KI-Tools für die Konstruktion im Vergleich.

Jeder Softwareanbieter hat inzwischen "KI" auf der Website. Für Konstruktionsleiter macht das die Auswahl nicht leichter, sondern schwerer. Denn hinter dem gleichen Label stecken völlig unterschiedliche Werkzeuge: Geometriesuche, Zeichnungsprüfung, Kalkulation, Unternehmenssuche.

Wer einen KI-Assistenten für die Konstruktion sucht, vergleicht deshalb oft Äpfel mit Birnen. Und kauft am Ende ein Tool, das ein Problem löst, das man gar nicht hatte.

Dieser Vergleich sortiert sechs Lösungen nach dem, wofür sie wirklich gebaut sind. Kein Ranking von 1 bis 6, sondern eine Antwort auf die Frage: Welches Tool passt zu welcher Aufgabe?

Nach welchen Kriterien wir vergleichen

Ein KI-Assistent für die Konstruktion muss sich an fünf Fragen messen lassen:

1. Einsatzzweck: Welches Problem löst das Tool im Kern? Teile finden, Wissen finden, Zeichnungen prüfen oder Kosten kalkulieren?
2. Datenzugang: Kommt das Tool an die Daten, wo sie wirklich liegen? PDM, ERP, Fileserver, SharePoint, alte Projektordner?
3. Verständnis technischer Inhalte: Versteht es Zeichnungen, Normen und Geometrie oder nur Fließtext?
4. Nachvollziehbarkeit: Zeigt es Quellen, damit Konstrukteure Antworten prüfen können?
5. Datenschutz und Hosting: Wo liegen die Daten? Werden sie zum Training genutzt?

In der Konstruktion zählt nicht, ob eine KI klug klingt. Es zählt, ob man ihre Antwort in der Quelle nachprüfen kann.

Die sechs Tools im Überblick

1. KoAssist: die KI-Plattform für die Konstruktion

KoAssist ist ein KI-Assistent für Konstruktionsabteilungen im DACH-Maschinenbau. Er macht technisches Wissen durchsuchbar, das heute über Fileserver, PDM, alte Projekte und die Köpfe erfahrener Kollegen verstreut ist.

Was KoAssist kann:

• Wissensassistent: Beantwortet Fragen zu Dokumentationen, Normen, Projekten und Zeichnungen mit direkter Quellenangabe. Die Verarbeitung ist multimodal, also auch für Scans, Zeichnungen und Bilder.
• Zeichnungsprüfung (in Beta-Tests mit Kunden): Prüft technische Zeichnungen automatisiert auf Vollständigkeit, Konsistenz und die Einhaltung der hinterlegten Konstruktionsrichtlinien des Unternehmens.
• Gleichteilsuche (Frühzugang auf Anfrage): Soll vorhandene Bauteile über die Zeichnung auffindbar machen, bevor ein Teil zum zweiten Mal konstruiert wird.
• Datenschutz: Hosting in Deutschland, KI-Modelle in europäischen Rechenzentren, Berechtigungen auf Raum-Ebene.

Grenzen: Generatives CAD, also das Erzeugen von 3D-Modellen per Prompt, bietet KoAssist nicht. Auch einen eigenen Katalog mit Herstellerteilen bringt KoAssist nicht mit. Der Fokus liegt darauf, das Wissen wiederzufinden, das im eigenen Unternehmen schon vorhanden ist.

Passt, wenn: Ihr Konstruktionswissen in vielen Systemen verstreut liegt, Sie Wissenssuche und Zeichnungsprüfung in einem Werkzeug wollen und Datenhaltung in Deutschland wichtig ist.

Keine Frage zweimal suchen.

Mehr dazu: Wissensassistent, Zeichnungsprüfung und Gleichteilsuche.

2. Leo AI: der KI-Copilot aus den USA

Leo AI wurde 2023 gegründet und positioniert sich als KI speziell für Maschinenbauingenieure. Das Tool kombiniert eine eigene Engineering-Wissensbasis mit den Daten des Unternehmens.

Stärken:

• Antworten stützen sich laut Anbieter auf über eine Million Engineering-Quellen wie Normen, Fachbücher und Datenblätter, jeweils mit Quellenangabe.
• Integrationen in verbreitete PDM- und PLM-Systeme, darunter SOLIDWORKS PDM, PTC Windchill, Siemens Teamcenter und Onshape.
• Teilesuche im eigenen PLM und in Herstellerkatalogen sowie Engineering-Berechnungen.
• SOC 2 Type II zertifiziert, Verarbeitung nach DSGVO-Grundsätzen, laut Anbieter kein Training mit Kundendaten in den Business- und Enterprise-Tarifen.

