Fertigungsingenieure stehen oft vor großen Herausforderungen: Maschinen fallen ohne Vorwarnung aus, die Validierung von Entwürfen dauert zu lange und die Fertigungshallen laufen immer noch auf Papier. Im Jahr 2026 lösen Tools der künstlichen Intelligenz (KI) viele dieser Probleme nun direkt.
Warum Fertigungsingenieure jetzt Tools für künstliche Intelligenz (KI) benötigen
Die Einführung von KI in der Fertigung hat das experimentelle Stadium bereits überschritten. Laut dem 2026 Manufacturing Industry Outlook von Deloitte ist der Zugang von Arbeitnehmern zu KI allein im Jahr 2025 um 50 Prozent gestiegen. KI-Tools zur vorausschauenden Wartung reduzieren jetzt ungeplante Ausfallzeiten in realen Unternehmensimplementierungen um 30 bis 50 Prozent. KI-Nachfrageprognosen verbessern die Genauigkeit im Vergleich zu älteren statistischen Methoden um einen ähnlichen Betrag.
Die Realität ist, dass nur ein Drittel der Hersteller künstliche Intelligenz (KI) über Pilotprogramme hinaus skaliert haben. Die meisten Teams scheitern nicht, weil die Tools schwach sind, sondern weil ihre Daten nicht bereit sind. Der praktische Weg, den erfahrene Ingenieure empfehlen: Zuerst die Betriebsabläufe digitalisieren, dann Ihre Daten bereinigen und vereinheitlichen und dann die KI auf dieser Grundlage aufbauen.
Die Tools in diesem Artikel unterstützen vier Hauptbereiche, in denen Fertigungsingenieure den größten Nutzen aus KI ziehen:
- Design und generatives Design
- Simulation und virtuelles Testen
- Vorausschauende Wartung und Maschinengesundheit
- Shopfloor-Betrieb und Entscheidungsunterstützung.
Beste Tools für künstliche Intelligenz (KI) für Fertigungsingenieure
1. Siemens Industrial Copilot und Xcelerator
Geeignet für: Große Hersteller, die bereits Automatisierungshardware und -software von Siemens verwenden
Siemens stellte auf der CES 2026 neun neue KI-gestützte Copiloten vor und erweitert damit den Industrial Copilot um die Bereiche Design, Simulation, Produktlebenszyklusmanagement, Fertigung und Betrieb. Auf der Hannover Messe 2026 stellte Siemens den Eigen Engineering Agent vor, der eine direkte Verbindung zum TIA Portal herstellt – der Automatisierungs-Engineering-Plattform von Siemens, die von mehr als 600.000 Ingenieuren genutzt wird. Dieser Agent versteht reale Automatisierungsprojektstrukturen, einschließlich veralteter und undokumentierter Systeme.
Der Industrial Copilot hilft Ingenieuren, Code zu schreiben, Maschinenfehler mithilfe natürlicher Sprache zu beheben und Ersatzteillisten und Handbücher automatisch zu durchsuchen. Thyssenkrupp Automation Engineering hat den Copilot an allen Maschinenstandorten weltweit eingeführt, um die Projektlaufzeiten zu verkürzen. PepsiCo nutzte den Digital Twin Composer von Siemens, um Änderungen an der Produktionslinie zu simulieren, bevor physische Änderungen vorgenommen wurden, und meldete eine Durchsatzsteigerung von 20 Prozent.
Vorteile: KI läuft in derselben Dateninfrastruktur, die die Automatisierungshardware von Siemens bereits produziert. Ingenieure benötigen kein separates Datenintegrationsprojekt. Mit dem digitalen Zwilling können Ingenieure Änderungen an einem virtuellen Modell testen, bevor sie mit der realen Produktionslinie in Berührung kommen.
Einschränkungen: Dieses Tool bietet viel weniger Nutzen für Fabriken, die nicht bereits mit Siemens-Hardware ausgestattet sind. Die Preisgestaltung erfolgt individuell, ohne kostenlose Testversion. Die Implementierung erfordert viel Zeit und professionelle Dienstleistungen.
