TL;DR
KI kann ISO-GPS-Wissen aufbereiten, punktgenau zur Verfügung stellen und Fachanwender unterstützen, zum Beispiel beim Zeichnungen interpretieren. Je autonomer sie handelt, desto wichtiger bleibt der Human in the Loop: KI unterstützt – der Mensch entscheidet.
Zusammenarbeit von Künstlicher Intelligenz und ISO GPS
Künstliche Intelligenz entwickelt sich aktuell sehr schnell. Viele Anwendungen, die vor wenigen Jahren noch Zukunftsmusik waren, sind heute bereits verfügbar. Auch im technischen Umfeld und speziell bei ISO GPS stellt sich deshalb zunehmend die Frage: Wo kann KI sinnvoll unterstützen – und wo liegen ihre Grenzen?
Wichtig ist zunächst, nicht jede Form von KI gleichzusetzen. Zwischen einem einfachen Chatbot und einem weitgehend selbstständig handelnden System liegen mehrere Entwicklungsstufen.
Auf einer ersten Stufe reagiert die KI lediglich auf Fragen. Sie kann zum Beispiel Begriffe erklären, Normeninhalte verständlich zusammenfassen oder erläutern, was ein bestimmtes Symbol auf einer technischen Zeichnung bedeutet. In dieser Rolle dient sie vor allem als Wissensassistent.
Auf einer zweiten Stufe kann die KI bereits stärker mit konkreten Informationen arbeiten. Sie könnte beispielsweise eine Zeichnung analysieren, Toleranzrahmen, Bezugssymbole oder Größenmaße erkennen und dem Nutzer erklären, welche Angaben zusammengehören. Die KI hilft damit nicht nur beim Suchen von Wissen, sondern auch beim Interpretieren vorhandener Informationen.
Eine weitere Stufe besteht darin, dass die KI Vorschläge macht. Bei der Tolerierung könnte sie beispielsweise darauf hinweisen, welche Spezifikationen für eine bestimmte Aufgabenstellung möglicherweise relevant sind oder welche Punkte ein Konstrukteur noch prüfen sollte. Sie übernimmt damit eine Art Copilot-Funktion: Sie bereitet Informationen auf und unterstützt bei der Entscheidungsfindung.
Noch weiter gehen sogenannte agentische Systeme. Sie könnten einzelne Arbeitsschritte selbstständig durchführen, zum Beispiel ein CAD-Modell analysieren, vorhandene PMI-Informationen prüfen, Unternehmensregeln berücksichtigen oder Vorschläge für eine Tolerierung vorbereiten. Der Mensch würde dann nicht mehr jeden einzelnen Schritt selbst ausführen, sondern bestimmte Entscheidungen prüfen und freigeben.
Die höchste Stufe wäre schließlich eine weitgehend autonome KI, die selbstständig eine vollständige Tolerierung erzeugt. Denkbar wäre beispielsweise, dass ein System ein 3D-Modell und funktionale Anforderungen erhält und daraus eigenständig ein vollständiges ISO-GPS-Tolerierungskonzept erstellt. Technologisch ist das eine spannende Vision. Gleichzeitig ist heute offen, ob eine solche vollständige Automatisierung technisch zuverlässig, wirtschaftlich sinnvoll und überhaupt wünschenswert ist.
Kann ein Agent Geometrie tolerieren?
Noch weiter gehen sogenannte agentische Systeme. Sie könnten einzelne Arbeitsschritte selbstständig durchführen, zum Beispiel ein CAD-Modell analysieren, vorhandene PMI-Informationen prüfen, Unternehmensregeln berücksichtigen oder Vorschläge für eine Tolerierung vorbereiten. Der Mensch würde dann nicht mehr jeden einzelnen Schritt selbst ausführen, sondern bestimmte Entscheidungen prüfen und freigeben.
Die höchste Stufe wäre schließlich eine weitgehend autonome KI, die selbstständig eine vollständige Tolerierung erzeugt. Denkbar wäre beispielsweise, dass ein System ein 3D-Modell und funktionale Anforderungen erhält und daraus eigenständig ein vollständiges ISO-GPS-Tolerierungskonzept erstellt. Technologisch ist das eine spannende Vision. Gleichzeitig ist heute offen, ob eine solche vollständige Automatisierung technisch zuverlässig, wirtschaftlich sinnvoll und überhaupt wünschenswert ist.
Aktuelle Grenzen und die Wichtigkeit des Anwenders
Gerade beim ISO-GPS-System zeigt sich eine zentrale Grenze künstlicher Intelligenz. Eine technisch richtige Tolerierung entsteht nicht allein aus Normenwissen. Der Konstrukteur kennt die Funktion des Bauteils, Erfahrungen aus ähnlichen Produkten, Fertigungsprozesse, Montagebedingungen, Messmöglichkeiten und wirtschaftliche Randbedingungen. Viele dieser Informationen sind nicht vollständig dokumentiert und können von einer KI nicht ohne Weiteres erkannt werden.
Deshalb bleibt der sogenannte „Human in the Loop“ entscheidend. Damit ist gemeint, dass der Mensch Teil des Entscheidungsprozesses bleibt. Die KI kann Informationen finden, sortieren, aufbereiten und Vorschläge machen. Sie kann beispielsweise helfen, komplexe ISO-GPS-Regeln verständlicher zu machen oder relevante Angaben auf einer Zeichnung schneller zu erkennen. Die technische Bewertung und Verantwortung sollte jedoch weiterhin beim Fachanwender liegen.
Wie kann KI die ISO GPS-Anwendung unterstützen?
Gerade darin liegt aus heutiger Sicht ein großes Potenzial. Der Nutzen von KI muss nicht darin bestehen, den Konstrukteur oder Messtechniker zu ersetzen. Viel interessanter ist die Fra0+
Für den praktischen Einsatz bedeutet das: Nicht der vollständig autonome „KI-Konstrukteur“ sollte heute im Mittelpunkt stehen. Viel näher liegt der Aufbau intelligenter Assistenzsysteme, die Fachanwender beim Finden, Verstehen und Anwenden von ISO-GPS-Wissen unterstützen.
Die entscheidende Frage lautet daher weniger: „Kann KI zukünftig selbst tolerieren?“ Sondern vielmehr: „Wie können wir KI heute so einsetzen, dass Menschen bessere, schnellere und nachvollziehbarere technische Entscheidungen treffen können?“
Was macht GPSlife?
GPSlife arbeitet bereits an neuen Ansätzen, um künstliche Intelligenz sinnvoll mit ISO-GPS-Wissen und technischen Anwendungen zu verbinden. Schon heute ermöglichen unsere Lernunterlagen die Interaktion mit einem Chatbot, der Lernende bei Fragen direkt im Lernprozess unterstützt. Darüber hinaus entwickeln wir weitere Konzepte für intelligente Assistenzsysteme rund um ISO GPS. Wer sich für diese Entwicklungen interessiert oder den Austausch dazu sucht, kann sich gerne bei uns melden.
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