KI im Maschinenbau definiert Produktentwicklung neu, da Teams fast 4x mehr Design-Optionen testen

(SeaPRwire) –   Eine neue globale Studie von SimScale zeigt, dass Unternehmen, die KI mit moderner Cloud-Infrastruktur nutzen, deutlich mehr Designmöglichkeiten evaluieren können. Dies hilft Teams, schneller zu iterieren und Produkte zügiger auf den Markt zu bringen.

MÜNCHEN, 24. März 2026 — SimScale, die weltweit erste KI-native Cloud-Plattform für Ingenieursimulation, hat heute ihren „2026 State of Engineering AI Report“ veröffentlicht. Der Bericht zeigt auf, wie KI die Arbeitsabläufe in der technischen Entwicklung und Simulation verändert, während Unternehmen unter zunehmendem Druck stehen, schneller zu innovieren und die steigende Produktkomplexität zu bewältigen. Viele betten KI mittlerweile in ihre Kernprozesse ein, anstatt sie als eigenständiges Werkzeug zu betrachten.

Der Bericht, für den 350 Führungskräfte aus dem Ingenieurwesen in den USA, Großbritannien und Deutschland befragt wurden, stellt fest, dass Ingenieurteams, die KI-gestützte Workflows nutzen, fast viermal so viele Designvarianten pro Programm erstellen wie Teams, die auf herkömmliche Ansätze setzen. Anstatt lediglich bestehende Arbeitsabläufe zu beschleunigen, erweitert KI den Spielraum für technische Kreativität. Teams können so mehr Ideen testen, schneller iterieren und optimale Designs früher im Entwicklungsprozess identifizieren.

„Jahrelang wurde KI im Ingenieurwesen primär als Potenzial betrachtet“, sagte David Heiny, CEO und Mitbegründer von SimScale. „Was wir jetzt sehen, ist ein Übergang vom Experimentieren zur skalierten Ausführung. Im Vergleich zu unserem Bericht von 2025 hat sich der Anteil der Unternehmen, die aktiv mit Pilotprojekten experimentieren und ausgereifte, skalierte KI-Programme betreiben, fast verdoppelt – ein klares Signal für eine breite Akzeptanz. Die Teams, die sich an die Spitze setzen, führen nicht nur KI-Tools ein, sondern betten KI in reale technische Arbeitsabläufe auf cloudnativen Plattformen ein. So erweitern sie den Designraum auf eine Weise, die mit herkömmlicher Infrastruktur schlichtweg nicht möglich ist. Erst dann bewegt man sich über inkrementelle Effizienzgewinne hinaus und erzielt messbare Auswirkungen auf Innovation und wirtschaftliche Leistung.“

Unternehmen, die Fortschritte machen, warten nicht auf perfekte Datenbedingungen. Sie skalieren Engineering AI eher erfolgreich, wenn sie über die richtigen operativen Grundlagen verfügen. Die Ergebnisse des Berichts weisen auf mehrere prägende Themen hin, die bestimmen, wie Ingenieurbüros KI heute einführen, skalieren und operationalisieren:

Moderne Infrastruktur, nicht perfekte Daten, ermöglicht Skalierung

• 75 % der Unternehmen mit ausgereiften KI-Programmen nennen cloudnative Infrastruktur als wichtigen Wegbereiter.
• 70 % der Befragten nennen sichere Data Governance und Zugriffskontrollen als kritische Faktoren für die Skalierung von KI-Initiativen.

Die Daten bestätigen, was führende Ingenieurbüros bereits entdecken: Skalierung hängt weniger von einer perfekten Datenarchitektur ab, sondern vielmehr von der Bereitschaft der Infrastruktur und der Reife der Governance. Die größere Chance liegt in der Modernisierung der Infrastruktur, damit KI schon jetzt in realen technischen Prozessen Mehrwert liefern kann, während die Datengrundlagen weiter reifen.

