Hybride Agentic AI für Siemens NX

Aufbau eines AI Co-Engineer, der innerhalb von Siemens NX ausführt, überprüft und unterstützt

Zum Schutz der Vertraulichkeit unserer Kunden wurden alle kundenspezifischen Identifikationsmerkmale entfernt.

Zusammenfassung

Ein vertraulicher Engineering-Kunde wollte über statische Automatisierung und herkömmliches CAD-Scripting hinausgehen. Sein Ziel war es, eine neue Art von Engineering-Assistenten innerhalb von Siemens NX zu entwickeln: ein AI-System, das die Absicht des Nutzers versteht, entscheidet, welche NX-Tools verwendet werden sollen, die erforderlichen Parameter automatisch ausfüllt, Aktionen innerhalb der CAD-Umgebung ausführt, die Ergebnisse überprüft und Ingenieure während Design- und Konstruktionsaufgaben unterstützt.

Wir haben eine hybride agentic AI-Lösung für Siemens NX entwickelt, die Natural-Language-Reasoning mit deterministischer Tool-Ausführung innerhalb von NX kombiniert. Anstatt sich wie ein Chatbot zu verhalten, der nur Befehle erklärt, agiert das System als operativer Co-Engineer. Es kann Anfragen interpretieren, die passende Toolchain auswählen, Parameter kontextbasiert ausfüllen, Aktionen in NX ausführen, überprüfen, ob das Ergebnis gültig ist, und den Workflow fortsetzen, bis die gewünschte Aufgabe abgeschlossen ist oder eine Klärung erforderlich wird.

Das Ergebnis ist ein praktischer AI-Assistent, der Ingenieuren hilft, schneller zu arbeiten, repetitive manuelle Aufgaben zu reduzieren, die Konsistenz zu verbessern und direkte Unterstützung während der Modellierungs- und Konstruktionsprozesse zu erhalten.

Die Herausforderung

Die Engineering-Teams des Kunden arbeiteten in einer Umgebung, in der komplexe Designaufgaben häufig mehrere manuelle Schritte, wiederholte Validierungen und detaillierte Kenntnisse interner NX-Workflows erforderten. Selbst erfahrene Anwender verloren Zeit beim ständigen Wechsel zwischen Nachdenken, Modellieren, Überprüfen, Korrigieren und erneutem Ausführen von Aktionen.

Traditionelle Automatisierung half nur bis zu einem gewissen Punkt. Regelbasierte Skripte konnten feste Workflows abbilden, waren jedoch kaum in der Lage, sich anzupassen, wenn eine Nutzeranfrage mehrdeutig, unvollständig oder vom aktuellen Zustand des Modells abhängig war. Andererseits konnte ein reines Language Model zwar beschreiben, was getan werden sollte, war jedoch nicht in der Lage, Operationen innerhalb von Siemens NX mit der in der Produktionsentwicklung erforderlichen Präzision und Kontrolle zuverlässig auszuführen.

Der Kunde benötigte ein System, das beide Welten miteinander verbindet: flexibles AI-Reasoning und zuverlässige CAD-Ausführung.

Projektziele

Das Projekt wurde anhand von fünf klar definierten Zielen konzipiert.

Erstens musste die AI die in natürlicher Sprache formulierte technische Absicht verstehen.

Zweitens musste sie echte Aktionen innerhalb von Siemens NX ausführen, anstatt nur Vorschläge zu generieren.

Drittens musste sie die richtigen Tools autonom auswählen und die Tool-Parameter auf Grundlage des Modellkontexts, der Benutzeranweisungen und der Workflow-Historie ausfüllen.

Viertens musste sie die Ergebnisse nach der Ausführung validieren, sodass Operationen nicht als abgeschlossen gelten, solange sie nicht tatsächlich erfolgreich waren.

Fünftens musste sie Ingenieure während der Konstruktionsarbeit unterstützen, indem sie als geführter Assistent agiert und nicht als unkontrollierbare Black Box.

Unsere Lösung

Wir haben eine hybride agentic AI-Architektur für Siemens NX entwickelt, die eine Reasoning-Schicht mit einer kontrollierten Tool-Ausführungsschicht innerhalb der NX-Umgebung kombiniert.

Im Zentrum des Systems steht eine Agent-Orchestrierungslogik, die das Ziel des Nutzers interpretiert und in ausführbare Schritte zerlegt. Diese Agenten beschränken sich nicht nur auf die Planung. Sie entscheiden aktiv, welche NX-Tools aufgerufen werden müssen, stellen die erforderlichen Parameter zusammen, starten die Operation, überprüfen das Ergebnis und fahren anschließend fort, korrigieren den Vorgang oder bitten den Nutzer um eine Klärung.

