Wie KI den Ingenieursalltag wirklich entlastet

Zwei von drei Automatisierungsunternehmen in Deutschland finden laut VDMA aktuell nicht genug Fachkräfte. Während Auftragsbücher voll sind und Projekte komplexer werden, fehlt schlicht das Personal, um alles sauber zu planen, zu programmieren und in Betrieb zu nehmen.

Genau hier verschiebt KI gerade die Spielregeln – nicht in fünf Jahren, sondern jetzt. Wer heute in der Automatisierungstechnik, im Maschinenbau oder in der Bauindustrie noch ohne intelligente Assistenz arbeitet, lässt Produktivität und Marge liegen.

In diesem Beitrag geht es darum, wie KI den Ingenieursalltag konkret verändert, welche Use Cases sich schon heute rechnen – und wie Sie strukturiert starten, ohne Ihr Team zu überfordern oder Sicherheitsrisiken einzugehen.

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Warum KI im Engineering kein „Nice to have“ mehr ist

KI ist im industriellen Engineering zur Antwort auf drei zentrale Probleme geworden: Fachkräftemangel, wachsende Systemkomplexität und steigender Zeitdruck bis zur Abnahme.

1. Fachkräftemangel systematisch abfedern
Wenn zwei von drei Firmen offene Stellen nicht besetzen können, gibt es nur drei Hebel:

• Produktivität der vorhandenen Ingenieur:innen erhöhen
• Aufgaben intelligent priorisieren
• Wissen schneller verfügbar machen

Genau hier sind KI-Assistenten – etwa ein Engineering Copilot, der direkt mit einem Engineering-Framework wie dem TIA Portal spricht – hoch wirksam:

• wiederkehrende Aufgaben automatisieren
• Dokumentation autopflegen
• Code vorschlagen und prüfen

2. Komplexität beherrschbar machen
Moderne Anlagen, vernetzte Fabriken und Baustelle‑4.0‑Szenarien erzeugen eine Flut an Daten, Varianten und Abhängigkeiten. Klassische Tools stoßen da schnell an Grenzen. KI kann Muster in Daten finden, Varianten automatisch durchrechnen und auf Basis früherer Projekte Vorschläge machen.

3. Time-to-Market wirklich verkürzen
Mehr Ausschreibungen, kürzere Projektlaufzeiten, gleichzeitig höhere Qualitätsansprüche – diese Gleichung geht nur auf, wenn:

• Engineering-Zeiten drastisch sinken
• Fehler früher erkannt werden
• Abstimmungen zwischen Gewerken schneller laufen

Gut integrierte KI liefert genau das: weniger Schleifen, mehr Durchsatz im Engineering.

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Konkrete KI-Anwendungen im Ingenieursalltag

Der Nutzen von KI zeigt sich nicht in futuristischen Visionen, sondern in ganz alltäglichen Aufgaben, die aktuell viel Zeit und Nerven kosten.

1. Code-Generierung und ‑Prüfung in der Automatisierung

Für SPS-Programmierer:innen ist das Schreiben von Standardbausteinen, Funktionsaufrufen oder Visualisierungen tägliches Brot – aber eben auch monotone Routine.

Was KI heute schon kann:

• Code aus natürlicher Sprache erzeugen
  Beispiel: „Erstelle einen Funktionsbaustein für eine Pumpensteuerung mit Trockenlaufschutz, Fehlerspeicher und Betriebsstundenzähler, kompatibel zu unserem bestehenden Standard XY“ – der Copilot erzeugt einen lauffähigen Vorschlag im TIA Portal.

• Bestehenden Code analysieren und erklären
  Gerade bei Altanlagen ohne Dokumentation Gold wert: KI beschreibt in Klartext, was ein komplexer Baustein tut, wo Seiteneffekte drohen und wie sich das auf andere Teile des Programms auswirkt.

• Typische Fehler erkennen
  Ungenutzte Variablen, unvollständige Zustandsabfragen, fehlende Grenzwertprüfungen – KI kann solche Muster zuverlässig markieren.

Praxis-Effekt:

• Junior Engineers kommen schneller auf produktives Niveau
• Senior Engineers haben mehr Zeit für Architektur, Safety und Optimierung
• Wiederverwendbarkeit von Code steigt deutlich

2. Automatisierte Dokumentation und Projektkommunikation

Viele Unternehmen verlieren mehr Zeit in Meetings, E-Mails und Doku-Updates als im eigentlichen Engineering.

KI reduziert diese Reibung deutlich:

• Automatisierte Funktionsbeschreibungen
  Aus Programmen, E‑CAD‑Plänen oder BIM-Modellen erzeugt KI verständliche Funktions- und Betriebsbeschreibungen.