2. Generatives Design mit Autodesk Fusion
Geeignet für: Produkt- und Maschinenbauingenieure, die schnell viele Designoptionen erkunden müssen
Autodesk Fusion umfasst einen Arbeitsbereich für generatives Design, in dem Ingenieure Lasten, Einschränkungen und Fertigungsmethoden definieren. Die KI generiert dann mehrere optimierte Geometrien – Formen, die die meisten Ingenieure niemals von Hand skizzieren würden. Dieses Tool löst mehrere Fertigungsmethoden gleichzeitig, einschließlich additiver Fertigung, Fräsen und Gießen. Ingenieure können die Ergebnisse nach Kosten und Gewicht ordnen.
Autodesk kündigte Ende 2025 an, dass Benutzer bald bearbeitbare CAD-Geometrie mithilfe generativer KI direkt in Fusion und Forma erstellen werden, von Text oder Skizzen bis hin zu 3D-Geometrie. Der größte Vorteil des generativen Designs von Fusion besteht darin, dass alles in einem Tool läuft: KI-generierte Geometrie ist sofort bearbeitbar, simulierbar und bereit für die Fertigungsvorbereitung.
Vorteile: Kein Kontextwechsel. Die Ergebnisse bleiben im Fusion-Ökosystem erhalten, sodass Ingenieure keine Dateien zwischen Werkzeugen verschieben müssen, um mit der Simulation oder der Werkzeugweggenerierung fortzufahren.
Einschränkungen: Dieses Tool funktioniert nur innerhalb des Autodesk-Ökosystems. Teams, die SolidWorks, NX oder Creo verwenden, profitieren nicht.
3. Ansys SimAI und GeomAI (2026 R1)
Ideal für: Ingenieure, die während der Entwurfsiteration schnelle Simulationsergebnisse benötigen
Ansys veröffentlichte das Update 2026 R1 im März 2026 als Teil des Synopsys-Ansys-Portfolios. Mit dieser Version wurden zwei wichtige KI-Tools für Fertigungsingenieure eingeführt.
Ansys GeomAI ist eine neue generative Designplattform für Geometrie. Die KI lernt aus Referenzgeometrien und erstellt neue Designkonzepte, die auf realen technischen Einschränkungen basieren. Dieses Tool hilft Ingenieuren, Designalternativen viel schneller als mit herkömmlichen Methoden zu erkunden.
Ansys SimAI nutzt generative KI, um die Leistung der 3D-Physik 10 bis 100 Mal schneller vorherzusagen als ein Standardlöser. Dieses Tool funktioniert mit mehreren Solvern, sodass Teams nicht die Simulationssoftware wechseln müssen, um es zu verwenden. Ingenieure erhalten unmittelbares Feedback, wenn sie die Geometrie ändern, was den Zyklus von Entwurf, Validierung und Verfeinerung erheblich verkürzt.
Die Version 2026 R1 fügte dem Ansys-Portfolio auch die ersten Agenten-Engineering-Funktionen hinzu. Diese Agenten beschleunigen die Entwurfserkundung und automatisieren Vorverarbeitungsschritte, die früher manuelle Arbeit erforderten.
Vorteile: Der Geschwindigkeitsvorteil von SimAI ist real. Wenn Ingenieure 10- bis 100-mal schneller physikalisches Feedback erhalten, können sie weitaus mehr Designvarianten testen, bevor sie sich auf einen endgültigen Entwurf festlegen.
Einschränkungen: Vollständige Ansys-Lizenzen sind teuer. Teams benötigen Kenntnisse über Simulationsaufbauten, um diese Tools optimal nutzen zu können.
4. PTC Creo Generative Design Extension (GDX) und ThingWorx
Geeignet für: Produktingenieure in Fertigungsumgebungen, die sowohl Design- als auch IoT-Fähigkeiten benötigen
Creo GDX bringt simulationsgesteuerte Topologieoptimierung in die Creo-Umgebung. Ingenieure definieren einen Entwurfsraum, Lasten, Einschränkungen und eine Herstellungsmethode. Die KI generiert dann optimierte Formen, die den Leistungszielen entsprechen. Das Werkzeug von PTC zeichnet sich durch Fertigungsbewusstsein aus: Die Ergebnisse berücksichtigen reale Einschränkungen wie Formschrägen beim Gießen, Werkzeugzugang bei der Bearbeitung und Überhanggrenzen beim Metalldruck. Die Ergebnisse werden als bearbeitbare B-Rep-Geometrie zurückgegeben und können in Creo weiter bearbeitet werden.
