KI in der Fabrikplanung - „Heute ist das Modell selbst die Datenbasis“

Zweigleisig. Das Layout entstand in AutoCAD, parallel dazu pflegten wir eine Excel-Tabelle: im Grunde die Stückliste der Fabrik mit allen Flächen, Anlagen und Betriebsmitteln sowie deren Anforderungen an Gebäude und Medienversorgung. Jede Änderung musste auf beiden Seiten von Hand nachgezogen werden, entsprechend hoch war der Aufwand für Kontrollen und Querchecks. Stand ein Betriebsmittel nur im Layout, fehlten am Ende die Anschlüsse. Stand es nur in der Liste, fehlte im Layout womöglich der Platz.

Mit eigenen Makros, die Zeichnung und Tabelle automatisch abgleichen. Die Synchronisierungsprobleme waren damit beseitigt, und das Einpflegen eines Planungsstands dauerte statt Tagen nur noch Stunden.

Weil Standardsoftware unsere Prozesse nicht abbildet, und die wollten wir nicht verbiegen. Unsere Fabrikplanung folgt einer über viele Jahre erprobten Systematik: Sie überführt die Anforderungen unserer Kunden an eine neue Fabrik strukturiert an Fachplaner, Bauingenieure und Architekten. Und das nicht einmalig, denn Anforderungen ändern sich während der Planung ständig, und jede Änderung muss zuverlässig bei allen Beteiligten ankommen. Diese Stärke wollten wir erhalten. Unser Grundsatz: Das Werkzeug folgt der Methode, nicht umgekehrt. Ende 2023 haben wir uns deshalb für eigene, passgenaue Plug-Ins entschieden, von Anfang an mit KI-Unterstützung. Der rote Faden dahinter: Erst waren Zeichnung und Daten getrennt, dann wurden sie verknüpft, heute ist das Modell selbst die Datenbasis.

Vor allem die Art, wie Werkzeuge entstehen. Früher haben meine Kollegen und ich jede Zeile Code selbst geschrieben, als Fabrikplaner ohne Programmierausbildung oft mühsam nach dem Prinzip Versuch und Irrtum. Heute ist die KI ein Sparringspartner: Sie erkennt Unstimmigkeiten im Ablauf, schlägt Funktionen vor, und die Werkzeuge sind meist schon im ersten Release einsetzbar. Das verschafft mir den Freiraum, mich wieder auf die inhaltliche und methodische Weiterentwicklung unserer Dienstleistungen zu konzentrieren, statt auf technische Lösungen.

Sie wird deutlich aufgewertet. Früher floss ein großer Teil unserer Zeit in zeichnerische Detailarbeit und Nachpflegen von Listen. Heute konzentrieren wir uns auf das, worauf es ankommt: Wir bringen unser Fabrikplanungswissen effizient in die Projekte unserer Kunden ein und entwickeln gemeinsam mit ihnen die bestmögliche Lösung. Die KI setzt sie nach unseren Vorgaben um, wir sichern die Qualität. In dieser fachlichen Steuerung und Prüfung liegt der eigentliche Hebel. Gleichzeitig fließt unser Domänenwissen in die KI und in unsere Werkzeuge und lässt sich so im ganzen Team vervielfältigen.

Sie gleichen Layout, Betriebsmittelliste und Medienanforderungen ab, spielen neue Kundendaten ein, erzeugen Pläne und erstellen Auswertungen, in Revit und auf Basis unserer Datenstrukturen. Gleichzeitig setzen sie unsere Standards durch, von Farben und Beschriftungen bis zur Datenhaltung. Wer mit den Plug-Ins arbeitet, arbeitet automatisch nach Metroplan-Standard: Pläne sehen immer gleich aus, Daten liegen immer an derselben Stelle. Das macht Datenauswertungen, auch projektübergreifend, deutlich einfacher.

Früher hat das nebenher oft Monate gedauert. Heute skizziere ich eine Funktion und habe sie innerhalb einer Woche in die bestehenden Plug-Ins integriert. Inzwischen umfassen sie weit über 100.000 Zeilen Code. Bevor eine Funktion in Kundenprojekte geht, testen Kollegen und KI-Agenten sie in unserer virtuellen Muster- und Lernfabrik und prüfen sie auf Qualität und Konsistenz.

Viele nicht, der Aufwand wäre schlicht zu hoch gewesen. Wir sind keine Programmierer. Wir sind Fabrikplaner und wissen, was ein Werkzeug können muss. Deshalb entsteht unsere gesamte interne KI-Entwicklung eng verzahnt mit unseren erfahrenen Kompetenzträgern um Klaas A. Klonz, Director Fabrikplanung. Jede entwickelte Funktion wird gemeinsam abgestimmt, damit sie zu unserer heutigen und künftigen Arbeitsweise passt. Ein weiterer Vorteil: Unsere Plug-Ins verarbeiten Kundendaten lokal, es werden keine Informationen an eine KI übergeben. Die gewonnene Zeit investieren wir unmittelbar in höhere Planungsqualität und schnellere Antworten auf die Anforderungen unserer Kunden.

In der Variantenentwicklung. Je mehr Varianten wir mit vertretbarem Aufwand erarbeiten und bewerten können, desto besser wird das Ergebnis für den Kunden. Die Automatisierung von Standardabläufen ist dafür das Sprungbrett. Und wer mehr Varianten prüft, findet auch nachhaltigere Lösungen, etwa mit kürzeren Transportwegen für Material oder geringerem Flächenverbrauch.

