Leistungszentrum Engineering Automation

Mit dem Leistungszentrum Engineering Automation bringen wir Künstliche Intelligenz und skalierbare Automatisierungslösungen gezielt in die Produktentwicklung von Unternehmen. Engineering Automation steht dabei für den gezielten Einsatz von KI und Automatisierung, um Entwicklungsprozesse effizienter, konsistenter und datendurchgängiger zu gestalten. Im Mittelpunkt steht die enge Zusammenarbeit von Entwickler:innen mit Engineering-Copilots, KI-Agenten-Systemen und einer zukunftsfähigen Engineering-IT. Engineering Automation verstehen wir als gemeinsame Mission – von der ersten Idee bis zur nachhaltigen Integration.

Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM

Giulia Neumann

Giulia Neumann

Details

Problem

Unternehmen stehen heute unter hohem Druck: Globaler Wettbewerbsdruck, wachsende Komplexität und Fachkräftemangel stellen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen vor große Herausforderungen. Gleichzeitig zögern viele Unternehmen, KI breit einzusetzen – häufig aufgrund fehlender Strategien oder unzureichender Datenbasis. Hinzu kommen manuelle, zeitaufwendige und fehleranfällige Tätigkeiten entlang des Entwicklungsprozesses, die Effizienz und Geschwindigkeit begrenzen.

Ziel und Ansatz

Unser Anspruch ist es, passgenaue, KI-gestützte Engineering-Prozesse zu entwickeln, die konkrete Lösungen für diese Herausforderungen liefern. Wir setzen auf modernste Technologien und einen konsequenten Technologietransfer von der Forschung in die Anwendung, wobei Strategie und Implementierung Hand in Hand gehen. Gemeinsam mit Unternehmen analysieren wir bestehende Prozesse, Tools und Datenflüsse, identifizieren relevante Use Cases für KI in der Produktentwicklung und bewerten deren Potenziale. Auf dieser Basis entwickeln wir Proof of Concepts und skalierbare Lösungen für den Produktivbetrieb.

Engineering Automation beschreibt dabei den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Automatisierung entlang des gesamten Entwicklungsprozesses – von der frühen Ideenphase bis zur Validierung. Eine zentrale Grundlage bilden Large Language Models. Durch das Retrieval-Augmented-Generation-Prinzip werden diese Modelle mit domänenspezifischem Wissen aus Engineering-Datenbanken sowie PLM- und ALM-Systemen angereichert. Ergänzend kommt Fine-Tuning zum Einsatz, um Modelle auf branchenspezifische Terminologien, Prozesse und Normen abzustimmen. KI-Agenten übernehmen definierte Aufgaben, tauschen Ergebnisse untereinander aus und integrieren diese in den Entwicklungsprozess. Dafür denken wir die Engineering-IT von Beginn an mit und stellen sichere Umgebungen, leistungsfähige KI-Tools und moderne Plattformen bereit.

Ergebnisse und Werte

Ziel ist es, Entwicklungsprozesse deutlich zu beschleunigen, Effizienz zu steigern und neue Innovationspfade zu eröffnen. Engineering Automation entlastet Entwicklerinnen und Entwickler gezielt von zeitintensiven Routineaufgaben und reduziert den administrativen Aufwand im Tagesgeschäft. Automatisierte Workflows und KI-gestützte Assistenzsysteme verkürzen die Time-to-Market spürbar und machen Geschwindigkeit zum Wettbewerbsvorteil. Gleichzeitig reduzieren durchgängige, datengetriebene Automationslösungen fehleranfällige manuelle Tätigkeiten und steigern die Qualität nachhaltig.

So entstehen End-to-End-Konsistenz im Entwicklungsprozess, Traceability und belastbare Entscheidungsgrundlagen. Unser Ziel ist es nicht, isolierte Prototypen zu realisieren, sondern KI nachhaltig in Entwicklungsprozesse einzubinden – für echten Mehrwert und Zukunftsfähigkeit. Fundierte Forschungsergebnisse werden dabei konsequent in konkrete Anwendungen übertragen.

Beteiligte Partner

Anja Moldehn
Anja MoldehnGeschäftsleitung & Technologiemanagement

Lemgo, Germany

2009

Fraunhofer IOSB-INA

DH

Dennis Heitkamp
Florian Pethig
Florian PethigGruppenleiter Big Data Plattformen
Gesa Benndorf
Gesa BenndorfGruppenleitung Maschinelles Lernen
Jürgen Jasperneite
Jürgen JasperneiteDirektor
Sebastian Schriegel
Sebastian SchriegelDigitale Infrastrukturen
Arno Kühn
Arno Kühn

BW

Benedict Wohlers
Christian Fechtelpeter
Christian Fechtelpeter
Giulia Neumann
Giulia Neumann
Oliver Lummer
Oliver LummerWissenschaftlicher Mitarbeiter
Silke Merkelbach
Silke Merkelbach

TH

Tim Heuwinkel
Martin Kohlhase
Martin KohlhaseCenter for Applied Data Science

Paderborn, Germany

2012

it's OWL

Günter Korder
Günter KorderGeschäftsführer
Roman Dumitrescu
Roman DumitrescuManaging Director
Tommy Falkowski
Tommy FalkowskiReferent Forschung, Strategie & Entwicklung

Bielefeld, Germany

OstWestfalenLippe GmbH

WM

Wolfgang Marquardt

Paderborn, Germany

2006

OWL ViProSim e.V.

Peter Ebbesmeyer
Peter EbbesmeyerGeschäftsführer

Bielefeld, Germany

1969

Universität Bielefeld

Paderborn, Germany

1972

Universität Paderborn

RF

René Fahr