Das Versprechen der Automatisierung im Ingenieurwesen war schon immer verlockend: weniger repetitive Arbeiten, schnellere Projektlaufzeiten und mehr Freiraum für Ingenieure, sich auf Innovationen statt auf Logistik zu konzentrieren. Trotz jahrelanger Fortschritte in der Prozessautomatisierung und in jüngster Zeit auch in der generativen KI wurden Ingenieurteams jedoch weiterhin durch manuelle Aufgaben ausgebremst. Dies ändert sich jedoch rasant mit dem Aufkommen von … AgententechnikEin Ansatz, der auf der Kombination von KI-gestützten Systemen basiert, die komplexe Denkaufgaben lösen, spezialisierte Werkzeuge einsetzen und sequentielle Aktionen ausführen, um vom Menschen festgelegte Ziele zu erreichen. Im Gegensatz zu dialogbasierten KI-Assistenten, die lediglich Antworten oder Empfehlungen liefern, können diese Systeme aktiv werden und sich dabei an die in Entwicklungsprozessen inhärenten Schwankungen anpassen.

Ingenieurteams und -praktiker setzen zunehmend auf proaktive Ansätze, um höchste Genauigkeit, die konsequente Einhaltung spezifischer Methoden und die Flexibilität zu gewährleisten, Variationen zu berücksichtigen, die Innovationen vorantreiben. Ein Ingenieur, der einen neuen Konstruktionsraum erkundet, benötigt die Freiheit, Parameter anzupassen, alternative Ansätze zu testen und unerwarteten Erkenntnissen nachzugehen. Diese Erkundung und die Variationen sind es, die Innovationen und Durchbrüche ermöglichen. 

As Agentische KI gewinnt an Dynamik in zukunftsorientierten Unternehmen, Agenten, die speziell für Modellierung und Simulation Teams erzielen bereits erste Erfolge und haben großes Potenzial, die Produktivität enorm zu steigern. Spezialisierte und integrierte Agenten bergen das Potenzial, die F&E-Aktivitäten grundlegend zu verändern – von alltäglichen Geschwindigkeits- und Produktivitätsgewinnen bis hin zur Möglichkeit, mehr Designoptionen zu erkunden. Führungskräfte erwarten zudem, dass KI in der F&E bedeutende Auswirkungen auf das Geschäft haben wird, wie beispielsweise 20 % niedrigere F&E-Kosten und eine 10–20 % kürzere Markteinführungszeit.BCG). 

Die besonderen Herausforderungen beim Erstellen von Agenten für digitale Engineering-Workflows

Bevor man versteht, was agentenbasierte Automatisierung für die Ingenieurwissenschaften bedeutet, lohnt es sich zu untersuchen, wie Agenten die Schwächen traditioneller Automatisierungsansätze beheben.

Die meisten Arbeitsabläufe im Ingenieurwesen umfassen eine Reihe miteinander verbundener Aufgaben: Aufbereitung der Eingangsdaten, Konfiguration der Simulationsparameter, Durchführung von Analysen, Nachbearbeitung der Ergebnisse, Vergleich der Ergebnisse mit den Anforderungen und Dokumentation der Ergebnisse, oft unter Einbeziehung umfangreicher Testberichte. Modellierungsrichtlinienund Anforderungsdokumente. Jeder Schritt mag unkompliziert erscheinen, doch die genaue Abfolge, die gewählten Parameter und die Entscheidungspunkte variieren je nachdem, was der Ingenieur in jeder Phase feststellt.

Betrachten wir einen Arbeitsablauf für die Strukturanalyse. Ein Ingenieur könnte mit einem initialen Finite-Elemente-Netz beginnen, eine Analyse durchführen, das resultierende Spannungsfeld untersuchen und dann entscheiden, ob das Netz in bestimmten Bereichen verfeinert, Randbedingungen angepasst oder bestimmte Solver-Einstellungen optimiert werden sollen. Diese adaptive und iterative Entscheidungsfindung ist zentral für effektives Ingenieurwesen.