PTC ThingWorx ist ein separates, aber ergänzendes Tool, das physische Fertigungsanlagen mit einer KI-Analyseebene verbindet. Diese Plattform überwacht Geräte in Echtzeit, unterstützt die Fernüberwachung und integriert Augmented-Reality-Arbeitsanweisungen in bestehende Engineering-Systeme. ThingWorx eignet sich gut für mittlere bis große Hersteller, die neben technischer KI auch IoT-Konnektivität benötigen.
Vorteile: Creo GDX liefert Ergebnisse, die berücksichtigen, wie Teile tatsächlich hergestellt werden, und nicht nur, wie sie in einer Simulation funktionieren. Die Einschränkungen sind vorhersehbar, was die Nacharbeit während der Fertigungsvalidierung reduziert.
Einschränkungen: Creo GDX funktioniert nur innerhalb von Creo. Teams auf SolidWorks oder NX können es nicht verwenden. Die Preise für ThingWorx beginnen bei etwa 15.000 US-Dollar pro Jahr vor Implementierungskosten.
5. Generatives Engineering von Siemens NX
Geeignet für: Große mechanische Projekte, die intelligente Automatisierung und Integration digitaler Zwillinge erfordern
Siemens NX integriert KI im gesamten Workflow vom Design bis zur Fertigung. Dieses Tool nutzt „Convergent Modeling“, um generative Netzergebnisse mit präzisen CAD-Volumenkörpern zu kombinieren. Ingenieure können mit NX Herstellbarkeitsanalysen durchführen – die KI scannt Modelle, um potenzielle Fertigungsprobleme zu erkennen, bevor die Produktion beginnt. Das System gibt Echtzeit-Feedback und Empfehlungen, um Ingenieuren dabei zu helfen, Kosten zu senken und die Produktionszeit zu verkürzen.
NX umfasst auch KI-basiertes generatives Design. Ingenieure definieren Leistungsziele, Materialien und Einschränkungen. Die KI generiert optimierte Designkonzepte. Teams können einen größeren Lösungsraum schneller erkunden und bessere Kompromisse zwischen Funktionalität, Herstellbarkeit und Kosten finden.
Vorteile: NX deckt den gesamten Workflow vom Entwurf bis zur Fertigung ab. Ingenieure müssen nicht auf ein separates Tool für die Herstellbarkeitsprüfung oder die Arbeit mit digitalen Zwillingen umsteigen.
Einschränkungen: NX ist eine Plattform der Enterprise-Klasse mit hohen Lizenzkosten und einer steilen Lernkurve. Es bietet den größten Nutzen für Unternehmen, die bereits das Software-Ökosystem von Siemens nutzen.
6. Augury-Maschinengesundheits-KI
Ideal für: Unternehmen, die eine umfassende Überwachung des Maschinenzustands mit Vibrationsanalyse benötigen
Augury bietet eine umfassende vorausschauende Wartungslösung. Dieses Unternehmen liefert Sensoren, Konnektivität und diagnostische KI in einem Paket. Augury-Sensoren überwachen Maschinen kontinuierlich und nutzen KI, um Lagerausfälle und andere Fehlerarten Monate im Voraus vorherzusagen. Das System überwacht mehr als 200 Asset-Typen. Wenn eine Anomalie auftritt, teilt die KI von Augury den Ingenieuren konkret mit, was sie gefunden hat – zum Beispiel „Fehler am Innenringlager erkannt“ – und nicht mit einer vagen Warnung vor starken Vibrationen.
Bei DuPont half die Augury Machine Health-Plattform dem Team, in weniger als einem Jahr eine siebenfache Kapitalrendite zu erzielen. Ein Hersteller berichtete von einer Verbesserung der durchschnittlichen Betriebszeit von 65–70 Prozent auf 85–90 Prozent nach der Bereitstellung. Augury erreichte im Verdantix Green Quadrant 2025 für industrielle KI-Analysesoftware eine Führungsposition und war damit einer von nur neun von neunzehn bewerteten Anbietern, die diese Auszeichnung erhielten.
