Die AUCOTEC AG stellt mit AI-Diagram Import, kurz AIDI, eine KI-gestützte Lösung vor, die Informationen aus bestehenden technischen Diagrammen systematisch erschließt und für die weitere Nutzung in Engineering Base aufbereitet. Im Fokus stehen insbesondere Migrationen, Modernisierungen und Brownfield-Projekte, in denen wertvolles Engineering-Wissen häufig nur als PDF, Scan, Bild oder nicht-intelligentes Diagramm vorliegt. AIDI unterstützt Unternehmen dabei, den manuellen Migrationsaufwand zu reduzieren, Engineering-Daten schneller verfügbar zu machen und vorhandenes Anlagenwissen für nachfolgende Prozesse wiederzuverwenden.
„Unser Ziel ist, die KI-gestützte Analyse technischer Bestandsdokumentation auf das nächste Level zu bringen. Entscheidend ist dabei, die darin enthaltenen Engineering-Informationen nicht nur zu erkennen, sondern in ihrem technischen Kontext zu erschließen und für die weitere Nutzung in Engineering Base verfügbar zu machen. AIDI schafft so die Brücke von dokumentbasierter Bestandsinformation zu datenorientiertem Engineering.“
Dr. Pouria Bigvand Vice President Global Products & Technology, AUCOTEC
Wertvolles Wissen – gefangen in Dokumenten
Viele Unternehmen verfügen über umfangreiche technische Bestandsdokumentationen, die über Jahre oder Jahrzehnte gewachsen sind. Die darin enthaltenen Informationen sind für Menschen lesbar, liegen jedoch häufig nicht in einer Form vor, die sich direkt durchsuchen, auswerten oder in nachfolgenden Engineering-Prozessen wiederverwenden lässt. Gerade bei Brownfield- und Modernisierungsprojekten entsteht dadurch hoher manueller Aufwand für Migration, Neuerfassung und selektives Nachzeichnen.
AIDI setzt an dieser Lücke an: Vorhandene technische Informationen werden nicht nur digitalisiert, sondern mit KI-Unterstützung in ihrem Engineering-Kontext erschlossen und in eine strukturierte Datenbasis für Engineering Base überführt.
Mehr als Dokumentenerkennung: Engineering-Kontext für Engineering Base
AIDI nutzt KI-gestützte Methoden, um relevante Objekte in technischen Diagrammen zu identifizieren und dem Objektmodell von Engineering Base zuzuordnen. Aus grafisch vorliegenden Informationen entsteht so ein alphanumerisches Engineering-Datenmodell, das für nachgelagerte Prozesse weiterverwendet werden kann.
Die ursprüngliche grafische Darstellung bleibt als visuelle Grundlage erhalten. Navigierbare Hotspots verknüpfen erkannte Inhalte mit den zugehörigen alphanumerischen Informationen in Engineering Base. Damit verbindet AIDI die vertraute Dokumentansicht mit einer strukturierten, datenorientierten Arbeitsweise.
Schneller zu nutzbaren Engineering-Daten
Der Nutzen liegt vor allem dort, wo große Mengen vergleichbarer Bestandsdiagramme auf einen hohen manuellen Übernahmeaufwand treffen. AIDI kann dazu beitragen, wiederkehrende Konvertierungsarbeit zu reduzieren, Engineering-Daten früher verfügbar zu machen und vorhandene Informationen systematischer für Änderungen, Erweiterungen und weitere Digitalisierungsschritte zu nutzen.
Damit können Engineering-Ressourcen gezielter eingesetzt werden: Statt Informationen vollständig neu zu erfassen, können Fachkräfte ihren Fokus stärker auf Validierung, fachliche Bewertung und wertschöpfende Engineering-Aufgaben legen. Zugleich entsteht eine skalierbare Grundlage für datenorientierte Migrations- und Modernisierungsprozesse in Engineering Base.
KI-gestützt – fachlich validiert
AIDI ist als KI-gestützter Ansatz konzipiert, bei dem der Human-in-the-loop ein wesentlicher Bestandteil bleibt. Technische Expertinnen und Experten begleiten den Prozess, insbesondere beim Training der KI und bei der fachlichen Einordnung der Ergebnisse. Dabei werden die in technischen Diagrammen enthaltenen Informationen, die bislang vor allem für Menschen interpretierbar waren, für die digitale Weiterverarbeitung verständlich und nutzbar gemacht. So verbindet AIDI KI-Methoden mit Engineering-Know-how und schafft die Grundlage für strukturierte, qualitätsgesicherte Engineering-Daten.
Besonders geeignet ist AIDI für größere, möglichst konsistente Dokumentenbestände in Brownfield-, Migrations- und Modernisierungsszenarien. Der aktuelle Anwendungsbereich umfasst Single Line Diagrams, Circuit Diagrams und P&IDs.
KI mit konkretem Mehrwert für das Engineering
Mit AIDI verfolgt AUCOTEC einen praxisorientierten Ansatz für den Einsatz künstlicher Intelligenz im Engineering. Im Mittelpunkt steht nicht die KI-Technologie an sich, sondern ihr konkreter Beitrag zu bestehenden Engineering-Herausforderungen. AIDI erschließt Informationen, die bislang nur eingeschränkt digital nutzbar waren und schafft damit eine Verbindung zwischen gewachsener Bestandsdokumentation und datenorientierten Engineering-Prozessen.
