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Ludwig Haas, Patrick Miekautsch und Julia Heide

Ludwig Haas, Inneo Solutions

1. Aktuell sprechen viele Unternehmen über KI. Dabei wird oft übersehen, dass KI nur so gut sein kann wie die Datenbasis, auf die sie zugreift. Wer Potenziale in Konstruktion und Fertigung nutzen möchte, braucht deshalb zunächst eine durchgängige Datenkette. Dazu gehören saubere Produktdaten, leistungsfähige PDM/PLM-Systeme, standardisierte Schnittstellen und möglichst wenige Medienbrüche zwischen CAD, CAM und Maschine. Erst wenn Informationen konsistent und aktuell verfügbar sind, lassen sich Automatisierung, Wissensnutzung und künftig auch KI-Anwendungen wirtschaftlich einsetzen.

2. Die Basis jeder erfolgreichen Automatisierung ist eine durchgängige Prozesskette vom CAD-Modell bis zur Maschine. Die Daten ohne Medienbrüche Systemübergreifend zu verknüpfen ist ein unterschätzter Faktor. Besonders relevant sind heute die automatisierte NC-Programmierung auf Basis von Features und bewährtem Fertigungswissen, die Wiederverwendung von Templates sowie die enge CAD-Integration. Damit lassen sich Programmierzeiten teils um 30 bis 50 Prozent reduzieren und gleichzeitig Qualität sowie Prozesssicherheit steigern. Ergänzt um 5-Achs-Simultanbearbeitung, Fräsdrehen und virtuelle Kollisionsprüfungen haben moderne CAM-Systeme immer wieder neue Mehrwerte. Um den personellen Abgängen der nächsten Jahre begegnen zu können, ist es aus meiner Sicht also enorm wichtig, Wissen zu sichern und den Weg für jüngere Mitarbeiter zu ebnen, damit jahrzehntelanges Wissen per KI zu schnellen Programmier-Ergebnissen führen kann.

3. Der Ingenieursgeist wird durch KI nicht ersetzt werden. Die Stärke von Ingenieuren liegt im Verstehen von Zusammenhängen, im Lösen komplexer Probleme und in der Entwicklung neuer Ideen. KI kann dagegen in Sekunden Entwürfe erzeugen, Varianten bewerten oder repetitive Aufgaben automatisieren. Genau darin sehe ich ihre Rolle in modernen CAD-/CAM-Lösungen: Sie nimmt Routinearbeiten ab und schafft Freiräume für die eigentliche Wertschöpfung. Wenn sich Konstrukteure und Fertigungsplaner dank KI stärker auf Innovation statt Administration konzentrieren können, dann haben wir die Rolle von KI in modernen CAD-/CAM-Lösungen gefunden.

Wenn sich Konstrukteure und Fertigungsplaner dank KI stärker auf Innovation statt Administration konzentrieren können, dann haben wir die Rolle von KI in modernen CAD-/CAM-Lösungen gefunden.

Ludwig Haas

Patrick Miekautsch, Janus Engineering

1. Durchgängigkeit ist keine Schnittstellenfrage, sondern eine Architektur- und Führungsentscheidung. Unternehmen brauchen ein konsistentes Datenmodell, in dem Geometrie, PMI, Revisionen, Fertigungsmerkmale, Werkzeuge und Maschinen verknüpft sind. Dazu gehören klare Datenverantwortung, ein verbindlicher Änderungsprozess sowie validierte Postprozessoren und Maschinensimulationen. Erst wenn CAD, PLM, CAM und Shopfloor nicht mehr eigene Wahrheiten verwalten, entsteht eine belastbare Kette vom Modell bis zum freigegebenen NC-Programm.

