Selbst entwickeln, kaufen oder KI in die Hardware-Entwicklung integrieren?
Ein Rahmenkonzept für KI-Entscheidungen von Gartner®
Holen Sie sich diesen wertvollen Bericht, den Gartner® in Kürze aus seiner Research-Bibliothek entfernt
Warum dies für die F&E von Bedeutung ist
Die meisten Kaufempfehlungen für KI gehen von einem geschäftlichen Problem und Geschäftsdaten aus. Hardware-Engineering ist jedoch ein anderes Problem mit einer anderen Art von Daten.
3D-Geometrien, die Integration von CAD- und Simulationswerkzeugen, unternehmensspezifische Konstruktionsmethoden und Compliance-Anforderungen lassen sich nicht mit einer Einheitslösung auf KI-Basis vereinbaren, die eigentlich dazu gedacht ist, Agenten unternehmensweit zu koordinieren. Eine Plattform, die Ihr Unternehmen koordiniert und berät, wird Ihre Hardware-Konstruktion nicht übernehmen.
Das Gartner-Framework bietet Ihnen eine neutrale Grundlage für die Entscheidung über den Einsatz von KI im Ingenieurwesen. Fragen Sie sich zunächst, wozu Ihre KI eigentlich dient. Wenn sie für Ihre ingenieurtechnische Arbeit eingesetzt wird, die Ihrem Unternehmen Wettbewerbsvorteile verschafft, bezeichnet Gartner dies als „Extend“-Anwendungsfall. Sobald Sie dies so betrachten, wird die Entscheidung zwischen „Build“, „Buy“ oder „Blend“ unserer Meinung nach deutlich klarer:
- Wenn man eine Einheitslösung für die Unternehmens-IT wie AWS Bedrock, Google Vertex oder Microsoft Foundry kauft, entstehen Lücken, da diese Lösungen nicht für die Hardwareentwicklung konzipiert wurden.
- Wenn Sie Ihr eigenes System mit Claude, Gemini oder GPT von Grund auf selbst aufbauen, müssen Sie sich auch um die Wartung und Absicherung kümmern. Das hält Ihr Hardware-Team von den übrigen Aufgaben ab.
- Blend ist der goldene Mittelweg: eine zweckorientierte Plattform für die Hardware-Entwicklung, die folgende Schritte ausführen kann: Datei öffnen, Geometrie ändern, Analyse durchführen und ein Ergebnis liefern, auf dessen Grundlage Ingenieure weiterarbeiten können. Für die meisten Teams ist dies der schnellste Weg zu konkreten Ergebnissen und zu einer Lösung, die sich auf den laufenden F&E-Betrieb skalieren lässt.
Genau diese Kategorie hat Synera geschaffen: agentische KI für den Ingenieurbereich. KI-Plattformen für Unternehmen geben geschäftliche Empfehlungen, während Synera die ingenieurtechnischen Arbeiten ausführt. Die Lösung läuft auf Ihren eigenen Servern. Sie folgt jedes Mal denselben ingenieurtechnischen Schritten, sodass die Ergebnisse reproduzierbar und skalierbar sind. Sie erfasst und digitalisiert das Know-how Ihrer Ingenieure und führt klare Aufzeichnungen, die Ihre Compliance-Beauftragten abzeichnen können.
Inhalt des Reports
- Die Entscheidungslogik von Gartner für „Build, Buy und Blend“ und wie Sie die richtige Entscheidung für Ihr Unternehmen treffen.
- Die neun Faktoren, die Gartner berücksichtigt – von Differenzierung und Markteinführungszeit bis hin zu Sicherheit und Kompetenzen.
- Wie Sie Ihre eigenen KI-Projekte als Anwendungsfälle der Kategorien „Defend“, „Extend“ oder „Upend“ einordnen können.
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Gartner, „How to Decide Whether to Build, Buy or Blend Your AI Projects", Whit Andrews, Jim Hare, 9. April 2025..
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Syneras Ansatz für agentische KI im Engineering
Vertraut von F&E-Teams bei 6 der 10 größten Automobilhersteller weltweit. Synera ist die erste Wahl für globale Hersteller. Synera verbindet die CAD-, CAE-, PLM-, ERP- und Kalkulationstools, auf die sich F&E-Teams bereits verlassen, und lässt anschließend Teams von Agenten echte Engineering-Arbeit in Design, Simulation und Kalkulation ausführen. Jeder Schritt wird protokolliert und ist auditierbar, und Ihre Ingenieurinnen und Ingenieure steuern die Arbeit.