Grenzen: Leo ist ein US-Anbieter mit Fokus auf den internationalen Markt. Wer Datenhaltung ausschließlich in der EU oder Deutschland verlangt, sollte das Hosting-Modell im Detail prüfen.

Passt, wenn: Sie international aufgestellt sind, ein großes PDM/PLM-System im Einsatz haben und Wert auf eine breite, externe Engineering-Wissensbasis legen.

Ausführlicher Einzelvergleich: KoAssist und Leo AI

3. CADENAS: der Standard im Teilemanagement

CADENAS aus Augsburg ist seit Jahrzehnten im Strategischen Teilemanagement etabliert. Das Teilemanagement heißt PARTsolutions, die neue Web-Version Enterprise 3Dfindit.

Stärken:

• Die geometrische Ähnlichkeitssuche GEOsearch vergleicht Bauteile anhand ihrer CAD-Geometrie und liefert eine Rangliste der ähnlichsten Teile.
• Zugriff auf über 700 herstellerzertifizierte Kataloge mit Norm- und Kaufteilen.
• Laut Anbieter setzen 154 der Top 1000 deutschen Weltmarktführer auf PARTsolutions.

Grenzen: Der Fokus liegt auf Teilen und Katalogen. Für Fragen an unstrukturiertes Wissen wie Projektberichte, Lessons Learned oder interne Richtlinien ist CADENAS nicht gebaut.

Passt, wenn: Teilevielfalt, Dubletten und Norm- und Kaufteile Ihr Hauptproblem sind und Sie ein strategisches Teilemanagement aufbauen wollen.

Ausführlicher Einzelvergleich: KoAssist und CADENAS

4. simus classmate: Stammdaten, Klassifikation und Kosten

simus systems aus Karlsruhe, gegründet 2002, hat sich auf die automatische Klassifizierung von CAD-Modellen, die Bereinigung von Stammdaten und die Kalkulation spezialisiert.

Stärken:

• Findet vorhandene Bauteile über geometrische Ähnlichteilsuche, inklusive Suche nach Teilbereichen von Modellen.
• Kalkuliert Herstellkosten schon während der Konstruktion.
• Mit classmate DRAW liest eine KI technische Zeichnungen aus und ordnet Merkmale wie Toleranzen und Passungen dem 3D-Modell zu.
• Integration in gängige CAD-, PLM- und ERP-Systeme wie SAP.

Grenzen: simus löst vor allem Probleme mit strukturierten Daten. Ein Chat-Assistent, der Fragen zu Dokumenten und Projektwissen beantwortet, ist nicht der Kern des Produkts.

Passt, wenn: Ihre Stammdaten unaufgeräumt sind, Sie eine Klassifikation aufbauen wollen oder Kostentransparenz in der Konstruktion das Ziel ist.

Viele KI-Projekte in der Konstruktion scheitern nicht an der KI. Sie scheitern an Daten, die niemand je aufgeräumt hat.

Ausführlicher Einzelvergleich: KoAssist und simus classmate

5. CoLab: KI für Design Reviews

CoLab wurde 2017 von Maschinenbauingenieuren gegründet und hat sich auf den Design-Review-Prozess spezialisiert.

Stärken:

• AutoReview arbeitet als KI-Peer-Checker: Es prüft 2D-Zeichnungen und 3D-Modelle gegen die eigenen Standards und Richtlinien und markiert Fehler direkt im Modell.
• Ein Lessons-Learned-Agent findet ähnliche frühere Konstruktionen und die Erkenntnisse aus deren Reviews.
• CAD-Modelle lassen sich im Browser gemeinsam reviewen, auch mit Lieferanten oder Kunden ohne eigene CAD-Lizenz.

Grenzen: CoLab ist auf den Review-Workflow ausgerichtet. Als allgemeine Wissenssuche über alle Unternehmensdaten ist es nicht gedacht.

Passt, wenn: Ihre Reviews langsam sind, Feedback in E-Mails und PowerPoints verloren geht und Sie Prüfungen standardisieren wollen.

Ausführlicher Einzelvergleich: KoAssist und CoLab

6. amberSearch: die Unternehmens-KI für den Mittelstand

amberSearch, inzwischen auch als amber auftretend, ist eine deutsche Business-KI-Plattform. Sie kombiniert KI-Suche, einen Unternehmens-Assistenten und KI-Agenten.

Stärken:

• Anbindung von über 70 Datenquellen wie Microsoft 365, SharePoint, DMS, CRM und Netzlaufwerken, ohne Daten zu verschieben.
• Übernahme bestehender Zugriffsrechte, Antworten mit Quellenangabe.
• DSGVO-konform, ISO 27001, KI-Modelle in Europa gehostet.
• Referenzen auch im Maschinenbau.

