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.

Genau hier unterstützt der Eplan Copilot, der auf Basis der Microsoft OpenAI Services entwickelt wurde. Keine neuen KI-Modelle, kein wochenlanges Training und Einstellen der Parameter ist 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 gar 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. Und wieder hat er ein Augenzwinkern später 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 dar- gestellte 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 & 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.

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. Dieses Beispiel war nicht weniger eindrucksvoll:

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 winziger Ausschnitt der großen Palette von KI-Projekten, an denen das Team bei Eplan arbeitet. Man darf gespannt sein auf die nächsten Messen mit neuen ­ Demos.