2. Der größte Hebel moderner CAM-Systeme liegt nicht in der schnelleren Berechnung von Werkzeugwegen, sondern darin, Fertigungswissen zu skalieren. Featurebasierte Programmierung, wiederverwendbare Bearbeitungsregeln, automatische Werkzeugwahl, integrierte Simulation und digitale Maschinenmodelle verkürzen Programmier- und Einarbeitungszeiten, reduzieren Fehler und sichern Unternehmensstandards. Für den DACH-Markt ist das zentral: Hohe Qualität und Variantenvielfalt müssen trotz knapper Fachkräfte und Kostendruck beherrschbar bleiben.

3. KI entwickelt CAM von regelbasierter Automatisierung zu lernenden, kontextbezogenen Systemen. Bei Janus sehen wir bereits, wie KI vorhandene NC-Programme analysiert und Zusammenhänge zwischen Geometrie, Strategie, Werkzeug und Parametern in unternehmensspezifisches Wissen überführt. Künftig wird sie Varianten bewerten, Risiken früh erkennen und robuste Bearbeitungsfolgen vorschlagen. Die Grenze ist klar: Eine Blackbox darf im Engineering kein Entscheider sein. KI muss nachvollziehbar bleiben, Standards einhalten und messbar Qualität, Stabilität und Wirtschaftlichkeit verbessern.

Die Grenze ist klar: Eine Blackbox darf im Engineering kein Entscheider sein. KI muss nachvollziehbar bleiben, Standards einhalten und messbar Qualität, Stabilität und Wirtschaftlichkeit verbessern.

Patrick Miekautsch

Julia Heide, Siemens

1. Eine durchgängige digitale Prozesskette benötigt eine zentrale Datenbasis, auf die Konstruktion, Fertigungsplanung und Produktion gemeinsam zugreifen. CAD, CAM, Simulation und Datenmanagement müssen nahtlos verbunden sein, sodass Änderungen automatisch in nachgelagerte Prozesse einfließen. Standardisierte Abläufe, Änderungsmanagement sowie die Integration von Maschinen, MES und ERP schaffen einen durchgängigen Digital Thread. Plattformen wie Siemens Designcenter und Teamcenter verbinden die Prozesse, reduzieren Fehler, beschleunigen Abläufe und erhöhen die Transparenz.

2. Der Fachkräftemangel erschwert die Suche nach qualifizierten NC-Programmierern und Fertigungsspezialisten. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Produktivität, Qualität und Termintreue. Moderne CAM-Lösungen helfen durch Automatisierung, Simulation und Standardisierung. Feature-basierte Bearbeitung erkennt Bohrungen, Taschen oder Gewinde automatisch und nutzt hinterlegtes Expertenwissen. Simulationen und digitale Zwillinge prüfen NC-Programme bereits vor der Fertigung auf Kollisionen, Verfahrwege und Prozessrisiken. Intelligente Werkzeugwegstrategien reduzieren Bearbeitungszeiten, verlängern Werkzeugstandzeiten und verbessern die Maschinenauslastung. So lassen sich Produktivität und Prozesssicherheit steigern und Fachkräfte gezielt entlasten.

3. Künstliche Intelligenz wird zunehmend zum Innovationstreiber in Entwicklung und Fertigung. Schon heute unterstützt sie bei der Erkennung von Fertigungsmerkmalen, der Auswahl von Bearbeitungsstrategien, der Optimierung von Werkzeugwegen sowie der Analyse von Konstruktions- und Fertigungsdaten. Künftig wird KI stärker als intelligenter Assistent in Konstruktion, Fertigungsplanung und Simulation eingesetzt. Anwender können zunehmend per natürlicher Sprache mit Systemen interagieren, die automatisch Vorschläge für Konstruktionen und Prozesse generieren. In Verbindung mit digitalen Zwillingen lassen sich Prozesse kontinuierlich analysieren und optimieren. KI ersetzt dabei nicht den Menschen, sondern automatisiert Routineaufgaben, skaliert Expertenwissen und entlastet Fachkräfte.

Anwender können zunehmend per natürlicher Sprache mit Systemen interagieren, die automatisch Vorschläge für Konstruktionen und Prozesse generieren.

Julia Heide