Schweizer Ingenieure sind knapp. KI-Copilots im Engineering entlasten Teams, beschleunigen Projekte und erhöhen Qualität – präzise zugeschnitten auf die Industrie.
KI als Antwort auf den Ingenieurmangel – gerade in der Schweiz
Zwei von drei Automatisierungsunternehmen im deutschsprachigen Raum finden laut VDMA nicht genug Fachkräfte. In der Schweizer Präzisionsindustrie spürt man das täglich: Projekte verzögern sich, Angebote dauern zu lange, Inbetriebnahmen ziehen sich, das bestehende Team arbeitet am Limit.
Hier kommt ein Punkt, den viele noch unterschätzen: Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein neues Software-Feature, sondern ein Hebel gegen den Fachkräftemangel – besonders im Engineering. Und zwar nicht abstrakt, sondern sehr konkret im Alltag von Planern, SPS-Programmierern, Konstrukteuren und Inbetriebnehmern.
In dieser Ausgabe der Reihe „KI in der Schweizer Industrie: Präzision mit Intelligenz“ geht es genau darum: Wie KI-Tools – vom Engineering Copilot bis zur KI-gestützten Fehlerdiagnose – den Ingenieursalltag entlasten, Qualität erhöhen und die knappen Fachkräfte dort einsetzen, wo sie den grössten Wert schaffen.
1. Der Engpass im Engineering: Wo der Schuh wirklich drückt
Der größte Produktivitätshebel liegt im Engineering selbst. Hier entscheidet sich, ob eine Anlage termingerecht, in der gewünschten Qualität und innerhalb des Budgets fertig wird.
Typische Schmerzpunkte in Schweizer Unternehmen
In Gesprächen mit Fertigungsleitern und Automatisierungsingenieuren tauchen immer wieder dieselben Probleme auf:
- Unbesetzte Stellen in Automatisierung, Software und Konstruktion – oft über Monate
- Überlastete Senior-Ingenieure, die gleichzeitig Projekte führen, Standards pflegen, Schulungen machen und operative Probleme lösen sollen
- Zeitfressende Routineaufgaben wie Baustein-Dokumentation, Signal-Kommentierung, Typicals anpassen oder Varianten kopieren
- Wissensinseln: Know-how steckt in Köpfen einzelner Experten oder in alten Projekten, aber nicht in wiederverwendbaren, standardisierten Lösungen
Genau hier setzt moderne KI an: nicht als „magischer Autopilot“, sondern als Copilot, der alltägliche Aufgaben abnimmt und Wissen nutzbar macht.
2. Engineering Copilots: Was heute schon realistisch ist
Ein Engineering Copilot ist eine generative KI, die direkt mit Ihrer Engineering-Umgebung interagiert – zum Beispiel mit einem Automatisierungs-Framework wie dem TIA Portal. Die Werkzeuge, die Siemens, aber auch andere Anbieter entwickeln, folgen alle demselben Prinzip:
Die KI versteht natürliche Sprache und übersetzt sie in konkrete Engineering-Aktionen.
Wie sich der Alltag eines Automatisierungsingenieurs verändert
Ein typisches Szenario in einer Schweizer Maschinenbaufirma:
- Heute: Ein neuer Variantenkunde verlangt eine zusätzliche Achse, andere Sensorik und spezielle Sicherheitsfunktionen. Der Ingenieur klickt sich durch alte Projekte, kopiert Bausteine, sucht nach passenden Parametern, kommentiert Signale, dokumentiert Änderungen in Word.
- Mit KI-Copilot: Der Ingenieur formuliert sein Ziel in natürlicher Sprache – etwa: „Erstelle eine zusätzliche Achse basierend auf der Standardachse X, passe die Endschalter an die neue Sensorik an und generiere eine Funktionsbeschreibung für das Pflichtenheft.“ Die KI analysiert bestehende Bibliotheken, schlägt Code-Bausteine vor, setzt Kommentare und erzeugt Entwürfe für die Dokumentation.
Der Schlüsselvorteil: Der Ingenieur steuert die Richtung, die KI übernimmt Fleißarbeit und Variation.
