Von GPT zu Large Engineering Models: Warum Engineering mehr als Prompting braucht

Zusammenfassung

Generative KI kann im Engineering bereits Aufgaben wie Anforderungsanalyse, Dokumentation und Testfallgenerierung unterstützen, doch reine Sprachmodelle reichen nicht aus, weil technische Entscheidungen auf messbaren Daten und validierten Modellen beruhen. Large Engineering Models verbinden KI mit spezifischen Engineering-Daten – Simulationen, Geometrie, Material- und Prozessinformationen – um konkrete technische Aufgaben wie Designbewertung oder Risikoerkennung zu lösen. Der Unterschied liegt also im Datenraum: Sprachmodelle liefern plausible Antworten, während Engineering-Modelle echte physikalische und prozessuale Randbedingungen berücksichtigen müssen.