On-premises implementiert, hält Synera sensibles Engineering-IP innerhalb Ihrer eigenen Umgebung. Das Ergebnis ist ein Weg aus stockenden KI-Pilotprojekten hin zum Produktivbetrieb, sodass sich die Durchsatzkapazität schnell skalieren lässt, ohne zusätzliches Personal einzustellen.
NASA, Airbus, Safran und Arianespace zählen zu den Luftfahrt- und Verteidigungsorganisationen, die ihr Engineering auf Synera betreiben. Bei Airbus verkürzte sich die Bearbeitungszeit von Ausschreibungen von 50 Stunden auf 7 Minuten. Bei der NASA lässt eine Design-Exploration, für die früher zwei Ingenieurinnen und Ingenieure zwei Tage brauchten, um vier Varianten zu erstellen, heute eine einzelne Person in einer Stunde mehr als 100 Varianten untersuchen. BMW verkürzte einen dreiwöchigen Konstruktionszyklus auf 2 Minuten. IMS Gear reduzierte die Angebotszeit mit Synera um 99 %. Bei SEAT, einer Tochtergesellschaft des Volkswagen-Konzerns, beantworten Ingenieurinnen und Ingenieure die Frage der Fertigbarkeit bereits in der Konstruktionsphase innerhalb von 30 Minuten.
Häufig gestellte Fragen
Es wird erklärt, wie entschieden werden sollte, ob KI-Projekte selbst entwickelt, gekauft oder kombiniert werden sollten. Der Artikel führt Sie durch die Entscheidungsfaktoren von Gartner – von Differenzierung und Markteinführungszeit bis hin zu Sicherheit, Kompetenzen und Kosten – und zeigt Ihnen, wie Sie jedes KI-Projekt den Kategorien „Defend“, „Extend“ oder „Upend“ zuordnen können. So treffen Sie die richtige Lösungsentscheidung für Ihr Unternehmen.
Führungskräfte aus den Bereichen Forschung und Entwicklung sowie Digitalisierung, die darüber nachdenken, wie sie KI in die Hardware-Entwicklung integrieren können, und die einen strukturierten Ansatz benötigen, um zwischen dem Kauf einer Plattform, der Eigenentwicklung oder einer Kombination verschiedener Lösungen zu entscheiden.
„Build“ bedeutet, eine eigene KI-Lösung intern zu entwickeln und zu warten. „Buy“ bedeutet, eine fertige Plattform einzusetzen. „Blend“ bedeutet, eine speziell für Ihren Anwendungsbereich entwickelte Plattform zu konfigurieren und zu nutzen, sodass Sie die Kontrolle behalten, ohne die gesamte Wartungs- und Sicherheitslast einer Eigenentwicklung tragen zu müssen.
Die technische Entwicklung stützt sich auf 3D-Geometrien, CAD- und Simulationswerkzeuge, unternehmensspezifische Methoden und Freigabeanforderungen, für die die KI für Unternehmen ursprünglich nicht konzipiert wurde. Eine Plattform, die alle Bereiche vom Marketing bis zum Finanzwesen abdeckt, kann zwar Empfehlungen geben, wird diese jedoch nicht innerhalb Ihrer technischen Infrastruktur umsetzen.
Synera ist eine speziell für den Ingenieurbereich entwickelte, agentenbasierte KI. Sie läuft auf eigenen Servern, führt jedes Mal dieselben Schritte aus und erstellt Protokolle, die Ihre Compliance-Beauftragten abzeichnen können. Dadurch sind die Ergebnisse reproduzierbar. Synera arbeitet mit Ihren Unternehmens-IT-Plattformen zusammen, um ingenieurtechnische Aufgaben zu übernehmen, die diese nicht bewältigen können. Synera-Agenten öffnen Konstruktionsdateien, ändern die Geometrie, führen die Analyse durch und liefern ein Ergebnis, auf dessen Grundlage die Ingenieure weiterarbeiten können.
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