Herkömmliche Automatisierungsmethoden kommen mit dieser Variabilität nur unzureichend zurecht. Sie erfordern entweder starre, vordefinierte Arbeitsabläufe, die die Erkundung einschränken, oder eine deterministische manuelle Konfiguration für jedes neue Szenario. Dies ist oft schwer zu handhaben oder erfordert Softwareentwicklungskenntnisse, über die die meisten Fachexperten nicht verfügen. Noch problematischer ist, dass institutionelles Wissen in diesen starren Systemen gefangen bleibt. Wenn ein erfahrener Ingenieur das Team wechselt oder das Unternehmen verlässt, geht sein angesammeltes Fachwissen oft mit ihm verloren. Neue Ingenieure müssen diese Erkenntnisse durch Versuch und Irrtum neu erarbeiten und gewinnen, was zu unnötiger Doppelarbeit und Hürden führt, die die Projektlaufzeiten verzögern. 

Agentenbasierte Entwicklung für Simulation und Modellierung

Intelligente Agenten stellen einen revolutionären Ansatz für die Automatisierung im Engineering dar. Anstatt exakte Abfolgen von Schritten vorzuprogrammieren, verstehen agentenbasierte Systeme die Intention hinter einem Workflow und können ihre Ausführung basierend auf Zwischenergebnissen, verfügbaren Werkzeugen und aus früheren Arbeiten gewonnenen Erkenntnissen anpassen. Im Kontext von Simulations- und Modellierungs-WorkflowsAgentenautomatisierung bedeutet Systeme, die Folgendes können:

• Technische Absicht verstehen: Anstatt starren Schritt-für-Schritt-Anweisungen zu folgen, interpretieren die Agenten übergeordnete Ziele (wie „Optimieren Sie dieses thermische Design“ oder „Überprüfen Sie die strukturelle Leistungsfähigkeit“) und bestimmen die geeignete Abfolge von Maßnahmen, die erforderlich sind, um diese Ziele zu erreichen.
• In Echtzeit anpassen: Wenn Zwischenergebnisse darauf hindeuten, dass ein anderer Ansatz effektiver wäre (schlechte Netzkonvergenz, unerwartete Spannungskonzentrationen), können die Agenten ihren Ausführungspfad anpassen, ohne dass ein Eingriff der Ingenieure oder eine Neukonfiguration des Arbeitsablaufs erforderlich ist.
• Parallele Arbeitsabläufe ausführen: Agenten orchestrieren mehrere parallele Arbeitsabläufe, die üblicherweise nacheinander ausgeführt werden, und ermöglichen es Ingenieuren so, verzweigte Simulationen über verschiedene Designvarianten und Testbedingungen hinweg gleichzeitig zu untersuchen. Diese parallele Ausführung verkürzt die Erkundung des Designraums von Wochen auf Tage.
• Expertise erfassen und anwenden: Die Agenten lernen aus früheren Arbeitsabläufen und integrieren bewährte Verfahren und organisatorisches Wissen (optimale Netzeinstellungen, validierte Anfangs- und Randbedingungen sowie Solver-Einstellungen) in ihre Ausführungslogik.
• Mehrere Tools orchestrieren: Anstatt innerhalb einer einzigen Anwendung zu agieren, koordinieren die Agenten ihre Aktionen über Simulationssoftware, CAD-Systeme, Vor-/Nachbearbeitungswerkzeuge, Datenspeicher, Analyseplattformen und Dokumentationssysteme hinweg.
• Menschliche Aufsicht bewahren: Entscheidend ist, dass die Agenten mit den Ingenieuren zusammenarbeiten, anstatt sie zu ersetzen. Sie übernehmen die routinemäßige Ausführung (Einrichtung, Übermittlung, Datenübertragung) und kennzeichnen gleichzeitig Entscheidungspunkte, die ein technisches Urteilsvermögen erfordern (Designabwägungen, Ergebnisvalidierung).
• Einhaltung der Organisationsrichtlinien: Agenten können sich an unternehmensweite Governance-Frameworks halten, wobei Organisationen Zugriffskontrollen, Ausführungsparameter und Genehmigungsanforderungen definieren. Dies gewährleistet, dass Agenten innerhalb etablierter Sicherheitsrichtlinien und Compliance-Anforderungen arbeiten und gleichzeitig Audit-Logs zur regulatorischen Nachverfolgbarkeit erhalten bleiben.

