Generative KI im Ingenieurwesen: Freiräume für Innovation

Die Arbeitswelt der Ingenieure steht vor einer tiefgreifenden Transformation, angetrieben durch die generative Künstliche Intelligenz (KI). Seit der Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 wird intensiv über die weitreichenden Implikationen dieser Technologie diskutiert, meint Alexander Fay bei einer Pressekonferenz auf der vom VDI-Wissensforum organisierten Automation Kongress in Baden-Baden.

Eine Studie, erstellt von der VDI/VDE – Innovation und Technik GmbH, beleuchtet die Potenziale und Risiken generativer KI für die ingenieurwissenschaftliche Praxis. Sie basiert auf einer Online-Umfrage unter 468 Teilnehmenden, hauptsächlich VDI-Mitgliedern, ergänzt durch Workshops und Experteninterviews. Das übergeordnete Ziel von Verantwortlichen im Verein ist es, den Wandel konstruktiv mitzugestalten.

Effizienzgewinne durch KI im Ingenieuralltag

Die Erwartungen an generative KI sind hoch: 75% der Arbeitnehmenden und Arbeitgebenden versprechen sich spürbare Zeitersparnis und Effizienzgewinne, insbesondere bei Routinetätigkeiten. Fay, Vorstandsmitglied der VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik (GMA), hebt hervor, dass generative KI ihr Potenzial in vielfältigen Aufgabenfeldern entfaltet, um Effizienz und Präzision in den Arbeitsprozessen zu steigern.

Die Studie identifiziert zahlreiche Einsatzmöglichkeiten, die als kurz- bis langfristig umsetzbar und erstrebenswert bewertet werden. Hierzu zählen:

• Automatisierung von Routineaufgaben: Besonders unmittelbares Potenzial liegt in der Entlastung von Ingenieuren bei der Dokumentation sowie bei administrativen Aufgaben und Tätigkeiten außerhalb des Kernprofils. Dies steigert die Akzeptanz für KI, da wenig geschätzte Aufgaben übernommen werden.
• Assistenz in Entwicklungsprozessen: Generative KI kann analytische und Entwurfsprozesse unterstützen und vereinfachen. Dazu gehören die Konformitätsprüfung von Entwürfen und die Interaktion mit Daten in natürlicher Sprache zur Beantwortung von Fragen zu Design oder Produktionsdaten.
• Automatisierte Textgenerierung: Große Sprachmodelle (LLMs) formulieren professionelle E-Mails, Angebote oder technische Anfragen schneller. Auch bei der Erstellung von Wartungs- und Bedienungsanleitungen bietet die automatische Textproduktion Unterstützung.
• Optimierung technischer Designs: KI kann die Generierung verschiedener Varianten in der Entwurfsphase unterstützen und die Materialverteilung in Bauteilen für leichtere, stabilere Strukturen optimieren. Sie kann auch 2- und 3D-Modelle gemäß Spezifikationen generieren.
• Unterstützung bei der Softwareentwicklung: Mehr als drei Viertel der Ingenieure und Programmierer nutzen bereits Sprachmodelle, insbesondere für Programmiersprachen wie Python oder C++. Auch bei der Erstellung von Code für speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) können KI-gestützte Lösungen helfen.
• Prädiktive Instandhaltung: Generative KI liefert präzisere Analysen von Maschinendaten, simuliert Wartungsszenarien und erstellt optimierte Wartungsempfehlungen zur Minimierung von Stillstandzeiten.
• Systemübergreifende Unterstützung: LLMs übersetzen Beschreibungen in formale Beschreibungssprachen und Programmcode, was Entwicklungsprozesse im Systems Engineering beschleunigt.
• Zukünftige Anwendungsfelder: Langfristig wird Potenzial in der automatisierten Generierung neuer chemischer Verbindungen gesehen, insbesondere in der Verfahrenstechnik und Chemie, wenn auch mit Herausforderungen bei Datenbasis und Modellverständnis. Auch die Erstellung präziser Umweltprognosen wird als wünschenswert erachtet, besonders im Bau- und Gebäudetechnik sowie in der Energie- und Umwelttechnik.

Die Motivation der Mitarbeitenden liegt klar in der Entlastung von Routineaufgaben und der Steigerung der eigenen Effizienz, meint Christine Maul, GMA-Vorsitzende und Teamleiterin Advanced Process Control bei Covestro. Sie rät aber zur Vorsicht bei der Datenübergabe an KI-Modelle: „Generative KI darf nicht zum Risiko für Innovationen und Geschäftsgeheimnisse werden. Der VDI rät dringend davon ab, sensible technische Daten über offene Plattformen zu verarbeiten.“

Stattdessen braucht es geschützte, unternehmensinterne KI-Lösungen mit klaren Vorgaben für Datenschutz, sagt sie. Allerdings hat die Studie keine Lösungen für die Kernfrage, wie kleine und mittelständische Unternehmen solche IT-Strukturen kostengünstig aufbauen können.

Mensch als zentrale Kontrollinstanz

Fay und Maul waren sich einig, dass trotz aller technologischen Fortschritte der Mensch die zentrale Kontrollinstanz bleiben wird. Der Erfolg der KI-Transformation wird davon abhängen, wie gezielt die Technologie eingesetzt und welche Rahmenbedingungen geschaffen werden, um Innovation und Sicherheit zu gewährleisten, meinten sie.

Die Studie ist ein klarer Aufruf, meinten beide: Gestalten Sie diesen Wandel aktiv mit, nutzen Sie Weiterbildungschancen, experimentieren Sie und hinterfragen Sie, wie generative KI Ihre beruflichen Tätigkeiten bereichern kann. Und bilden Sie sich weiter! Hierzu bietet das VDI-Wissensforum mehr als 60 Seminare zum Thema KI mit praktischen Anwendungen in industriellen Umfeldern, sagte Dieter Westerkamp, Bereichsleiter VDI Technik und Gesellschaft.