. Wissen, das nicht systematisch aktivierbar ist, geht mit ihnen verloren. Junge Mitarbeitende erwarten zudem moderne, sprachbasierte Werkzeuge.
• Regulatorik: Mit der EU-Maschinenverordnung 2023/1230, ab Januar 2027 verbindlich, steigen die Anforderungen an Konformitätsbewertung, Risikobeurteilung und digitale Betriebsanleitungen. Wer hier auf manuelle Pflege setzt, baut Aufwand auf, der mit jedem Produkt mitskaliert.

Um die Frage zu beantworten, was ein KI-Konstruktionsassistent technisch leisten kann, ist festzuhalten, dass er kein Chat-GPT mit Maschinenbau-Glasur ist. Der Konstruktionsassistent besteht aus zwei Schichten:

Konstruktionsassistenz besteht aus zwei Schichten

• Wissensgraph: Bauteile, Baugruppen, Projekte, Kunden, Lieferanten, Normen und Vorgängerprodukte werden als Entitäten mit ihren Beziehungen modelliert. Damit lassen sich Fragen wie ‚Welche Pumpen haben wir bei Anwendungen mit Förderhöhe über 30 m bereits eingesetzt?‘ überhaupt sinnvoll beantworten.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): Unstrukturierte Inhalte aus Zeichnungen, Stücklisten, technischen Berichten, Angeboten und E-Mails werden semantisch indexiert. Das Sprachmodell formuliert die Antwort, zieht den Kontext aber aus geprüften Firmenquellen.

Entscheidend für den Konstruktionsalltag: Jede Antwort enthält Quellenverweise. Der Konstrukteur sieht, woher eine Aussage stammt, und kann sie prüfen. Ohne diese Nachvollziehbarkeit hat ein KI-System im Konstruktionsumfeld nichts verloren.

Bei dem Konstruktionsassistenten Ko-Assist (Eigenschreibweise: KoAssist) von Soneo AI für mittelständische Maschinenbauer im Dach-Raum, kombinieren wir beide Schichten so, dass der Konstrukteur seine Frage in der gewohnten Fachsprache stellt und eine geprüfte Antwort mit Verweis auf die Originalquelle aus dem eigenen Haus erhält.

Vier Anwendungen, die im Alltag wirken:

1. Wissensgestützte
Wiederverwendung.

Vor jeder Neukonstruktion stellt sich die Frage, ob eine vergleichbare Lösung bereits im Haus existiert. Ko-Assist durchsucht Stücklisten-Metadaten, Projektdokumentation, technische Berichte und Lieferantenunterlagen und liefert Treffer mit Spezifikation, Einbaukontext und Quellenverweis. Im Pilotbetrieb beobachten wir, dass Konstrukteure Vorgängerlösungen in Sekunden statt in Stunden finden, mit direkter Wirkung auf Beschaffung, Lagerhaltung und Konstruktionsstandard.

2. Technische Klärung
für Vertrieb und Angebot.

Im Vertrieb taucht regelmäßig die Frage auf, ob das Haus eine vergleichbare Anwendung schon einmal realisiert hat. Heute wandert diese Frage als E-Mail in die Konstruktion und blockiert dort eine bis mehrere Stunden. Mit einem Wissensassistenten beantwortet der Vertrieb sie selbst, in Sekunden, mit Verweis auf Projekt, Auftragsnummer und Zeichnung.

3. Schneller Zugriff auf Normen
und Konformitätsinhalte.

Die neue Maschinenverordnung erhöht die Anforderungen an belastbare Dokumentation. Ko-Assist hilft Konstrukteuren, Normen-Inhalte, interne Konstruktionsrichtlinien, Risikobewertungen und CE-relevante Passagen aus Vorgängerprojekten gezielt abzurufen, immer mit Quellenverweis.

4. Onboarding und Wissenstransfer.

Neue Konstrukteure greifen über natürliche Sprache auf das Firmenwissen zu. Statt drei Monate zu lesen und zu fragen, arbeiten sie ab Tag eins mit einem Assistenten, der die Geschichte des Hauses kennt. Für ausscheidende Wissensträger ist das System ein strukturierter Übergabe-Layer, der nicht von Bereitschaft und Erinnerung einzelner Personen abhängt.

Praktischer Einsatz im Maschinenbau

Giscon GmbH, ein Maschinenbauunternehmen aus Lochen am See in Oberösterreich (Eigenschreibweise: GISCON), betreibt Ko-Assist seit November 2025 im produktiven Einsatz. Wichtig dabei: Ko-Assist entstand nicht im Labor, sondern in enger Zusammenarbeit mit Giscon im laufenden Betrieb. Jede Funktion hat ihren Ursprung in einem realen Konstruktionsalltag und nicht in einer Produktspezifikation am Reißbrett. Genau das ist der Unterschied zu generischen KI-Plattformen, die Maschinenbauern übergestülpt werden.