Der agentenbasierte Ansatz bewahrt die für Engineering-Workflows notwendige Variabilität und Flexibilität und automatisiert gleichzeitig zeitaufwändige Aspekte, die die Produktivität hemmen. Ein häufiges Bedürfnis in der Engineering-Automatisierung ist die Aufrechterhaltung von Methoden und die Sicherstellung von Genauigkeit. Agentenbasiertes Engineering begegnet diesem Bedürfnis durch die Arbeit auf zwei Ebenen. Für technische Berechnungen und Analysen greifen Agenten auf deterministische Engineering-Werkzeuge zurück – validierte Solver, etablierte Analysemethoden, zertifizierte Berechnungsverfahren – und gewährleisten so, dass die Ergebnisse den hohen technischen Standards entsprechen. Für die Workflow-Orchestrierung und logistische Aufgaben nutzen Agenten KI-gestütztes Denken, um Operationen zu sequenzieren, Daten zu übertragen und Anomalien zu erkennen. Ingenieure bestätigen die Entscheidungen an kritischen Punkten. Dieser hybride Ansatz bewahrt die Genauigkeit des Engineerings und nutzt gleichzeitig die Stärken der KI im Kontextverständnis und im logischen Denken.

Orchestrierung von Engineering-Workflows mit MCP

Die jüngste Entwicklung, die die agentenbasierte Automatisierung im Ingenieurwesen ermöglicht, ist das Model Context Protocol (MCP), ein offener Standard, der es großen Sprachmodellen erlaubt, direkt mit Ingenieurwerkzeugen und -systemen zu interagieren. Vor MCP konnten KI-Systeme zwar Arbeitsabläufe im Ingenieurwesen analysieren und Empfehlungen aussprechen, die Ausführung von Aktionen erforderte jedoch maßgeschneiderte Integrationen, die eng mit spezifischen Plattformen verknüpft waren.

MCP ändert dies, indem es KI-Agenten eine standardisierte Methode bietet, um verfügbare Werkzeuge zu finden, deren Funktionen zu verstehen und sie mit den passenden Parametern aufzurufen. Wenn ein Ingenieur einen Agenten anweist, „eine thermische Analyse an diesem Design durchzuführen und die Ergebnisse mit der vorherigen Iteration zu vergleichen“, ermittelt die Logik des Agenten die erforderlichen Schritte, um die relevanten Simulationswerkzeuge zu identifizieren, die notwendigen Eingabedateien zu finden, die Analyse zu konfigurieren und auszuführen sowie den Vergleich zusammenzustellen. MCP stellt das gemeinsame Protokoll bereit, das es ermöglicht, diese Werkzeuge zu finden und aufzurufen, ohne dass benutzerdefinierte Integrationen konfiguriert oder von Ingenieuren die einzelnen Schritte skriptiert werden müssen.

Wichtig ist, dass MCP nicht an eine einzelne Plattform gebunden ist. Es ermöglicht Agenten, Workflows zu orchestrieren, die sich über mehrere Tools erstrecken – von kommerziellen Simulationstools über universelle LLMs bis hin zu benutzerdefinierten Analyseskripten. Rescale bietet einen MCP-Server, der das Ökosystem aus KI- und Agententools verbindet und die Übergabe von Aktionen an spezialisierte Subagenten und Tools innerhalb der gesamten Technologiearchitektur eines Unternehmens ermöglicht. Diese Interoperabilität ist entscheidend für Entwicklungsteams, die auf unterschiedliche Toolchains angewiesen sind und eine nahtlose Automatisierung für aktuelle und zukünftige Workflows benötigen.

