Buchbesprechung: „KI in der Produktentwicklung – Technologie, Praxiswissen und Anwendung“
Kaum eine technologische Debatte wird derzeit so stark von generativer KI bestimmt. Wer von Künstlicher Intelligenz spricht, meint häufig Chatbots, Sprachmodelle und automatisch erzeugte Inhalte. Für Industrie und Produktentwicklung ist das allerdings nur ein Teil der Geschichte. Dort entscheidet sich der Nutzen von KI weniger daran, wie überzeugend ein System formuliert, sondern daran, ob es Entwicklungsprozesse beschleunigt, komplexe technische Zusammenhänge abbildet und belastbare Ergebnisse liefert.
Genau hier setzt das Fachbuch „KI in der Produktentwicklung – Technologie, Praxiswissen und Anwendung“ von Dr.-Ing. Alexander Seidel, Dr.-Ing. Kevin Cremanns und Josef A. Overberg an. Die Autoren richten den Blick weg vom allgemeinen KI-Hype und auf eine wesentlich konkretere Frage: Was kann Künstliche Intelligenz im Engineering tatsächlich leisten?
Der Chatbot ist nicht das Maß aller Dinge
Diese Schwerpunktsetzung ist relevant. Seit dem Durchbruch generativer KI wird die Technologie in Unternehmen häufig zunächst über Sprachmodelle erschlossen. Texte zusammenfassen, Dokumentationen erstellen, Wissen aufbereiten oder Informationen recherchieren – solche Anwendungen sind niedrigschwellig und schnell sichtbar.
Produktentwicklung stellt jedoch andere Anforderungen. Wenn Bauteile optimiert, technische Varianten bewertet oder Simulationen beschleunigt werden sollen, reichen sprachliche Fähigkeiten nicht aus. Hier rücken numerische und datengetriebene KI-Verfahren in den Vordergrund.
Das Buch macht diese Unterscheidung zu einem zentralen Ausgangspunkt. Im Engineering kann KI beispielsweise dazu beitragen, aus vorhandenen Daten technische Zusammenhänge abzuleiten, aufwendige Simulationsprozesse zu ergänzen oder deren Rechenaufwand zu reduzieren. Interessant ist dabei weniger die Vorstellung eines autonomen KI-Ingenieurs als die Frage, an welchen Stellen bestehende Entwicklungsverfahren durch datengetriebene Modelle sinnvoll erweitert werden können.
Damit trifft die Publikation einen wichtigen Punkt der aktuellen Debatte: Der Wert von KI bemisst sich im industriellen Umfeld nicht an ihrer Sichtbarkeit, sondern an ihrem Beitrag zum Prozess.
Ohne Daten keine industrielle KI
Folgerichtig widmet sich das Buch ausführlich der Grundlage nahezu jeder datengetriebenen Anwendung: den Daten selbst. Dabei wird mit einer verbreiteten Vereinfachung aufgeräumt. Mehr Daten bedeuten nicht zwangsläufig bessere Ergebnisse.
Für technische Anwendungen sind Qualität, Relevanz und Struktur der Datengrundlage entscheidend. Ein Modell kann nur dann sinnvoll eingesetzt werden, wenn die Informationen, auf denen es basiert, zum jeweiligen technischen Problem passen. Im Engineering kommt hinzu, dass Ergebnisse nicht lediglich statistisch plausibel erscheinen dürfen. Sie müssen sich an physikalischen Gesetzmäßigkeiten, technischen Randbedingungen und realen Betriebsbedingungen messen lassen.
Gerade diese Verbindung von Datenwissenschaft und Ingenieurwissen dürfte für Unternehmen zu einem entscheidenden Faktor werden. Denn die Einführung von KI in der Produktentwicklung ist nicht allein eine IT-Aufgabe. Sie verlangt technisches Domänenwissen ebenso wie Kenntnisse über Daten, Modelle und deren Grenzen.
Von der Anforderung bis zum Betrieb
Das Buch betrachtet KI nicht als isoliertes Werkzeug für einzelne Entwicklungsabteilungen, sondern entlang des Produktentstehungsprozesses. Der Bogen reicht von der Anforderungserhebung über Design und Simulation bis zu Produktion und Betrieb.
Besonders die Simulation nimmt dabei eine zentrale Rolle ein. Das ist nachvollziehbar: Entwicklungsprozesse sind zunehmend von digitalen Modellen und virtueller Absicherung geprägt. Gleichzeitig können hochkomplexe Simulationen erhebliche Rechenzeit und Ressourcen beanspruchen. Datengetriebene Modelle versprechen hier, bestimmte Zusammenhänge schneller abzubilden und Entwicklungsvarianten effizienter bewertbar zu machen.
