Smart Prototyping: Wie neue Spielregeln die Entwicklung elektromechanischer Produkte verändern

Wo die Industrie heute steht:

Die Transformationsphase ist längst kein Zukunftsszenario mehr, sie hat begonnen – aber sie ist ungleich verteilt. In einigen Unternehmen generieren KI-Systeme schon heute Varianten von Gehäusen, Kühlkörpern, Halterungen oder Kontaktmodulen und prüfen sie durch virtuelle Belastungstests, während andernorts noch Excel-Listen und Bauchgefühl dominieren. Elektromechanische Produkte stehen dabei besonders im Fokus, weil sie an der Schnittstelle von Mechanik, Elektronik und Software sitzen – genau dort, wo Daten in großer Menge entstehen und sich am schnellsten auszahlen.

Gleichzeitig verläuft der Wandel nicht als Big Bang, sondern als Austesten und feines Nachjustieren der bestehenden Entwicklungsketten. Klassische CAD-Workflows, FEM-Simulationen, Prüfstände und Fertigungsplanung bleiben, aber sie werden ergänzt – um KI-Systeme, die Muster in Fehlerberichten erkennen, Toleranzen neu denken oder alternative Materialkombinationen vorschlagen. Produktentwicklung wird dadurch weniger deterministisch und mehr explorativ: Nicht eine „die eine“ Lösung, sondern ein Raum möglicher Lösungen tritt in den Vordergrund.

Was KI in der Hardware-Entwicklung wirklich verändert

Von Zeichnung zu Datenprodukt

Der vielleicht wichtigste Wandel: Ein elektromechanisches Produkt ist nicht mehr nur eine Zeichnung mit Stückliste, sondern ein Datensatz, der während des gesamten Lebenszyklus lernt. Entwicklung, Validierung, Fertigung und Feldbetrieb liefern Rückmeldungen, die sich in Modellen niederschlagen – Designentscheidungen werden so zunehmend empirisch unterfüttert.

Variantenraum statt Variantenlast

Bisher waren Varianten vor allem Last: mehr Nummernkreise, mehr Lagerhaltung, mehr Risiko. KI-gestützte Entwicklung dreht dieses Verhältnis: Varianten werden zum strategischen Werkzeug. Teams können zielsicher ausloten, wie weit sie in Richtung Gewicht, Kosten, Nachhaltigkeit oder Performance gehen können, ohne Stabilität oder Fertigbarkeit zu verlieren. Elektromechanische Produkte werden damit nicht beliebiger, sondern genauer auf ihren Einsatzzweck abgestimmt.

Interdisziplinarität als Normalfall

Wo KI Mechanik, Elektronik und Software in einem Modell zusammenführt, verschwimmen alte Silos. Thermik, EMV, Schwingungsverhalten, Montagefreundlichkeit und Servicezugang lassen sich gemeinsam optimieren – nicht mehr nacheinander. Für Ingenieur:innen heißt das: weniger „Staffelstab-Übergaben“, mehr gemeinsames Arbeiten an einem konsistenten Datenmodell.

Neue Risiken im KI-Zeitalter

Die Datenbasis als Flaschenhals

Ohne belastbare Daten bleibt KI allerdings nur ein gut vermarktetes Versprechen. Viele Unternehmen stellen gerade fest, dass ihre Projekthistorie zwar umfangreich, aber kaum strukturiert ist: Zeichnungen in Ordnern, Prüfberichte als PDFs, Fehlerursachen als Fließtext. Wer hier nicht aufräumt, digitalisiert letztlich nur das Chaos und produziert scheinpräzise Vorschläge ohne Fundament.

Black Boxes und Verantwortlichkeit

Je komplexer die Modelle, desto schwieriger wird die Frage: Wer hat eigentlich entschieden? Für sicherheitsrelevante elektromechanische Produkte – etwa in Antriebstechnik, Automotive oder Medizintechnik – reicht es nicht, sich auf optimierte Scores zu verlassen. Es braucht nachvollziehbare Argumentationsketten, die Ingenieur:innen im Zweifel vor Kund:innen, Auditor:innen und Behörden vertreten können. Wie bei jeder Delegation von Aufgaben gilt auch im Umgang mit KI: Nur wer ihre Funktionsweise versteht, kann im Bedarfsfall kontrollieren und eingreifen.

Kompetenzverschiebung statt -verlust

Die Gefahr ist nicht, dass Ingenieur:innen überflüssig werden – sondern dass ihre Rollen sich verändern. Wenn Tools automatisch Vorschläge liefern, braucht es Menschen, die diese Vorschläge einordnen, testen, verwerfen. Wer diese Rolle nicht aktiv gestaltet, läuft Gefahr, dass sich Teams von der Logik der Tools treiben lassen, statt bewusst Engineering-Entscheidungen zu treffen.

Wie die EBK Gruppe diese Transformation begleitet

Die EBK Gruppe ist Partner für elektromechanische Produktion und Entwicklung. An unserem Standort greifen Produktion und datenbasierte Auswertung unmittelbar ineinander, weil Data-Analytics-Expert:innen direkt mit den Engineering- und Fertigungsteams zusammenarbeiten – nicht im entfernten Rechenzentrum, sondern dort, wo Bauteile tatsächlich entstehen. Auf diesem Weg sind wir selbst noch Lernende und verstehen uns als partnerschaftliche Modellfabrik für und mit unseren Kunden.

Mit jeder neuen Baugruppe, jedem neuen Serienanlauf, jeder Abweichung im Prozessverlauf entsteht Wissen, das wir strukturiert erheben, auswerten und wieder in Entwicklung und Datenerhebung zurückspielen. Heute erkennen Algorithmen etwa, wo Toleranzen systematisch eng werden, morgen leiten sie Vorschläge für robustere Geometrien oder alternative Prozessfenster ab.

Für Kund:innen bedeutet das: Sie können mit uns in eine Umgebung einsteigen, in der Experiment und Praxis zusammenfallen. Statt isolierte KI-Piloten zu fahren, die nach der Präsentation verpuffen, testen wir gemeinsam, wie sich konkrete elektromechanische Produkte – von der Designidee über Prototyping bis in die Serie – durch datenbasierte Ansätze verbessern lassen. Die KI-gestützte Produktentwicklung bleibt dabei das, was sie sein sollte: ein starkes Werkzeug im Dienst guter Ingenieur:innen – nicht umgekehrt.