Praktische Möglichkeiten für die agentenbasierte Automatisierung

Die praktische Implementierung agentenbasierter Automatisierung in Engineering-Workflows umfasst typischerweise mehrere Fähigkeitsebenen:

• Workflow-Erfassung und -Standardisierung: Anstatt eine vorab festgelegte Prozessdefinition zu erfordern, beobachten agentenbasierte Systeme die tatsächliche Arbeitsweise von Ingenieuren (CFD-Einrichtungssequenzen, Muster der Netzgenerierung, Solver-Konfigurationen) und identifizieren dabei Muster und wiederkehrende Abläufe. Mit der Zeit entwickeln sich diese Beobachtungen zu wiederverwendbaren Workflow-Vorlagen, die durch einfache Anweisungen anstatt durch manuelle Neuerstellung aufgerufen werden können.
• Intelligente Aufgabenzerlegung: Bei Vorgabe eines übergeordneten Ziels zerlegen die Agenten dieses in ausführbare Teilaufgaben (Geometrievorbereitung, Vernetzung, Solver-Einrichtung, Nachbearbeitung), wählen die geeigneten Werkzeuge aus und ordnen sie logisch nach erlernten Mustern und der angewandten Ingenieurmethodik an.
• Dynamische Ausführung und Fehlerbehandlung: Während die Arbeitsabläufe ausgeführt werden, überwachen Agenten die Zwischenergebnisse (Konvergenzverhalten, Metriken zur Netzqualität, Stabilität des Solvers), erkennen Anomalien oder Fehler und können die Ausführungsstrategie anpassen oder die Ingenieure alarmieren, wenn menschliches Urteilsvermögen erforderlich ist.
• Wissensintegration: Die Agenten integrieren domänenspezifisches technisches Wissen wie Designrichtlinien, Validierungskriterien (Anforderungen, Konvergenzschwellen, Sicherheitsfaktoren) und regulatorische Anforderungen, um sicherzustellen, dass automatisierte Arbeitsabläufe Qualitäts- und Compliance-Standards einhalten.
• Fortlaufendes Lernen: Jeder Workflow-Durchlauf liefert Daten, die das Verständnis des Agenten für effektive Muster (optimale Solver-Einstellungen, Netzverfeinerungsstrategien, Zeitschrittkonfigurationen), häufige Fehlermodi und Optimierungsmöglichkeiten verfeinern.

Agentenbasierte Automatisierung passt sich der tatsächlichen Arbeitsweise von Ingenieuren an und lernt aus deren Mustern und Entscheidungen. Institutionelles Wissen wird in Workflow-Vorlagen kodiert, die der gesamten Organisation zugänglich bleiben und so das Fachwissen auch bei einem Wechsel der Ingenieure zwischen Projekten oder Teams erhalten.

Perspektive für Führungskräfte, die proaktive Initiativen vorantreiben

Führungskräfte in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen sowie in der Produktentwicklung werden feststellen, dass die agentenbasierte Automatisierung sowohl wichtige Implementierungsaspekte als auch potenzielle Auswirkungen auf das Geschäft mit sich bringt. Bei der Navigation durch dieses sich wandelnde Umfeld sollten Unternehmen mehrere strategische Faktoren berücksichtigen:

Überlegungen zur Implementierung

• Bottom-Up-StandardisierungAnstatt Prozessstandards vorzugeben, die möglicherweise nicht zur tatsächlichen Ingenieursarbeit passen, ermöglichen agentenbasierte Systeme die organische Entwicklung einer Standardisierung aus beobachteten Mustern. Der Fokus liegt darauf, Ingenieure zu befähigen, flexibel zu bleiben, während das Unternehmen Einblick in gängige Arbeitsabläufe und Best Practices erhält.
• Prozessintelligenz und RückverfolgbarkeitDa agentenbasierte Systeme die Ausführung von Arbeitsabläufen orchestrieren und dokumentieren, sollten Führungskräfte Einblicke in die tatsächlichen Abläufe der Entwicklungsarbeit gewinnen. Dies bildet die Grundlage für evidenzbasierte Prozessverbesserungen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, ohne die Entwicklungsteams mit aufwendigen Dokumentationspflichten zu belasten.
• Test- und Governance-Rahmenwerke: Da Agenten autonom agieren und nicht-deterministische Ergebnisse liefern, benötigen Organisationen systematische Testmethoden, um Genauigkeit und Effektivität sicherzustellen. Dies erfordert die Etablierung von Bewertungsrahmen, die beurteilen, ob Agenten die geeigneten Werkzeuge korrekt anwenden, ihre Argumentation mit ingenieurwissenschaftlichen Methoden in Einklang bringen und Qualitätsstandards erfüllen. 

