Viele PLM-Softwareanbieter erweitern ihre Plattformen heute um KI-Funktionen. Funktionen wie Teilesuche, Dokumentzusammenfassung oder Metadatenklassifizierung sind zwar nützlich, erfüllen aber oft nicht die Anforderungen von Entwicklungsteams. Für komplexere Szenarien wie Echtzeit-Stücklistenvergleich, CAD-ERP-MES-Integration oder IP-Risikoanalyse ist eine zusätzliche Ebene erforderlich.

Hier kommt das Konzept eines „ PLM-Agenten “ ins Spiel. In diesem Blogbeitrag untersuchen wir, was PLM-Agenten sind, wie sie funktionieren, welche Schlüsselkomponenten Sie benötigen, sowie Sicherheitsaspekte und praktische Anwendungsfälle.

Anbieter erweitern PLM um KI – aber was, wenn das nicht ausreicht?

SaaS-PLM-Plattformen wie Aras Innovator SaaS, Windchill+, Teamcenter X, 3DEXPERIENCEund Fusion 360 Manage integrieren KI für die Teilesuche, Dokumentationszusammenfassung oder Metadatenklassifizierung. Nützlich – aber begrenzt.

Über die Anbieter-KI im PLM hinausgehen

Wenn Sie Folgendes benötigen:

• Stücklistenvergleich in Echtzeit,
• Systemübergreifendes Denken (CAD + ERP + MES),
• IP-sensitive Bereitstellung,
• Oder ein domänenspezifischer KI-Assistent für Ihre Produkte …

… müssen Sie über die Vorgaben der Anbieter-Roadmap hinausgehen.

Was ist ein PLM-Agent?

Ein PLM-Agent ist ein benutzerdefinierter KI-Assistent, der Ihre Produktdaten interpretiert, analysiert und verbessert. Stellen Sie sich ihn als internes LLM-Tool vor, das Folgendes kann:

PLM-Agenten: Intelligentere Daten, bessere Entscheidungen

• Erläutern Sie die Unterschiede zwischen den Stücklistenversionen
• Auswirkungen von Änderungen bewerten
• Compliance-Lücken kennzeichnen
• Helfen Sie Ingenieuren, wiederverwendbare Teile zu finden
• Erkennen von IP-Risikozonen (ITAR, REACH, RoHS)

Und anders als bei anbieterintegrierten Tools kontrollieren Sie das Modell, die Daten und die Bereitstellung.

So funktioniert es (Light-Version)

Sie müssen Ihr eigenes Modell nicht trainieren. Sie müssen LangGraph oder LangChain in einen intelligenten Workflow einbinden .

Übersicht über den PLM-Agent-Workflow

Eine typische Pipeline umfasst:

1. Extrahieren von Daten aus Ihrem PLM (über API oder Snapshot)
2. Indizierung mit einer Vektordatenbank wie Chroma oder Weaviate
3. Einbetten in einen Agenten-Workflow
4. Einbettung in eine sichere Benutzeroberfläche (Streamlit, Slack, sogar PLM-Iframe)
5. Durchsetzung strenger Zugriffskontrollen und Protokollierung

Ergebnis: Ein KI-Agent, der Ihr Schema versteht, Ihre Teiletaxonomie spricht und innerhalb Ihrer Grenzen .

Was du brauchen wirst

Beispiele für Komponententools:

• KI-Modell: LM Studio, Ollama, GPT-4 vor Ort
• Workflow-Engine: LangGraph, LangChain, n8n
• Datenschicht: API, Webhooks, ETL-Skripte
• Vektor-DB: Chroma, Qdrant, Weaviate, Supabase
• UI-Ebene: Slackbot, Streamlit, PLM-Einbettung

Ihr Toolkit für einen KI-gestützten PLM-Agenten

Aufwand? Rechnen Sie mit 4–6 Wochen für einen ersten Proof-of-Concept – sofern Ihre IT- und Data-Governance-Teams an Bord sind.

️ Wie steht es um die Sicherheit?

• ✅ Hosten Sie alles in Ihrer eigenen Cloud oder VM
• ✅ Nur-Lese-Zugriff auf PLM während des Tests
• ✅ Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)
• ✅ Protokollieren Sie jede Eingabeaufforderung, jeden Zugriff und jedes Ergebnis
• ✅ Senden Sie niemals IP an öffentliche APIs

Schützen Sie Ihr geistiges Eigentum bei der Verwendung von PLM AI

Dies ist besonders wichtig für Sektoren wie die Luft- und Raumfahrt, die Medizintechnik oder die Verteidigung .

Wichtige Anwendungsfälle

• ECR-Triage und -Zusammenfassung
• CAD-Dateiklassifizierung
• REACH/RoHS-Konformitätsprüfungen für Lieferanten
• Audit-Trail-Analyse
• NPI-Prozessleitfaden
• IP-Risikoerkennung (ITAR, EAR)

Kritische Anwendungsfälle für PLM-KI

Nicht um Menschen zu ersetzen – sondern um Geschwindigkeit, Vertrauen und Rückverfolgbarkeit zu verbessern .

Was Sie nicht tun sollten

• ❌ Laden Sie nicht Ihr gesamtes PLM in eine Vektor-DB.
• ❌ Überspringen Sie keine Prüfpfade oder RBAC.
• ❌ Gehen Sie nicht davon aus, dass Ihr SaaS-PLM-Vertrag die Massennutzung von APIs zulässt.
• ❌ Vertrauen Sie dem LLM nicht blind – validieren Sie immer kritische Ergebnisse.

PLM-KI-Fallstricke, die Sie vermeiden sollten

Abschluss

PLM-Agenten werden Ihr PLM nicht ersetzen – aber sie machen es intelligenter, schneller und zu Ihrem.

Wenn Ihre technischen Arbeitsabläufe mehr als nur eine „KI-Suche“ und Ihr Compliance-Team mehr als nur eine „Chat-Zusammenfassung“ benötigen, ist es an der Zeit, Ihre eigene KI-Ebene zu erkunden.

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Michael Finocchiaro

Senior Industry Analyst bei Finocchiaro Consulting, LLC

Michael Finocchiaro verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in den Bereichen PLM, Digital Twin und KI für die Fertigung. Er hat mit IBM, Dassault, HP und PTC zusammengearbeitet und Unternehmen wie Airbus, GE und Safran dabei unterstützt, mit KI-gesteuerten Digital Threads Innovationen zu entwickeln.

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