• Versionierung und Change-Logs
  Änderungen am Projekt werden automatisch erkannt, beschrieben und in einem Änderungsprotokoll gesammelt.

• Übersetzungen
  Technische Dokumente, Bedienoberflächen, Fehlermeldungen: KI übersetzt in sauberem Fachdeutsch/Englisch/weitere Sprachen – konsistent und im gewünschten Wording.

Gerade im Kontext Baustelle 4.0 – wo viele Gewerke, Subunternehmer und Planer zusammenarbeiten – sorgt diese automatisierte Dokumentation dafür, dass alle denselben Wissensstand haben.

3. Wissenstransfer und Onboarding im Engineering-Team

Wenn erfahrene Ingenieur:innen in Rente gehen, verschwinden oft Jahrzehnte an Projektwissen. KI kann dieses Wissen greifbarer machen.

Typische Szenarien:

• Ein Team speist Lastenhefte, alte Projekte, Wartungsberichte und FAQs in ein internes KI-System.
• Neue Mitarbeitende stellen Fragen in natürlicher Sprache:
  „Wie haben wir bei Projekt ABC die redundante Spannungsversorgung gelöst?“
  „Welche Normen galten bei der Brandschutzsteuerung im Klinikum-Projekt?“

Die KI liefert Antworten mit Verweis auf die entsprechenden Quelldokumente.
Das ersetzt keine Schulung, aber es beschleunigt Onboarding massiv und reduziert Rückfragen an Senior Engineers.

4. Simulation, Variantenvergleich und Fehlersuche

Ob Maschinenhalle oder komplexe Baustelle: Es gibt selten nur eine einzige technisch saubere Lösung.

Mit KI-gestützten Tools können Sie:

• Varianten von Steuerungskonzepten automatisch generieren und vergleichen
• Engpässe in Materialflüssen oder Bauabläufen simulieren
• Anomalien in Prozessdaten erkennen, bevor sie zum Stillstand führen

Im Kontext deutscher Bauindustrie sind zum Beispiel folgende Use Cases spannend:

• Optimierung von Bauabläufen und Logistik auf Großbaustellen
• Vorhersage von Verzögerungen durch Lieferengpässe oder Witterung (z.B. Winter 2025/26)
• KI-gestützte Auswertung von Drohnen- oder Laserscandaten für den Baufortschritt

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So starten Sie mit KI im Engineering – ohne Chaos

Die meisten Unternehmen scheitern nicht an der Technologie, sondern an fehlendem Fokus. KI wird „irgendwie“ eingeführt, Tools werden ausprobiert – aber es entsteht kein belastbarer Mehrwert.

Ein pragmatischer Einstieg besteht aus fünf Schritten.

Schritt 1: Klaren Use Case definieren

Wählen Sie einen konkreten Engpass:

• „SPS-Softwaretest dauert zu lange“
• „Doku ist nie aktuell“
• „Neue Kolleg:innen brauchen 6–9 Monate bis zur Vollproduktivität“

Formulieren Sie messbare Ziele, z.B.:

• Dokumentationsaufwand um 40 % reduzieren
• Inbetriebnahmezeiten um 20 % verkürzen
• Onboarding-Zeit halbieren

Schritt 2: Technologiewahl an bestehende Tools koppeln

Der größte Hebel entsteht, wenn KI sich in vorhandene Plattformen einfügt – etwa in:

• Engineering-Frameworks (TIA Portal, EPLAN, BIM-/CAD-Systeme)
• Projektmanagement-Tools
• Wissensdatenbanken und DMS

So müssen Ingenieur:innen nicht ständig zwischen Oberflächen springen. Im Idealfall arbeiten sie in ihrer gewohnten Umgebung – nur mit einem „Copilot“ an der Seite.

Schritt 3: Datenbasis und Governance klären

KI braucht Daten, aber nicht alle Daten gehören in die Cloud.

Stellen Sie vorab klar:

• Welche Daten dürfen genutzt werden (z.B. anonymisierte Projektdaten, keine personenbezogenen Daten)?
• Wo werden Daten verarbeitet (On-Premise, Private Cloud, zertifizierte Public Cloud)?
• Wer trägt Verantwortung für Ergebnisse (der Mensch bleibt immer final verantwortlich)?

Definieren Sie ein schlankes KI-Governance-Set:

• Freigegebene Tools
• Nutzungsrichtlinien
• Rollen & Ansprechpartner

Schritt 4: Pilotprojekt mit kleinem, motiviertem Team

Setzen Sie KI zuerst mit einem Team um, das Lust auf Veränderung hat – idealerweise mit einem Mix aus erfahrenen und jüngeren Mitarbeitenden.