Die KI erhält Fotos der Fassaden aus möglichst allen Himmelsrichtungen und, sofern genehmigt, Luftaufnahmen unserer eigenen Drohne. Ein freigegebener Lageplan stellt sicher, dass Maße und Anordnung der Gebäude stimmen. Über einen selbst entwickelten MCP-Server legt die KI die Gebäude dann direkt in Revit an. Der Server stellt ihr nur klar definierte Funktionen bereit, sie kann also ausschließlich das tun, was wir erlauben. Anschließend gleichen wir das Ergebnis mit den Unterlagen ab: Hat die KI etwas abweichend modelliert, halluziniert oder Details vergessen?

Wir können geplante Vorhaben sehr früh auf dem Werksgelände und in seiner Umgebung visuell einordnen, lange bevor sich ein aufwendiger 3D-Scan lohnt. Standortvarianten, Abstände und die Anbindung an den Bestand lassen sich so von Beginn an im räumlichen Zusammenhang bewerten. Zusammen mit Renderings entsteht eine anschauliche Entscheidungsgrundlage, mit der unsere Kunden intern abstimmen und Vorhaben vorantreiben können. Die zu beplanenden Bereiche und Gebäude modellieren meine Kollegen spätestens ab der Konzeptplanung weiterhin selbst, denn dort zählt jedes Detail. Ob KI überhaupt zum Einsatz kommt, entscheidet der Kunde. Wir nutzen ausschließlich Modelle, die ein Training mit unseren Eingaben ausschließen.

Es führt Planungsschritte selbstständig aus, allerdings nur über die Funktionen, die wir freigeben. Aktuell sind wir in der Fertigstellung. Für unsere Kunden heißt das: Sie erhalten schnell mehrere durchgeplante Lagervarianten, jeweils mit Stellplatzanzahl, Flächenbedarf und unterschiedlichen Regalmodulierungen, dazu die entsprechenden Kennzahlen. Der Einstieg ist in jeder Projektphase möglich, von ersten Stücklisten und Bedarfen bis zum fertigen Lagerprogramm.

Stark ist sie bei Dokumentation, Lastenheften und Ausschreibungsunterlagen sowie bei der Auswertung von Produktions- und Bestandsdaten, vorausgesetzt, die Inhalte werden geprüft und Kundendaten sind geschützt. Auch erste Layoutmodelle entstehen bereits gut. In der Detailplanung, wo Materialfluss, Medienversorgung und Brandschutz zusammenspielen, stößt sie noch an Grenzen. Großes Potenzial sehe ich bei Simulationen: Die KI rechnet dort nicht selbst, kann aber Simulationsmodelle programmieren. Daran arbeiten wir aktuell, mit ähnlichen Erwartungen wie bei unseren Plug-Ins zur Layoutplanung. Zurückhaltend bin ich dabei, die KI als Entscheider einzusetzen. Zahlen, die plausibel klingen, aber auf keiner belastbaren Datenbasis beruhen, sind gefährlich. Hier vertrauen wir weiterhin auf mathematische Modelle zur Entscheidungsfindung und unser Fachwissen.

Immer wir als Planer. Deshalb braucht es Fachwissen, um zu erkennen, wann die KI in bekannte Fehlermuster verfällt. Besonders tückisch sind Fehler, die sich erst aus dem Gesamtkontext eines Projekts ergeben. Wir bauen unsere Tools deshalb so auf, dass sie der KI gezielt Freiheitsgrade nehmen und damit Fehlerquellen schließen. Fachwissen, Projekterfahrung, klare Standards und gute Tools machen die KI kontrollierbar.

Drei Dinge. Erstens fundiertes Fachwissen und Projekterfahrung. Wer viele Fabriken geplant hat, kennt die typischen Größenordnungen, von Flächenkennzahlen über Medienbedarfe bis zu Wegelängen. Damit lassen sich KI-Ergebnisse schnell plausibilisieren, auch wenn sie auf den ersten Blick schlüssig wirken.

Zweitens einen sicheren Umgang mit unserer Planungsmethodik. Nur wer weiß, welche Information in welcher Planungsphase gebraucht wird, kann der KI präzise Vorgaben machen. Je genauer die Aufgabe beschrieben ist, desto besser das Ergebnis.

Drittens das Gespür für die richtigen Leitplanken: Welche Freiheitsgrade bekommt die KI, wo braucht es feste Regeln, und wo muss ein Planer zwingend selbst prüfen?

Hinzu kommt: Wir werden künftig noch viel stärker beratend tätig sein. Wir führen unsere Kunden durch den Planungsprozess, geben Orientierung und bringen unsere Erfahrung in die Projekte ein. Am Ende bleibt, was gute Fabrikplanung schon immer ausgemacht hat: die Anforderungen des Kunden wirklich zu verstehen und gemeinsam mit ihm die richtige Lösung zu finden.

Technisch sehe ich bald keine grundsätzlichen Grenzen mehr. Gerade das räumliche Denken, das in unserem Job zentral ist, wird mit jedem neuen Modell rasant besser. Bei unseren Werkstrukturmodellen sehen wir das schon heute: Neue Modelle kommen immer besser mit lückenhaften Unterlagen zurecht. In fünf Jahren wird KI technisch durchgängig einsetzbar sein, in unserem Projektumfeld realistisch in vielen Planungsschritten. Sobald die Datenhoheit auch bei vollständiger KI-Nutzung gesichert ist, kann sie alle unsere Tätigkeiten unterstützen. Entscheidend bleibt, dass ihre Annahmen und Ergänzungen erkennbar sind. Das Tempo bestimmt am Ende das Vertrauen unserer Kunden.

Die Entscheidung. Die KI bereitet eine Empfehlung auf Basis der verfügbaren Daten vor, wir prüfen und ordnen sie ein, und der Kunde entscheidet, bei Bedarf mit uns an seiner Seite. Die Grenze liegt nicht darin, was die KI kann, sondern darin, was wir Menschen sie entscheiden lassen.