Grenzen: amberSearch ist bewusst horizontal, also für alle Abteilungen gebaut. Konstruktionsspezifische Funktionen wie Geometriesuche oder Zeichnungsprüfung gehören nicht zum Kern.

Passt, wenn: Sie eine KI für das ganze Unternehmen suchen, vom Vertrieb bis zur Verwaltung, und die Konstruktion nur ein Bereich von vielen ist.

Ausführlicher Einzelvergleich: KoAssist und amberSearch

Und was ist mit ChatGPT oder Microsoft Copilot?

Das ist meist das erste Tool, das Konstrukteure ausprobieren. Für Formulierungen, Formelwissen oder kleine Skripte ist es hilfreich.

Aber: Allgemeine Chatbots kennen Ihre Zeichnungen, Ihre Normenauslegung und Ihre Projekthistorie nicht. Microsoft Copilot kommt zwar an M365-Daten, versteht aber weder CAD-Geometrie noch technische Zeichnungen. Und die KI-Funktionen der CAD-Hersteller wirken nur innerhalb des eigenen Systems.

Ein allgemeiner Chatbot weiß viel über Maschinenbau. Aber nichts über Ihren.

Ausführlicher Einzelvergleich: KoAssist und Microsoft Copilot

Entscheidungshilfe: welches Tool für welche Aufgabe?

• "Wir konstruieren Teile doppelt." CADENAS oder simus classmate für etabliertes Teilemanagement. Die Gleichteilsuche von KoAssist ist im Frühzugang.
• "Niemand findet das Wissen aus alten Projekten." KoAssist oder Leo AI.
• "Unsere Reviews dauern zu lang." CoLab.
• "Unsere Stammdaten sind Chaos." simus classmate.
• "Wir wollen eine KI für das ganze Unternehmen." amberSearch.
• "Wir wollen Wissenssuche und Zeichnungsprüfung in einem Tool." KoAssist.
• "Unsere Daten müssen in Deutschland bleiben." KoAssist oder amberSearch.

Wie prüft man das in zwei Wochen?

Ein Vergleich aus Datenblättern führt selten zu einer belastbaren Entscheidung. Der folgende Ablauf kostet wenige Personentage und liefert vergleichbare Ergebnisse:

1. Zwanzig echte Fragen sammeln. Aus dem Alltag, nicht konstruiert. Fünf davon sollten Fragen sein, deren Antwort im Bestand nachweislich nicht steht.
2. Einen abgegrenzten Testbestand bereitstellen. Häufig gebrauchte Normen und Richtlinien, dazu ein abgeschlossenes Projekt mit Zeichnungen und Korrespondenz. Die typische Unordnung gehört dazu, nicht ein aufgeräumter Sonderfall.
3. Jede Antwort auf drei Achsen bewerten: Stimmt sie fachlich, führt der Beleg auf die richtige Seite, und wie lange hätte die manuelle Suche gedauert.
4. Die fünf Fangfragen gesondert auswerten. Hier zeigt sich, ob ein System schweigt oder erfindet. Dieser Punkt trennt die Kandidaten stärker als alle Featurelisten.
5. Die Betriebsfragen schriftlich stellen: Hosting, Subprozessoren, Rechtekonzept, Ausschluss vom Training. Eine Prüfliste dafür steht unter DSGVO-konforme KI, die technische Umsetzung bei KoAssist unter Sicherheit und EU-Hosting.

Wer zwischen Betriebsmodellen schwankt, findet die Abwägung im Beitrag zu On-Premise oder EU-Cloud. Wie sich die Frage beim meistgenutzten generischen Werkzeug stellt, klärt der DSGVO-Check zu ChatGPT für interne Dokumente.

Fazit

Den einen besten KI-Assistenten für die Konstruktion gibt es nicht. Es gibt nur das Tool, das zu Ihrem größten Engpass passt.

Wer das Problem präzise benennt, spart sich Monate an Pilotprojekten mit dem falschen Werkzeug. Und wer mehrere Probleme gleichzeitig hat, sollte darauf achten, dass die Lösung mitwachsen kann, statt fünf Insellösungen einzuführen.

KoAssist ist für Konstruktionsabteilungen im Maschinen- und Anlagenbau gebaut, die Wissenssuche und Zeichnungsprüfung in einer Plattform wollen, mit Daten in Deutschland. Die Gleichteilsuche kommt im Frühzugang dazu.

Alle Angaben zu den Anbietern basieren auf öffentlich verfügbaren Informationen, Stand September 2026. Funktionen können sich ändern und sollten vor einer Entscheidung direkt beim jeweiligen Anbieter geprüft werden. Wenn etwas nicht mehr stimmt, schreiben Sie uns, wir korrigieren es. Die Quellen stehen auf den Einzelvergleichen jeweils unter der Tabelle.