Aus dem Pilotbetrieb verschiebt sich die Effekt-Ebene. Anfragen, die früher Tage durch das Haus liefen, werden in Stunden geklärt. Konstrukteure berichten, dass sie nicht schneller konstruieren, aber wieder dazu kommen, zu konstruieren. Der Hebel liegt nicht in der KI selbst, sondern in der zurückgewonnenen Zeit für Ingenieursarbeit.

„Wir sehen KI nicht als Ersatz für Konstrukteure, sondern als Verstärker. Unser Ziel ist es, das Erfahrungswissen unserer Konstrukteure mit den Möglichkeiten der KI zu verbinden. Mit dem Konstruktionsassistenten von Soneo AI machen wir jahrzehntelanges Know-how für die nächste Generation schneller verfügbar und direkt nutzbar,“ sagt Dragan Jenic, CEO, Giscon GmbH

Die enge Zusammenarbeit im Pilotbetrieb hat weitere Anforderungen sichtbar gemacht, die Soneo AI bereits in ersten Projekten adressiert hat und schrittweise in Ko-Assist einbringen wird: automatisierte Projektdokumentation, das assistierte Erstellen von Angeboten auf Basis vorhandener Projektdaten sowie das automatisierte Schreiben von Betriebsanleitungen. Gerade für den Vertrieb ist der Angebotsanwendungsfall besonders relevant – wenn die benötigten Projektdaten nicht mehr manuell zusammengesucht werden müssen, verkürzt sich der Angebotsprozess spürbar und die Konstruktion wird entlastet.

Aktueller Fokus: Wissen aus relevanten Dokumenten

Der heutige Funktionsumfang fokussiert auf Wissen aus Dokumenten, Stammdaten und Projektakten. Die nächste Ausbaustufe verbindet diesen Wissenszugriff mit den CAD-Daten und Zeichnungen selbst – und befindet sich aktuell in aktiver Entwicklung, getrieben durch konkretes Feedback aus dem laufenden Pilotbetrieb. Zwei Anwendungsfelder aus der Roadmap illustrieren die Richtung:

• Mit der Zeichnung sprechen: Der Konstrukteur stellt seine Frage direkt zu einem Bauteil oder einer Toleranzangabe. Etwa: Warum ist hier H7/k6 gewählt, passt das auch für ein neues Projekt mit höherer Last? Der Assistent liest die Zeichnung, gleicht mit Ursprungsprojekt und interner Konstruktionsrichtlinie ab und antwortet mit Quellenverweis, inklusive konkreter Empfehlung, etwa H7/n6 für den höheren Lastfall.
• Geometrische Ähnlichteilsuche: Wiederverwendung läuft heute über Stammdaten und Beschreibungstexte. Künftig vergleicht der Assistent die Geometrie selbst und schlägt Bauteile mit Match-Score vor, inklusive Projektkontext und Lessons Learned. Damit verschiebt sich Wiederverwendung von einer Frage der Stammdatenpflege zu einer Frage der echten geometrischen Ähnlichkeit.

Wichtig dabei: Ko-Assist ersetzt das CAD-System nicht. Konstruieren bleibt im CAD. Finden, vergleichen und nachschlagen passieren im Assistenten.

Worauf KMU bei der Einführung achten sollten:

• Datenbasis vor Modell: Die Qualität der Antworten hängt zu rund 80 % an sauber angebundenen Quellen, nicht am Sprachmodell. Ein erstes Mapping der relevanten Wissensquellen vor der Tool-Auswahl spart Monate.
• Fokus-Use-Case statt Plattform: Die erfolgreichen Einführungen starten mit einem Anwendungsfall, der binnen vier Wochen messbaren Output liefert, etwa Gleichteilsuche oder technische Vertriebsanfrage. Eine Plattformeinführung ohne klaren Anker scheitert in der Regel an Fokus und Akzeptanz.
• Datenschutz und IP-Schutz: EU-Hosting, Auftragsverarbeitungsvertrag und der vertragliche Ausschluss von Modelltraining auf Kundendaten sind Pflicht, nicht Kür. Konstruktionsdaten sind das Kronjuwel des Hauses.
• Akzeptanz im Arbeitsfluss: Der Assistent muss dort sein, wo der Konstrukteur ohnehin arbeitet, idealerweise integriert in PLM, ERP und gängige Office-Werkzeuge. Ein zusätzliches Browsertab ist ein Akzeptanzkiller.

KI ist kein Ersatz für den Konstrukteur

Die häufigste Sorge in Pilotgesprächen lautet: Ersetzt KI den Konstrukteur? Die Antwort aus der Praxis ist klar. Nein. Sie ersetzt das Suchen, nicht das Konstruieren. Was sich verschiebt, ist die Rolle. Der Konstrukteur wird vom Sucher zum Entscheider, bewertet Vorschläge, kombiniert Wissen aus mehreren Quellen, dokumentiert Entscheidungen nachvollziehbar. Im Wettbewerb zählt damit künftig weniger, welches Wissen ein Unternehmen besitzt, sondern wie schnell es dieses Wissen aktivieren kann.

Yanik Yeganehfar
ist Co-Founder und COO der Soneo AI GmbH
A-1140 Wien
info@soneo.ai
www.koassist.ai