Konkrete Anwendungsfälle im SPS- und Anlagenengineering
Aktuell sinnvolle Einsatzfelder – ohne Science-Fiction:
- Code-Vorschläge für Standardfunktionen (z.B. Ventilgruppen, Förderstrecken, Temperaturregler)
- Automatische Kommentierung und Übersetzung von Signalen, Variablen und Bausteinen
- Dokumentationsentwürfe für Pflichtenhefte, Funktionsbeschreibungen und Änderungsprotokolle
- Projektanalyse: Wo werden welche Bausteine verwendet? Welche Varianten existieren bereits? Welche Standards werden verletzt?
Gerade für Schweizer KMU, die präzise, kundenspezifische Anlagen bauen, ist das ein massiver Hebel: Variantenvielfalt bleibt beherrschbar, ohne dass der Engineering-Aufwand explodiert.
3. KI in der Schweizer Präzisionsindustrie: Von der Theorie zur Praxis
Die Schweiz ist prädestiniert für KI im Engineering: Hohe Lohnkosten, starke Exportabhängigkeit, Qualitätsfokus und viele mittelständische Hightech-Unternehmen. Wer hier Produktivität gewinnt, gewinnt direkt Wettbewerbsfähigkeit.
Typische Einsatzbereiche in der Praxis
-
Maschinenbau & Sonderanlagen
- Schnellere Erstellung und Anpassung von Softwarestandards
- Automatisierte Generierung von HMI-Texten in mehreren Sprachen
- KI-Assistenten für Inbetriebnehmer (z.B. „Warum fährt Achse A nicht in Referenz?“)
-
Pharma und Medtech
- Dokumentationspflichten sind brutal hoch. KI kann:
- Testprotokolle vorstrukturieren
- Änderungsdokumentation generieren
- Audit-Trails erläutern und zusammenfassen
- Dokumentationspflichten sind brutal hoch. KI kann:
-
Elektronik- und Uhrenindustrie
- Kleinteilige, hochpräzise Prozesse mit vielen Sensoren und Kennwerten
- KI unterstützt bei:
- Mustererkennung in Qualitätsdaten (Trend zu Ausschuss, Drift)
- Parametervorschlägen für feinfühlige Achsbewegungen
Warum gerade jetzt?
Drei Entwicklungen treffen sich aktuell:
- Generative KI ist produktionsreif – Copilot-Funktionen sind direkt in Engineering-Tools integriert
- Fachkräftemangel spitzt sich zu – Babyboomer gehen in Rente, Nachbesetzung wird schwerer
- Digitalisierung der Schweizer Industrie ist weit fortgeschritten – Daten und Standards sind oft schon da, werden aber noch nicht intelligent genutzt
Die Realität? Wer jetzt startet, baut einen Vorsprung auf, während andere noch diskutieren, ob KI „irgendwann mal relevant“ wird.
4. Sicherheit, Verantwortung und Qualität: Die häufigsten Bedenken
Viele Schweizer Ingenieure sind zu Recht skeptisch: „Ich lasse mir doch nicht den SPS-Code von einer Blackbox schreiben.“ Und genau diese Haltung ist gesund – solange sie nicht in Blockade umschlägt.
Drei Grundprinzipien, wenn KI ins Engineering kommt:
-
Der Mensch bleibt verantwortlich.
- Keine sicherheitsrelevante Funktion wird ohne Review produktiv geschaltet.
- KI liefert Vorschläge, kein Produktivsystem.
-
KI muss in bestehende Prozesse passen.
- Code-Reviews, Testing, Dokumentationspflichten bleiben bestehen.
- KI verkürzt die Schritte, ersetzt aber nicht die Freigabe.
-
Transparenz statt Magie.
- Gute Tools zeigen, welche Quellen sie genutzt haben (z.B. Bibliotheken, alte Projekte).
- Änderungen sind nachvollziehbar und versioniert.
Gerade in regulierten Branchen (Pharma, Medtech, Bahn, Energie) ist das entscheidend. Dort geht es nicht darum, alles zu automatisieren, sondern die richtigen 30–40 % der Tätigkeiten zu beschleunigen.
5. Fahrplan: In 5 Schritten zu KI im Engineering
Viele Unternehmen warten auf die „grosse Strategie“, statt pragmatisch zu starten. Aus meiner Sicht funktioniert ein schlanker, praxisnaher Ansatz besser:
Schritt 1: Engpass identifizieren
Wo verlieren Ihre Ingenieure heute am meisten Zeit?
- Dokumentation?
