Elektronikentwicklung Mehr Effizienz mit künstlicher Intelligenz ist erst der Anfang

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Künstliche Intelligenz bietet in der Elektronikentwicklung weit mehr als punktuelle Effizienzvorteile: Wird KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette eingesetzt, kann sie ihre volle Wirkung entfalten. Dann eröffnen sich neue Potenziale. Entscheidend sind eine klare Strategie und die frühzeitige Einbindung der Entwicklungsteams.

Stellen Sie sich vor, Sie könnten das Leiterplattenlayout in wenigen Stunden statt in mehreren Tagen abschließen, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen. Das Münchner Start-up Celus zeigt, wie das gelingen kann: Mit einer KI-gestützten Plattform, die Aufgaben wie Bauteilauswahl und Schaltplanerstellung automatisiert und die Entwicklungszeit signifikant verkürzt. Solche Beispiele verdeutlichen, dass künstliche Intelligenz in der Elektronikentwicklung kein Zukunftsthema mehr ist, sondern ein handfester Produktivitätsfaktor.

KI als Werkzeug: Von punktuellen Lösungen zum strategischen Hebel

In der Praxis zeigt sich ein ambivalentes Bild: Zwar beschäftigen sich laut Bitkom 57 % der Unternehmen mit KI, tatsächlich im Einsatz ist sie jedoch nur bei einem Fünftel [1]. McKinsey spricht von 21 %, die generative KI über mehr als eine Unternehmensfunktion hinweg nutzen [2]. Der Engpass liegt nicht bei der Technik, sondern im strategischen Blick auf Wertschöpfung.

Viele Anwendungen bleiben bislang punktuell: Entwickler nutzen etwa ChatGPT zur Codegenerierung oder zur Unterstützung bei Testaufgaben. Ein Beispiel aus der Medizintechnik beschreibt den Einsatz generativer KI zur automatisierten Erstellung von Testcodes. Es arbeitet pragmatisch, aber isoliert.

Erst durch gezielten und kontextsensiblen Einsatz entfaltet KI ihren Mehrwert. So setzt der EMS-Dienstleister Limtronik KI in der automatisierten optischen Inspektion (AOI) ein. Eine KI-basierte Bauteilerkennung senkt dort die Fehlerquote signifikant. Das ist ein klarer wirtschaftlicher Effekt.

KI als Teil der digitalen Wertschöpfung

Die eigentliche Leistungsfähigkeit von KI zeigt sich, wenn sie über Einzelschritte hinaus integriert wird, beispielsweise in durchgängige, automatisierte Workflows. Autodesk Fusion 360 ist ein Beispiel: Die Plattform verbindet Konstruktion, Simulation, Leiterplattenlayout, Fertigungsplanung und PLM in einer cloudbasierten Umgebung mit KI-Funktionen. Das ermöglicht nicht nur schnellere Iterationen, sondern schafft einen kontinuierlichen Datenfluss zwischen Entwicklung und Produktion.

Bosch geht mit seiner Plattform „copperdot“ einen ähnlichen Weg: Eine KI analysiert automatisch die technischen Anforderungen aus CAD-Daten und beschleunigt so den Angebotsprozess für Leiterplattenhersteller und Entwickler. Das bedeutet einen spürbaren Effizienzgewinn im Beschaffungsprozess.

Neue Möglichkeiten jenseits der Effizienz

KI kann mehr als nur Prozesse beschleunigen: Sie verändert die Spielregeln der Produktentwicklung. Unternehmen wie CircuitMind gehen bereits über assistierende Anwendungen hinaus: Hier übernimmt KI die vollständige Schaltungssynthese auf Basis funktionaler Anforderungen. Das eröffnet neue Freiheitsgrade im Designprozess. Auch in der Produktion entfaltet KI Wirkung. Predictive Maintenance mit Systemen wie von ai-omatic solutions verbessern nicht nur die Anlagenverfügbarkeit, sondern senken langfristig Betriebskosten und reduziert Ausfallzeiten.

Der Mensch bleibt im Zentrum

So leistungsfähig KI auch ist, sie entfaltet ihr Potenzial nur, wenn Unternehmen ihre Teams mitnehmen. Noch herrscht in vielen Entwicklungsabteilungen Unsicherheit: Bedeutet KI Kompetenzverlust? Wird die eigene Arbeit entwertet? Eine zukunftsfähige Unternehmenskultur braucht hier klare Leitplanken:

• Transparenz über Fähigkeiten und Grenzen der Technologie,

• Qualifikation durch praxisnahe Schulungen und

• Verantwortung durch Vertrauen statt Kontrolle.

Nur so lässt sich Akzeptanz schaffen und den Weg für systemische Anwendungen ebnen. Viele Unternehmen sehen Potenzial, zögern aber beim ersten Schritt. Hier helfen strukturierte Pilotprojekte, praxisorientierte Workshops und eine klare Roadmap.

Künstliche Intelligenz verändert die Elektronikentwicklung nicht nur punktuell, sondern entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Das beginnt von der Konzeption und reicht bis zur Fertigung. Setzen Unternehmen KI gezielt und systemisch ein, steigern nicht nur ihre Effizienz, sondern eröffnen sich neue Entwicklungsmöglichkeiten und sichern sich langfristige Wettbewerbsvorteile. (heh)

Referenzen

[1] Bitkom Research: Immer mehr Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz. (abgerufen am 12. Mai 2025).

[2] The Wall Street Journal. Companies Are Struggling to Drive a Return on AI. It Doesn’t Have to Be That Way. (abgerufen am 12. Mai 2025).

* Fabian Biebl ist Organisationsentwickler und KI Spezialist bei Colenet.

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