Dadurch entstand ein praktischer Ablaufzyklus aus:

verstehen → planen → ausführen → überprüfen → unterstützen

anstatt einer einmaligen Prompt-Antwort-Interaktion.

Die Lösung war im wahrsten Sinne des Wortes „hybrid“. Die AI übernahm Interpretation, Ablaufsteuerung und kontextabhängige Entscheidungsfindung, während deterministische NX-Tool-Aufrufe die Ausführung, Messungen, Feature-Operationen und Validierung übernahmen. Dadurch wurde das System deutlich robuster als eine reine Skriptbibliothek oder ein rein konversationeller Assistent.

Was die AI innerhalb von NX tun kann

Die entwickelte Lösung wurde darauf ausgelegt, reale Engineering-Arbeit zu unterstützen, einschließlich:

• Interpretation von Benutzeranweisungen in natürlicher Sprache

• Auswahl geeigneter NX-Operationen für die angeforderte Aufgabe

• Automatisches Ausfüllen von Parametern für Tool-Aufrufe auf Grundlage des Bauteilkontexts und der Benutzerabsicht.

• Ausführen von Befehlen innerhalb von Siemens NX.

• Überprüfen des Geometriestatus, des Modellstatus oder der Operationsergebnisse nach der Ausführung.

• Unterstützung während der Konstruktions- und Feature-Erstellungsworkflows.

• Anleitung des Nutzers, wenn fehlende Informationen oder widersprüchliche Bedingungen erkannt werden.

• Reduzierung repetitiver Modellierungsinteraktionen durch wiederverwendbare AI-gesteuerte Workflows.

Das bedeutet, dass die AI nicht darauf beschränkt ist, „zu erklären, wie NX funktioniert“. Sie kann aktiv an der Ausführung von Arbeitsschritten innerhalb von NX teilnehmen.

So funktioniert der Workflow

1. Benutzeranfrage

Ein Ingenieur gibt eine Anweisung in natürlicher Sprache, zum Beispiel zum Erstellen, Ändern, Überprüfen oder zur Unterstützung bei einer Konstruktionsaufgabe in NX.

2. Absichtsinterpretation

Die AI analysiert die Anfrage, den aktuellen Workflow-Zustand und den aktiven Engineering-Kontext. Sie identifiziert das wahrscheinliche Ziel, die erforderlichen Teilschritte und die möglicherweise benötigten Tools.

3. Tool-Auswahl

Der zuständige Agent wählt das passende NX-fähige Tool oder eine entsprechende Tool-Sequenz aus. Das System ist nicht auf eine einzelne Aktion beschränkt; bei Bedarf kann es einen mehrstufigen Ablaufplan zusammenstellen.

4. Automatisches Ausfüllen von Parametern

Anstatt sich auf manuell eingegebene Befehlsparameter zu verlassen, leiten die Agenten die benötigten Eingaben selbst aus dem verfügbaren Kontext ab. Dazu können der Modellzustand, aktuelle Selektionen, Geometriereferenzen, die Operationshistorie, Constraints oder zuvor ermittelte Tool-Ausgaben gehören.

5. Ausführung in Siemens NX

Die ausgewählte Aktion wird über die Tool-Schicht innerhalb der NX-Umgebung ausgeführt.

6. Überprüfung und Korrektur

Nach der Ausführung überprüft die AI, ob das beabsichtigte Ergebnis tatsächlich erreicht wurde. Falls nicht, kann sie den nächsten Schritt anpassen, den Vorgang mit korrigierter Logik erneut ausführen oder den Nutzer um eine Klärung bitten.

7. Engineering-Unterstützung

Während Konstruktions-Workflows kann das System als Co-Pilot agieren, indem es bei Entscheidungen hilft, nächste Schritte vorschlägt und den Bedarf an wiederholten manuellen Interaktionen reduziert.

Technischer Ansatz

Der technische Ansatz wurde mit dem Automatisierungsmodell von Siemens für NX abgestimmt, bei dem NX Open und Journaling die Grundlage für die Erweiterung und Automatisierung des NX-Verhaltens bilden.

Unsere Implementierung setzte eine agentic Orchestrierungsschicht auf eine kontrollierte NX-Tool-Schnittstelle auf.