Merkmale eines guten Piloten:

• klar umrissener Umfang (z.B. eine Linie, ein Bauprojekt, ein Kunde)
• begrenzte Laufzeit (3–6 Monate)
• definierte Messgrößen (Zeitersparnis, Fehlerquote, Zufriedenheit)

Am Ende steht eine einfache Aussage: „Rechnet sich“ oder „rechnet sich (noch) nicht“ – mit belastbaren Zahlen.

Schritt 5: Skalieren, standardisieren, schulen

Wenn der Pilot trägt, wird KI Bestandteil des Standard-Toolsets:

• Templates, Best Practices und Guidelines dokumentieren
• Schulungen für weitere Teams anbieten
• Feedbackschleifen einbauen, um Modelle und Prompts zu verbessern

Gerade im Ingenieursumfeld funktioniert ein „Train-the-Trainer“-Ansatz gut: Power User aus dem Pilotprojekt werden zu internen Multiplikatoren.

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Chancen, Risiken und Stolperfallen – ehrlich betrachtet

KI ist kein Zauberstab. Wer sie falsch einführt, erzeugt neue Probleme.

Produktivitätsbooster – oder neue Fehlerquelle?

KI kann Vorschläge machen, aber sie versteht die Sicherheitsanforderungen und Normen nicht so tief wie ein erfahrener Ingenieur.

Daraus folgt eine klare Regel:

KI unterstützt, der Mensch entscheidet – insbesondere bei Safety, Security und Normenkonformität.

Implementieren Sie verbindliche Reviews:

• Jeder von KI erzeugte Code geht durch einen menschlichen Check
• Kritische Änderungen laufen durch eine definierte Freigabekette

Akzeptanz im Team: von „Bedrohung“ zu „Werkzeug“

Viele Ingenieur:innen fragen sich, ob KI ihren Arbeitsplatz überflüssig macht. In den meisten deutschen Industrieunternehmen, die ich beobachte, passiert eher das Gegenteil:

• Routinetätigkeiten werden weniger
• Anspruchsvolle Aufgaben (Architektur, Optimierung, Kommunikation mit Kunden) werden wichtiger

Transparente Kommunikation ist entscheidend:

• Zeigen Sie konkrete Beispiele, wie KI entlastet
• Machen Sie klar, dass Know-how und Verantwortlichkeit im Team bleiben
• Binden Sie Skeptiker früh in Piloten ein

Datenschutz und Know-how-Schutz

Deutsche Unternehmen sind zu Recht sensibel, was Betriebsgeheimnisse und Kundendaten betrifft.

Lösungswege:

• Einsatz geprüfter, industrietauglicher KI-Plattformen
• Wo nötig: On-Premise- oder Private-Cloud-Lösungen
• Klare Regeln, welche Inhalte nicht in generische Public-KI-Systeme getippt werden dürfen (z.B. vertrauliche Projektunterlagen)

Richtig umgesetzt, wird KI so nicht zum Risiko, sondern zum Wettbewerbsvorteil – gerade, wenn andere Unternehmen aus Angst zögern.

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Warum sich der Einstieg 2025/2026 besonders lohnt

Die deutsche Bau- und Industriebranche steckt im Spannungsfeld aus Kosten- und Innovationsdruck. Gleichzeitig wächst der Druck, Produktivität zu steigern – bei knappen Fachkräften und steigenden Material- und Energiekosten.

Wer 2025/2026 beginnt, KI im Engineering strukturiert einzusetzen,

• reduziert Abhängigkeit vom Arbeitsmarkt
• steigert Planungs- und Ausführungssicherheit
• macht sein Unternehmen für junge Talente attraktiver

Gerade in der Baustelle‑4.0‑Realität – mit vernetzten Maschinen, digitalen Zwillingen, BIM und automatisierten Bauprozessen – wird KI vom Bonus zum Standard.

Mein Fazit:
Unternehmen sollten jetzt nicht mehr fragen, ob sie KI im Engineering einsetzen, sondern wo sie den ersten messbaren Nutzen erzielen. Wer früh Erfahrung sammelt, setzt die Standards, an denen sich andere in ein paar Jahren orientieren.

Wenn Sie den ersten Schritt gehen wollen, starten Sie mit einem klar definierten Use Case in Ihrem Ingenieursteam – und geben Sie Ihren Fachkräften genau das, was sie aktuell am dringendsten brauchen: Zeit.