Auswirkungen auf das Geschäft 

• Skalierbare ProduktivitätssteigerungenHerkömmliche Automatisierung führt zu linearen Verbesserungen. Agentische Automatisierung skaliert anders, indem sie mehrere Workflows parallel ausführt und es Entwicklern ermöglicht, Dutzende von Designvarianten gleichzeitig zu untersuchen. Dieselbe Workflow-Logik wird teamübergreifend eingesetzt und wandelt die sequentielle, wochenlange Erkundung des Designraums in simultane Analysen um, die innerhalb von Tagen Ergebnisse liefern.
• Konservierter IngenieurschwerpunktAm wichtigsten ist vielleicht, dass die agentenbasierte Automatisierung die Entwicklungszeit von logistischen Aufgaben hin zu substanziellen technischen Entscheidungen verlagert. Ingenieure verbringen weniger Zeit mit der Aufbereitung von Datensätzen, der Konfiguration von Simulationsparametern und dem Übertragen von Ergebnissen zwischen verschiedenen Tools und haben stattdessen mehr Zeit für die Interpretation der Ergebnisse, die Prüfung von Alternativen und die Entscheidungsfindung im Designprozess.
• Beschleunigte EntscheidungsfindungDurch die Automatisierung routinemäßiger Analysen und Vergleiche verkürzen agentenbasierte Systeme die Zeitspanne von der Fragestellung bis zur Antwort. Diese Beschleunigung wirkt sich über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg positiv aus und ermöglicht es Teams, mehr Designalternativen zu erkunden und schneller zu optimalen Lösungen zu gelangen.

Erste Schritte mit Agentic Engineering

Implementierung von agentenbasierter Technik Effektive Automatisierung erfordert ein anderes Denkvermögen als herkömmliche Automatisierungsinitiativen. Der Erfolg hängt weniger von einer Top-Down-Prozessumgestaltung ab, sondern vielmehr davon, den Entwicklungsteams Werkzeuge an die Hand zu geben, mit denen sie ihr eigenes Fachwissen erfassen und skalieren können.

Das bedeutet, in Plattformen zu investieren, die agentenbasierte Funktionen unterstützen, Entwickler zu ermutigen, Workflow-Muster zu dokumentieren und zu teilen, und zu akzeptieren, dass die effektivste Automatisierung je nach Team und Problemstellung unterschiedlich aussehen kann. Erfolg wird nicht anhand von Kennzahlen zur Workflow-Standardisierung gemessen, wie sie in der Geschäftsprozessautomatisierung üblich sind, sondern anhand der Entwicklungsergebnisse: schnellere Projektabwicklung, mehr geprüfte Designalternativen, weniger Ausführungsfehler und letztendlich bessere Produkte, die schneller auf den Markt gebracht werden.

Moderne KI-Funktionen in Kombination mit agentenbasierter Automatisierung ermöglichen es, die Vorteile der Automatisierung zu nutzen, ohne die für effektive Ingenieursarbeit notwendige Flexibilität einzuschränken. Agenten lernen dabei von den Arbeitsmustern einzelner Ingenieure, um personalisierte Workflows und dynamische Schnittstellen zu entwickeln, die wiederkehrende Aufgaben optimieren. Die Vielfalt und die Erforschung von Arbeitsabläufen im Ingenieurwesen sind prägende Merkmale von Innovationen, die nun erfasst, skaliert und personalisiert werden können. Die Produktivitätssteigerungen nehmen mit zunehmender Effizienz des Systems im Laufe der Zeit stetig zu.

Erfahren Sie, wie Entwicklungsteams mithilfe der Datenanalysefunktionen von Rescale agentenbasierte Automatisierung implementieren. Entdecken Sie, wie Plattformen für Entwicklungs-Workflows KI-Agenten integrieren, um Simulationen zu beschleunigen, institutionelles Wissen zu erfassen und Entwicklungsteams die Werkzeuge an die Hand zu geben, ihre Arbeit nach ihren eigenen Vorstellungen zu automatisieren. Erfahren Sie mehr über Anwendungsfälle für agentenbasierte Entwicklung, die durch Rescale ermöglicht werden. Datenintelligenz neu skalieren.