Das Wissen der Besten für alle: KI in der CAM-Programmierung bei Hexagon

Die Ausgangslage

Hexagon ist ein weltweit führender Anbieter von Messtechnik und Fertigungssoftware mit rund 25’000 Mitarbeitenden an etwa 300 Standorten. Zehntausende Anwender in der Fertigung nutzen Hexagons Software, um Werkzeugmaschinen zu programmieren.

Die CAM-Programmierung (Computer Aided Manufacturing) ist komplex. Welche Werkzeuge, welche Bahnen, welche Parameter für ein bestimmtes Teil am besten sind, wissen vor allem erfahrene CAM-Programmierer. Genau diese Fachkräfte sind knapp. Weniger erfahrene Techniker verlieren Zeit, suchen nach Lösungen oder warten auf Rat.

Der Engpass war nicht die Maschine, sondern der Zugang zum Wissen der Besten.

Die Lösung: ein Copilot, der von den Besten lernt

Mit dem Hexagon Copilot und ProPlanAI entstand eine KI-Unterstützung direkt in der CAM-Software:

• Expertenwissen auf Abruf: Anwender erhalten Rat und Vorschläge auf Expertenniveau, unabhängig von ihrer eigenen Erfahrung.
• Antworten ohne Wartezeit: Die Information ist da, wenn sie gebraucht wird, ohne die Software zu verlassen.
• KI-gestützte Prozessplanung: Die Programmierung wird automatisiert und an die Fähigkeiten und Präferenzen des jeweiligen Betriebs angepasst.
• Wissen sichern: Die Lösung lernt aus den Programmen erfahrener Fachleute und macht dieses Wissen im Unternehmen dauerhaft verfügbar.
• Laufendes Lernen: Sie reagiert auf Veränderungen im Prozess und lernt aus historischen und aktuellen Daten weiter.

Hexagon stellte ProPlanAI im November 2024 vor und nennt eine Reduktion der Programmierzeit für Werkzeugmaschinen um bis zu 75 Prozent. Technisch baut die Lösung auf Hexagons Plattform Nexus und Diensten von Microsoft Azure auf.

Die Wirkung

Unser Managing Partner Adam D. Wisniewski hat an diesem Projekt mitgewirkt. Die Wirkung zeigt sich auf zwei Ebenen:

Ebene	Wirkung
Für die Menschen	Techniker sparen rund 4 Minuten pro Prozess und können ihr Wissen teilen. Die Produktivität stieg um rund 20 Prozent, die Zufriedenheit ebenfalls.
Für das Geschäft	Hochgerechnet rund 700’000 eingesparte Stunden und CHF 4.2 Mio. Kosteneinsparung pro Jahr, dazu eine neue Einnahmequelle, weil das Wissen als Zusatzangebot verkauft wird.

Bemerkenswert ist der letzte Punkt: Das gesammelte Erfahrungswissen ist nicht nur ein Effizienzgewinn, sondern ein eigenes Produkt geworden.

Was KMU daraus lernen können

Die wenigsten KMU bauen eine Plattform für Zehntausende Nutzer. Das Muster dahinter lässt sich aber direkt übertragen:

1. Beim Engpass ansetzen, nicht bei der Technik. Suchen Sie die Stelle, an der knappes Expertenwissen Arbeit bremst: Angebote, Einrichtung, Programmierung, Fehlersuche, Service.
2. Die Besten einbinden. Die Lösung ist nur so gut wie das Wissen, aus dem sie lernt. Erfahrene Fachleute müssen Mitgestalter sein, nicht Betroffene.
3. Dort helfen, wo gearbeitet wird. Unterstützung direkt im gewohnten Werkzeug wird genutzt. Ein zusätzliches Programm daneben oft nicht.
4. Zeit pro Vorgang messen. Vier Minuten pro Prozess klingen wenig. Multipliziert mit der Zahl der Vorgänge werden sie zu einer Kennzahl, die jede Geschäftsleitung versteht.
5. Wissen als Wert denken. Was intern Zeit spart, kann für Kunden oder Partner ein eigenes Angebot werden.

Wie das in einem KMU aussehen kann

Grossunternehmen	KMU mit 50 bis 1000 Mitarbeitenden
Copilot in der eigenen CAM-Software für Zehntausende Anwender	Wissensassistent auf Basis der eigenen Programme, Einrichteblätter und Erfahrungsnotizen
Maschinelles Lernen auf grossen Datenmengen	Generative KI auf einer überschaubaren, gut gepflegten Wissensbasis
Neues Produkt für den Markt	Schnellere Einarbeitung, weniger Abhängigkeit von einzelnen Spezialisten, kürzere Angebots- und Rüstzeiten

Der erste Schritt ist in beiden Fällen derselbe: die Stelle finden, an der das Wissen der Besten heute zum Engpass wird, und messen, was dieser Engpass kostet.