Die Reasoning-Schicht war für Intent-Erkennung, Aufgabenzerlegung, Kontextverarbeitung, Tool-Auswahl und Entscheidungsfindung verantwortlich. Die Ausführungsschicht stellte strukturierte Tool-Aufrufe für Siemens NX bereit. Jedes Tool hatte einen klar definierten Zweck, erwartete Eingaben und überprüfbare Ausgaben. Anstatt jeden Parameterpfad fest zu codieren, füllten die Agenten die Parameterwerte dynamisch auf Grundlage der aktuellen Engineering-Situation aus.

Eine Validierungsschicht überprüfte anschließend die Ergebnisse der Operationen, bevor der Workflow fortgesetzt werden konnte. Das war entscheidend. In Engineering-Umgebungen bedeutet „Befehl gesendet“ nicht dasselbe wie „Aufgabe abgeschlossen“. Das System musste die Ergebnisse prüfen, Abweichungen erkennen und entsprechend reagieren.

Diese Architektur ermöglichte eine kontrollierte Form von Autonomie: flexibel genug, um nützlich zu sein, aber gleichzeitig deterministisch genug, um vertrauenswürdig zu bleiben.

Warum ein hybrider agentic Ansatz die richtige Wahl war

Eine reine Rule Engine wäre zu starr gewesen.

Eine rein konversationelle AI wäre für die direkte CAD-Ausführung zu unzuverlässig gewesen.

Der hybride Ansatz kombinierte die Stärken beider Welten.

Die agentic Schicht machte das System anpassungsfähig. Sie konnte übergeordnete Ziele interpretieren, über mehrere Schritte hinweg arbeiten und auf sich verändernde Designkontexte reagieren. Die deterministische Tool-Schicht machte das System zuverlässig. Jede wichtige Aktion wurde über klar definierte NX-fähige Funktionen ausgeführt und nicht über vage Textgenerierung.

Diese Kombination machte das System für reale Siemens-NX-Workflows praktikabel.

Geschäftlicher Mehrwert

Für den Kunden lag der Mehrwert nicht nur im Technischen, sondern vor allem im Operativen.

Das System reduzierte den repetitiven Engineering-Aufwand, indem mehrstufige NX-Interaktionen in unterstützte Workflows umgewandelt wurden. Es verbesserte die Konsistenz, da ähnliche Aufgaben über dieselbe validierte Logik abgewickelt wurden, anstatt von individuellen Nutzergewohnheiten abzuhängen. Es beschleunigte die Ausführung, weil Ingenieure nicht mehr jeden einzelnen Zwischenschritt manuell selbst durchführen mussten. Außerdem erhöhte es die Benutzerfreundlichkeit, indem die Hürde zwischen Engineering-Absicht und CAD-Aktion deutlich reduziert wurde.

Am wichtigsten ist jedoch, dass damit ein neues Interaktionsmodell innerhalb von Siemens NX eingeführt wurde: Ingenieure können mit einer AI arbeiten, die nicht nur Fragen beantwortet, sondern aktiv dabei hilft, Designaufgaben voranzubringen.

Wo sich diese Art von Lösung am besten einsetzen lässt

Diese Art von hybrider agentic AI ist besonders relevant für Organisationen, die:

• Siemens NX in komplexen Design- oder Konstruktions-Workflows einsetzen.

• manuelle CAD-Interaktionen reduzieren möchten, ohne dabei die Kontrolle zu verlieren.

• eine wiederholbare Ausführung mit integrierter Validierung benötigen.

• AI zur Unterstützung bei realer Arbeit einsetzen möchten und nicht nur für Dokumentation oder Chat.

• auf Engineering-Umgebungen der nächsten Generation mit intelligenter Automatisierung hinarbeiten.

Sie eignet sich besonders für Engineering-Teams, in denen Genauigkeit, Nachvollziehbarkeit und zuverlässige Ausführung genauso wichtig sind wie Produktivität.

Fazit

Dieses Projekt zeigt, wie Engineering-AI aussieht, wenn sie über reine Konversation hinausgeht und zur tatsächlichen Ausführung übergeht.

Wir haben eine hybride agentic AI für Siemens NX entwickelt, die Benutzerabsichten verstehen, entscheiden kann, welche Tools verwendet werden sollen, Parameter autonom ausfüllt, Befehle innerhalb von NX ausführt, Ergebnisse überprüft und Ingenieure während Konstruktions- und Modellierungsaufgaben unterstützt.

Das Ergebnis war kein passiver Assistent, sondern ein kontrollierter AI Co-Engineer, der für reale CAD-Arbeit entwickelt wurde.