- Variantenpflege?
- Fehlersuche im Feld?
- Angebots-Engineering?
Wählen Sie einen Bereich für ein Pilotprojekt.
Schritt 2: Daten- und Tool-Landschaft klären
- Welche Engineering-Plattformen nutzen Sie (z.B. TIA Portal, E-CAD, PDM/PLM)?
- Welche KI-Funktionen sind dort bereits verfügbar (Copilots, Assistenten, Suchfunktionen)?
- Wo liegen Standards, Bibliotheken, alte Projekte?
Ohne halbwegs saubere Projekt- und Bibliotheksstrukturen läuft jede KI ins Leere.
Schritt 3: Kleines Pilotprojekt starten
Beispiele für sinnvolle Einstiege:
- KI-gestützte Dokumentation für ein neues Maschinenprojekt
- Copilot für Standardbausteine in einer neuen Anlagenserie
- KI-Support für Inbetriebnahme einer Pilotanlage (Fragen/Antworten, Log-Auswertung)
Wichtig: Ein reales Projekt, echter Termindruck – aber klar begrenzter Scope.
Schritt 4: Rollen und Verantwortlichkeiten definieren
- Wer entscheidet, welche KI-Vorschläge übernommen werden?
- Wer pflegt Standards und Bibliotheken, damit die KI besser wird?
- Wer dokumentiert Erfahrungen und leitet Best Practices ab?
Hier lohnt sich, einen „KI-Champion“ aus dem Engineering zu benennen, der Praxis und Technologie verbindet.
Schritt 5: Skalieren – aber fokussiert
Wenn das Pilotprojekt funktioniert:
- Auf weitere Linien, Werke oder Maschinentypen ausrollen
- Schulungskonzepte für Engineering, Service und Vertrieb aufsetzen
- Kennzahlen definieren (z.B. Engineering-Stunden pro Projekt, Time-to-Market, Fehlerquote im Feld)
So entsteht Schritt für Schritt eine Baustelle 4.0 im Schweizer Stil: präzise, kontrolliert, aber konsequent vorwärts.
6. Warum KI gerade für Schweizer Ingenieure ein Karriereturbo ist
Ein Punkt, der oft untergeht: KI nimmt nicht den Job weg – sie verschiebt ihn in eine spannendere Richtung. Wer heute als Ingenieur früh und souverän mit KI-Tools arbeitet, positioniert sich automatisch als Schlüsselfigur.
Typische Entwicklungen, die ich beobachte:
- Senior-Ingenieure, die KI nutzen, werden zu Mentoren und Architekten, statt „Feuerwehr“ für jedes Detailproblem zu sein
- Young Professionals können schneller produktiv werden, weil sie auf KI-gestützte Vorlagen und Assistenten zurückgreifen
- Unternehmen, die KI im Engineering verankern, werden für Fachkräfte attraktiver Arbeitgeber – gerade im umkämpften Schweizer Markt
Das passt perfekt zum Leitmotiv unserer Serie „KI in der Schweizer Industrie: Präzision mit Intelligenz“: Nicht mehr Menschen passen sich starren Prozessen an, sondern intelligente Werkzeuge verstärken menschliche Stärken – Genauigkeit, Systemdenken, Verantwortung.
Fazit: Vom Fachkräftemangel zum Produktivitätsvorsprung
KI im Engineering ist kein Zukunftsprojekt mehr, sondern eine sehr konkrete Antwort auf den Fachkräftemangel in der Schweizer Industrie. Copilot-Funktionen, intelligente Such- und Dokumentationsassistenten und KI-gestützte Fehlerdiagnosen entlasten Ingenieure dort, wo heute die meiste Zeit verloren geht.
Wer jetzt beginnt, erste Pilotprojekte im Engineering aufzusetzen, schafft sich einen messbaren Vorsprung bei Time-to-Market, Qualität und Mitarbeiterzufriedenheit. Und genau diese Kombination entscheidet in den nächsten Jahren darüber, welche Unternehmen in der Schweizer Präzisionsindustrie vorne mitspielen.
Wenn Sie in Ihrem Unternehmen spüren, dass Projekte hängen bleiben, weil die Engineering-Kapazitäten fehlen, dann ist die Frage nicht mehr, ob Sie KI einsetzen – sondern wo Sie am sinnvollsten anfangen.