Doch das Buch bleibt nicht bei der technologischen Möglichkeit stehen. Es beschäftigt sich ebenso damit, wie KI-Projekte ausgewählt, gestartet und bewertet werden und wie aus einem erfolgreichen Versuch eine Lösung wird, die im Unternehmen tatsächlich eingesetzt werden kann.
Diese Perspektive ist entscheidend. Denn die größere Herausforderung beginnt häufig erst nach dem Proof of Concept.
KI muss in die Organisation passen
Eine KI-Anwendung kann technisch funktionieren und trotzdem im Unternehmensalltag scheitern. Fehlende Datenstrukturen, unklare Zuständigkeiten, mangelnde Integration in bestehende Prozesse oder eine nicht überzeugende Wirtschaftlichkeit können aus einem vielversprechenden Projekt schnell eine Insellösung machen.
Entsprechend behandelt die Publikation neben technischen auch organisatorische und regulatorische Fragestellungen. Damit verschiebt sich die Diskussion vom bloßen „Was ist möglich?“ zum wesentlich praxisnäheren „Was lässt sich sinnvoll umsetzen?“.
Auch die Rolle des Menschen gehört dazu. Die Gegenüberstellung von Mensch und KI als Konkurrenten greift insbesondere im Engineering zu kurz. Technische Entwicklung verlangt Erfahrung, Kontextverständnis und die Fähigkeit, Ergebnisse kritisch einzuordnen. KI kann Berechnungen beschleunigen, Muster erkennen und Entscheidungsgrundlagen verbessern. Ob ein Ergebnis technisch sinnvoll und für den konkreten Anwendungsfall belastbar ist, bleibt jedoch eine Frage fachlicher Bewertung.
Das verändert zugleich das Kompetenzprofil von Ingenieurinnen und Ingenieuren. Wer KI-Werkzeuge nutzt, muss nicht zwangsläufig selbst KI-Modelle entwickeln können. Ein Verständnis dafür, wie diese Modelle arbeiten, welche Daten sie benötigen und wo ihre Grenzen liegen, dürfte jedoch zunehmend zur technischen Grundkompetenz werden.
Mehr Praxisfrage als Zukunftsvision
Die Stärke von „KI in der Produktentwicklung“ liegt damit weniger in großen Zukunftsprognosen als in seinem konkreten Anwendungsbezug. Das Buch fragt nicht, ob KI das Engineering revolutionieren wird, sondern wo sie bereits sinnvoll eingesetzt werden kann und welche Voraussetzungen Unternehmen dafür schaffen müssen.
Gerade die bewusste Abgrenzung von Sprachmodellen ist dabei hilfreich. Sie macht deutlich, wie viel breiter das technologische Feld hinter dem Begriff Künstliche Intelligenz tatsächlich ist – und dass für industrielle Anwendungen häufig jene Verfahren interessanter sind, die außerhalb der gegenwärtigen Chatbot-Debatte weniger Aufmerksamkeit erhalten.
Gleichzeitig sollte auch datengetriebene KI nicht als Abkürzung um klassische Entwicklungsarbeit verstanden werden. Modelle benötigen geeignete Daten, ihre Ergebnisse müssen validiert werden und nicht jede Aufgabe rechtfertigt den zusätzlichen technologischen Aufwand. Entscheidend bleibt deshalb die Auswahl geeigneter Anwendungsfälle.
Fazit: Vom KI-Versprechen zum Engineering-Werkzeug
„KI in der Produktentwicklung – Technologie, Praxiswissen und Anwendung“ richtet sich an Ingenieure, Entwickler, technische Projektleiter und Entscheider, die hinter dem allgemeinen KI-Versprechen nach konkreten Einsatzmöglichkeiten suchen.
Der Ansatz ist dabei bemerkenswert pragmatisch: KI erscheint nicht als Ersatz für Engineering-Kompetenz, sondern als zusätzliches Werkzeug innerhalb eines zunehmend datengetriebenen Entwicklungsprozesses. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht, wie viel KI sich in einem Unternehmen einsetzen lässt. Sondern wo ihr Einsatz Entwicklungsarbeit tatsächlich besser macht.
Genau diese Perspektive macht das Buch für die industrielle Praxis interessant. Denn während Chatbots derzeit die öffentliche Wahrnehmung von KI bestimmen, könnte sich der nachhaltigere Wandel im Engineering an einer ganz anderen Stelle vollziehen: dort, wo KI nicht spektakulär wirkt, sondern rechnet, optimiert und Entwicklungsprozesse effizienter macht.
Buchdetails
KI in der Produktentwicklung – Technologie, Praxiswissen und Anwendung
Dr.-Ing. Alexander Seidel, Dr.-Ing. Kevin Cremanns, Josef A. Overberg
- Auflage, 2026, ca. 226 Seiten
39,80 Euro
ISBN: 978-3-8343-3590-6
E-Book ISBN: 978-3-8343-6352-7