Vorteile: Die KI von Augury liefert spezifische, umsetzbare Diagnosen anstelle allgemeiner Warnungen. Ingenieure wissen, was fehlgeschlagen ist und warum, und nicht nur, dass etwas nicht stimmt.
Einschränkungen: Augury ist für kleinere Hersteller teuer. Diese Lösung basiert auf der proprietären Hardware von Augury, sodass Fabriken mit vorhandenen Sensoren anderer Anbieter diese möglicherweise ersetzen müssen. Dieses Tool konzentriert sich auf rotierende Geräte und deckt keine allgemeinen Wartungsabläufe ab.
7. MachineMetrics (mit MaxAI)
Am besten geeignet für: Maschinenintensive Einzelfertigung, CNC-Werkstätten und Auftragsfertiger
MachineMetrics ist eine Produktionsintelligenzplattform, die Maschinendaten, ERP-Kontext und Bedienerwissen unter einer einzigen KI-Schicht namens MaxAI verbindet und 2026 eingeführt wurde. Diese Plattform verbindet sich mit jeder Maschine – ob veraltet oder modern –, ohne dass Ingenieure an das Hardware-Ökosystem eines bestimmten Anbieters gebunden sind.
MachineMetrics bietet Echtzeit-OEE-Verfolgung, Warnungen zur vorausschauenden Wartung und Informationen zu Produktionsplänen. Ingenieure können Produktionsdaten in natürlicher Sprache abfragen. Diese Plattform stellt eine Verbindung zu ERP-Systemen her, um Daten auf Maschinenebene mit Geschäftskontext zu kombinieren. Eine KI-Zusammenfassungsfunktion im täglichen Produktions-Dashboard gibt Ingenieuren morgens einen Überblick darüber, was über Nacht passiert ist und was heute Aufmerksamkeit erfordert.
Vorteile: Die universelle Maschinenanbindung ist ein echter Vorteil für Brownfield-Fabriken mit gemischter Ausrüstung vieler Anbieter. Teams müssen ältere Maschinen nicht ersetzen, um mit der Erfassung nützlicher Daten zu beginnen.
Einschränkungen: Hardware-Konnektivität ist erforderlich, bevor KI-Funktionen einen Mehrwert bieten. Edge-Geräte und Sensoren müssen zunächst auf jeder Maschine installiert werden. MachineMetrics konzentriert sich auf Maschinendaten; Es handelt sich nicht um eine vollständige Entscheidungsunterstützungsplattform für die Planung oder Ursachenanalyse auf Aufsichtsebene.
8. Tulip-Betriebsplattform
Ideal für: Jeder Hersteller, der den Frontline-Betrieb digitalisieren muss, ohne Code schreiben zu müssen
Tulip sammelte im Januar 2026 eine Serie-D-Finanzierung im Wert von 120 Millionen US-Dollar und erreichte damit den Status eines Einhorns. Mit dieser No-Code-Plattform können Fertigungsingenieure digitale Arbeitsanweisungen, Qualitätschecklisten, Produktionsverfolgungs-Apps und Maschinenkonnektivitäts-Workflows ohne IT-Beteiligung erstellen. Ingenieure verbinden Tulip über das Tulip I/O-Gateway mit vorhandenen Maschinen, das SPS- und Sensordaten direkt liest.
Tulip bettet KI in betreiberorientierte Apps ein. KI-Agenten sammeln Informationen, treffen Entscheidungen und optimieren die Leistung. Eine KI-Chat-Fehlerbehebungsfunktion nutzt Handbücher, SOPs und Live-Systemdaten, um Probleme direkt in den Arbeitsabläufen des Bedieners zu lösen. Tulip sagt, dass diese Funktion die Auflösungszeit halbiert. Durch die Speech-to-Text-Fehlermeldung wird die manuelle Dateneingabe reduziert und genauere Beobachtungen an vorderster Front erfasst, wobei die Meldezeit angeblich um 50 Prozent reduziert wird.