So können Unternehmen vorhandenes Anlagenwissen in die digitale Zukunft überführen, ohne bei null beginnen zu müssen. Gleichzeitig bleibt die fachliche Expertise der Ingenieure ein zentraler Bestandteil des Prozesses – die KI unterstützt bei der Erschließung und Strukturierung, die fachliche Bewertung bleibt beim Menschen.
„Unser Ziel ist, die KI-gestützte Analyse technischer Bestandsdokumentation auf das nächste Level zu bringen. Entscheidend ist dabei, die darin enthaltenen Engineering-Informationen nicht nur zu erkennen, sondern in ihrem technischen Kontext zu erschließen und für die weitere Nutzung in Engineering Base verfügbar zu machen. AIDI schafft so die Brücke von dokumentbasierter Bestandsinformation zu datenorientiertem Engineering.“
Dr. Pouria Bigvand Vice President Global Products & Technology, AUCOTEC
Wertvolles Wissen – gefangen in Dokumenten
Viele Unternehmen verfügen über umfangreiche technische Bestandsdokumentationen, die über Jahre oder Jahrzehnte gewachsen sind. Die darin enthaltenen Informationen sind für Menschen lesbar, liegen jedoch häufig nicht in einer Form vor, die sich direkt durchsuchen, auswerten oder in nachfolgenden Engineering-Prozessen wiederverwenden lässt. Gerade bei Brownfield- und Modernisierungsprojekten entsteht dadurch hoher manueller Aufwand für Migration, Neuerfassung und selektives Nachzeichnen.
AIDI setzt an dieser Lücke an: Vorhandene technische Informationen werden nicht nur digitalisiert, sondern mit KI-Unterstützung in ihrem Engineering-Kontext erschlossen und in eine strukturierte Datenbasis für Engineering Base überführt.
Mehr als Dokumentenerkennung: Engineering-Kontext für Engineering Base
AIDI nutzt KI-gestützte Methoden, um relevante Objekte in technischen Diagrammen zu identifizieren und dem Objektmodell von Engineering Base zuzuordnen. Aus grafisch vorliegenden Informationen entsteht so ein alphanumerisches Engineering-Datenmodell, das für nachgelagerte Prozesse weiterverwendet werden kann.
Die ursprüngliche grafische Darstellung bleibt als visuelle Grundlage erhalten. Navigierbare Hotspots verknüpfen erkannte Inhalte mit den zugehörigen alphanumerischen Informationen in Engineering Base. Damit verbindet AIDI die vertraute Dokumentansicht mit einer strukturierten, datenorientierten Arbeitsweise.
Schneller zu nutzbaren Engineering-Daten
Der Nutzen liegt vor allem dort, wo große Mengen vergleichbarer Bestandsdiagramme auf einen hohen manuellen Übernahmeaufwand treffen. AIDI kann dazu beitragen, wiederkehrende Konvertierungsarbeit zu reduzieren, Engineering-Daten früher verfügbar zu machen und vorhandene Informationen systematischer für Änderungen, Erweiterungen und weitere Digitalisierungsschritte zu nutzen.
Damit können Engineering-Ressourcen gezielter eingesetzt werden: Statt Informationen vollständig neu zu erfassen, können Fachkräfte ihren Fokus stärker auf Validierung, fachliche Bewertung und wertschöpfende Engineering-Aufgaben legen. Zugleich entsteht eine skalierbare Grundlage für datenorientierte Migrations- und Modernisierungsprozesse in Engineering Base.
KI-gestützt – fachlich validiert
AIDI ist als KI-gestützter Ansatz konzipiert, bei dem der Human-in-the-loop ein wesentlicher Bestandteil bleibt. Technische Expertinnen und Experten begleiten den Prozess, insbesondere beim Training der KI und bei der fachlichen Einordnung der Ergebnisse. Dabei werden die in technischen Diagrammen enthaltenen Informationen, die bislang vor allem für Menschen interpretierbar waren, für die digitale Weiterverarbeitung verständlich und nutzbar gemacht. So verbindet AIDI KI-Methoden mit Engineering-Know-how und schafft die Grundlage für strukturierte, qualitätsgesicherte Engineering-Daten.
Besonders geeignet ist AIDI für größere, möglichst konsistente Dokumentenbestände in Brownfield-, Migrations- und Modernisierungsszenarien. Der aktuelle Anwendungsbereich umfasst Single Line Diagrams, Circuit Diagrams und P&IDs.
KI mit konkretem Mehrwert für das Engineering
Mit AIDI verfolgt AUCOTEC einen praxisorientierten Ansatz für den Einsatz künstlicher Intelligenz im Engineering. Im Mittelpunkt steht nicht die KI-Technologie an sich, sondern ihr konkreter Beitrag zu bestehenden Engineering-Herausforderungen. AIDI erschließt Informationen, die bislang nur eingeschränkt digital nutzbar waren und schafft damit eine Verbindung zwischen gewachsener Bestandsdokumentation und datenorientierten Engineering-Prozessen.
So können Unternehmen vorhandenes Anlagenwissen in die digitale Zukunft überführen, ohne bei null beginnen zu müssen. Gleichzeitig bleibt die fachliche Expertise der Ingenieure ein zentraler Bestandteil des Prozesses – die KI unterstützt bei der Erschließung und Strukturierung, die fachliche Bewertung bleibt beim Menschen.
