Kursbeschreibung
Viele CAD-Teams testen KI, bleiben aber bei Einzelprompts hängen und bekommen keine verlässliche Qualität. In diesem Seminar entwickelst du aus KI-Nutzung einen wiederholbaren Ablauf, der zu Konstruktion, Dokumentation und Änderungsmanagement passt. Du startest mit den Grundlagen, die im Engineering entscheidend sind: Grenzen von GenAI, typische Fehlerquellen, und wie du Ergebnisse prüfbar machst. Du lernst Prompt-Patterns, die KI zu Rückfragen zwingen, Annahmen offenlegen und Ausgaben in eine Form bringen, die du direkt weiterverwenden kannst, zum Beispiel als Checkliste, Entscheidungsvorlage oder Review-Protokoll. Danach gehst du in konkrete CAD-nahe Anwendungsfälle. Für die Konzeptphase nutzt du KI, um Funktionsanforderungen zu strukturieren, Varianten zu erzeugen und Trade-offs transparent zu machen. Du erstellst Kriterienkataloge und Bewertungsmatrizen, die Fertigung, Montage, Service und Risiko berücksichtigen. Für die Ausarbeitung unterstützt dich KI bei Zeichnungs- und Stücklistentexten, Benennungslogik sowie bei konsistenter technischer Dokumentation. Ein eigener Abschnitt behandelt Qualitätsarbeit: Review-Prompts für Vollständigkeit und Normbezug, Plausibilitätschecks und erste FMEA-Ansätze, damit Fehler früh auffallen. Zum Abschluss setzt du die organisatorische Basis: Richtlinien für vertrauliche Daten, geeignete Betriebsmodelle, und eine Prompt-Vorlagenbibliothek als Teamstandard. So kannst du KI nutzen, ohne IP zu riskieren, und sparst Zeit bei Routineaufgaben, während Reviews und Dokumentation an Qualität gewinnen.
Zielgruppe
- Konstrukteurinnen und Konstrukteure mit CAD-Verantwortung
- Technische Produktdesignerinnen und Technische Produktdesigner
- Engineering Leads und Teamleiterinnen und Teamleiter in Entwicklung
- Technische Redakteurinnen und Technische Redakteure im CAD-nahen Umfeld
- Für alle, die KI als verlässlichen Schritt in ihren CAD-Workflow integrieren wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundkenntnisse in CAD und typischen Konstruktions- und Dokumentationsabläufen.
- Bereitschaft, mit Beispieldaten und Vorlagen zu arbeiten; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Kursinhalte
- KI-Grundlagen für Konstruktionsteams
- Was GenAI gut kann und wo sie scheitert
- IP, Vertraulichkeit und Datenklassifizierung
- Prompting als Arbeitsanweisung im Engineering
- Prompts, die in CAD wirklich helfen
- Aufgaben sauber spezifizieren: Ziel, Randbedingungen, Normen
- Checklisten-Prompts für wiederkehrende Konstruktionsaufgaben
- Fehlerrobuste Prompts: Annahmen, Rückfragen, Abbruchkriterien
- Variantenbildung und Konzeptarbeit mit KI
- Funktionsstruktur und Morphologischer Kasten als KI-Input
- Varianten bewerten: Kriterienkatalog und Trade-offs
- Risiken erkennen: Fertigung, Montage, Service
- KI für Zeichnungen, Stücklisten und Doku
- Zeichnungsnotizen, Toleranztexte, Änderungsbeschreibungen
- Stücklisten-Kommentare und Benennungslogik
- Technische Dokumentation: Bedienung, Wartung, Sicherheit
- Qualitäts- und Plausibilitätsprüfungen
- Review-Prompts: Normbezug, Vollständigkeit, Eindeutigkeit
- FMEA-Startpunkte und typische Fehlerbilder
- Änderungsmanagement: Impact-Analyse und Rückverfolgbarkeit
- Einführung in sichere KI-Nutzung im Unternehmen
- Tool-Auswahl: On-Prem, Private Cloud, Enterprise-Accounts
- Richtlinien: Was darf in Prompts, was nicht
- Vorlagenbibliothek: Prompts, Standards, Best Practices
