KI in der Werkstatt: Wie die geometrische Ähnlichkeitssuche die Kalkulation in der Mechanik revolutioniert

Einleitung

In der Präzisionsmechanik ist Zeit eine ebenso kritische Ressource wie die Genauigkeit im Mikrometerbereich. Dennoch wird der Kalkulationsprozess oft zum Flaschenhals: Stunden vergehen mit der Suche in historischen Datenbanken nach einem Bauteil, das dem angeforderten ähnlich ist, wobei man sich auf das Gedächtnis der Konstrukteure oder mühsame manuelle Suchen verlassen muss.

Bei Envision Data haben wir kürzlich eine innovative Lösung für ein führendes europäisches Unternehmen im Bereich der hochpräzisen Mechanik entwickelt und dessen historisches Archiv von einer „statischen Erinnerung“ zu einem aktiven Business-Tool transformiert.

Abteilung für Technische Zeichnung und Mechanische Konstruktion

Die Herausforderung: Die versteckten Kosten der manuellen Suche

Für ein Unternehmen, das im Maschinenbau tätig ist, erfordert jede neue Offertanfrage (RfQ), die von einer CAD-Zeichnung (STEP, DXF oder PDF) begleitet wird, eine eingehende Analyse.

Der traditionelle Prozess umfasst:

• Mnemonische Suche: Konstrukteure versuchen sich zu erinnern, ob ein ähnliches Teil schon einmal produziert wurde.

• Manueller Vergleich: Analyse von Tausenden vergangener Zeichnungen, um die tatsächlichen Fertigungskosten zu ermitteln.

• Risiko von Ungenauigkeiten: Angebote, die auf ungefähren Schätzungen basieren, können zu Margenverlusten oder verlorenen Aufträgen führen.

  
  

Die Lösung: Der "digitale Fingerabdruck" von Komponenten

Wir haben ein KI-System entwickelt, das nicht nur nach Dateien sucht, sondern die Form der Teile "versteht".

Die Technologie basiert auf einer geometrischen Ähnlichkeitssuchmaschine, die in drei Schritten arbeitet:

1. Geometrische Analyse: Das System extrahiert aus jeder Datei (STEP, DXF, PDF) einen eindeutigen numerischen Deskriptor – einen echten "digitalen Fingerabdruck" der Festkörpergeometrie.

2. Vektorielle Indexierung: Diese Fingerabdrücke werden in einer Vektordatenbank gespeichert, die Zehntausende von Modellen verwalten kann.

3. Sofortige Suche: Bei einer neuen Zeichnung vergleicht das System diese in Sekundenschnelle mit dem gesamten historischen Archiv und liefert die 5–10 ähnlichsten Komponenten zurück, inklusive der tatsächlichen historischen Kosten und Produktionszeiten.

   
   

Tangible Business Benefits

Integrating this AI platform into the R&D process brings immediate advantages:

• Extreme Speed: Search time is reduced from hours to just seconds.

• Data-Driven Precision: Quotes are no longer based on "gut feeling" but on certain historical data and actual production costs.

• Leveraging Know-how: Decades of company experience become immediately accessible to the entire team.

  
  

Ein technischer Meilenstein: Von 3D-Dateien zu 2D-Zeichnungen

in zentraler Aspekt des Projekts ist die Fähigkeit, mehrere Formate zu verarbeiten. Während das STEP-Format dank seiner umfangreichen 3D-Daten eine nahezu perfekte Genauigkeit gewährleistet, haben wir Computer-Vision-Algorithmen implementiert, um auch aus PDF- und DXF-Dateien (2D) relevante Informationen zu extrahieren und so verwertbare Ergebnisse sicherzustellen, selbst wenn kein 3D-Modell verfügbar ist.

Fazit

KI ist keine Zukunftstechnologie mehr, sondern ein praktisches Werkzeug, um Fertigungsunternehmen wettbewerbsfähiger und agiler zu machen. Mit dem Projekt „Ähnlichkeitssuche für technische Zeichnungen“ bestätigt Envision Data sein Engagement, die Schweizer industrielle Exzellenz durch digitale Innovation zu unterstützen.