Engineering AI schafft Wettbewerbsvorteile

• Unternehmen, die KI-gestützte Workflows nutzen, berichteten von einer durchschnittlich 2,8-fachen Beschleunigung bei der Bearbeitung von Simulationsanfragen im Vergleich zu herkömmlichen Workflows.
• Unternehmen mit KI-gestützten Workflows geben an, dass die Bearbeitungszeiten für Angebotsanfragen (RFQ) und technische Gebote etwa dreimal schneller sind als bei herkömmlichen Workflows.
• Die Beschleunigung der Simulationsdurchlaufzeiten und RFQ-Antwortzeiten hilft Unternehmen, schneller auf Kundenanforderungen zu reagieren und in zeitkritischen Märkten effektiver zu konkurrieren.

Agentische KI wird in technische Prozesse eingebettet

• In jeder wichtigen Phase der Produktentwicklung sind KI-Copiloten deutlich verbreiteter als autonome Agenten. Die Akzeptanz reicht von 67 % im Requirements Engineering bis zu 76 % in der Simulation/computergestützten Entwicklung (CAE), während nur etwa 10 % den Einsatz vollautonomer KI-Agenten meldeten.
• 87 % der Unternehmen verfügen über die notwendige Governance, damit KI autonome Pass/Fail-Entscheidungen an Design-Gates treffen kann, wobei 8 % diese Praxis routinemäßig anwenden. Dieser Trend deutet auf eine weit verbreitete Erwartung zunehmender Autonomie von KI-Agenten hin.

Während die Einführung von KI in technischen Arbeitsabläufen an Fahrt gewinnt, zeigen die Daten, dass Unternehmen bei der vollständigen Autonomie bedacht vorgehen. Copiloten werden in alltägliche technische Aufgaben eingebettet und unterstützen bei der Einrichtung von Simulationen, Analysen und der Workflow-Koordination. Vollautonome Agenten bleiben jedoch in ihrem Einsatz begrenzt, was die folgenschwere Natur technischer Entscheidungen widerspiegelt. In Umgebungen, in denen Produktleistung, Sicherheit und Compliance auf dem Spiel stehen, bleibt die menschliche Aufsicht und Governance zentral, auch wenn die KI-Fähigkeiten weiter reifen.

Engineering AI erweitert den Designraum über Branchen hinweg

• In Teams für Maschinen- und Anlagenbau iterieren 88 % der Unternehmen, die KI-Workflows nutzen, täglich oder mehrmals täglich, verglichen mit nur 12 % bei herkömmlichen Workflows.
• In Teams aus den Bereichen Life Sciences und Gesundheitswesen iterieren 64 % der Unternehmen mit KI-Workflows täglich, während herkömmliche Workflows praktisch keine tägliche Iteration aufweisen.

Branchenübergreifend zeigen die Umfrageergebnisse, dass KI-gestützte Workflows maßgeblich verändern, wie schnell Ingenieurteams Designs untersuchen und verfeinern können. Anstatt Simulationen aufgrund von Zeit- und Rechenbeschränkungen nur periodisch durchzuführen, können viele Teams Designs nun täglich oder sogar mehrmals täglich iterieren. Dieses schnellere Tempo beim Experimentieren ermöglicht es Ingenieuren, mehr Konfigurationen zu testen, potenzielle Probleme früher zu erkennen und schneller zu optimierten Lösungen zu gelangen, wodurch der praktische Designraum innerhalb eines einzigen Entwicklungszyklus erweitert wird.

Der vollständige 2026 State of Engineering AI Report, einschließlich detaillierter Ergebnisse und Analysen, ist hier verfügbar.

Methodik

SimScale hat in Zusammenarbeit mit Global Surveyz 350 leitende Führungskräfte im Ingenieurwesen in Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern in den USA, Großbritannien und Deutschland befragt. Die Umfrage wurde im Februar 2026 durchgeführt.

Über SimScale

SimScale ist die weltweit erste KI-native Cloud-Plattform für Ingenieursimulation. Über 800.000 Anwender weltweit vertrauen auf SimScale, das Ingenieurteams ermöglicht, schneller zu innovieren, indem sie tausende Designentscheidungen in Sekundenschnelle untersuchen. Durch die Integration von Engineering-AI-Workflows mit hochpräzisen CFD-, FEA-, Elektromagnetik- und Thermalsimulationen auf einer einzigen Cloud-Plattform beseitigt SimScale die Einschränkungen von On-Premise-Hardware und -Software und hilft Kunden dabei, das Unersetzliche zu entwickeln. Weitere Informationen finden Sie unter www.simscale.com.

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