Interview mit WSCAD CEO Dr. Axel Zein beim „Best of Cabinet Building Day 2026“
Der Schaltschrankbau steht vor großen Herausforderungen. Projekte werden komplexer, Dokumentationsanforderungen steigen und gleichzeitig fehlen vielerorts qualifizierte Fachkräfte. Welche Rolle Künstliche Intelligenz dabei spielen kann und warum sich Engineering-Prozesse grundlegend verändern könnten, darüber sprach Dr. Axel Zein, Geschäftsführer der WSCAD GmbH, beim Best of Cabinet Building Day. Die von den Fachmedien etz elektrotechnik & automation sowie building & automation organisierte Plattform bringt regelmäßig Experten der Branche zusammen, um aktuelle Entwicklungen in Automatisierungstechnik und Schaltschrankbau zu diskutieren.
Dr. Axel Zein, CEO der WSCAD GmbH: „Die Zukunft des Engineerings liegt nicht in KI-Assistenten, sondern in AI Native Engineering, bei dem Künstliche Intelligenz zum integralen Bestandteil des Entwicklungsprozesses wird.“
Wo KI heute den größten Nutzen bringt
Wenn über Künstliche Intelligenz im Engineering gesprochen wird, stehen häufig spektakuläre Anwendungsbeispiele im Mittelpunkt. Aus Sicht von Dr. Axel Zein liegen die größten Potenziale jedoch an einer anderen Stelle: bei den vielen wiederkehrenden Aufgaben, die Konstrukteure täglich erledigen müssen.
Der „größte Hebel“ entstehe überall dort, wo sich repetitive Engineering-Tätigkeiten automatisieren lassen. Viele Unternehmen unterschätzten noch immer, wie viel Zeit ihre Mitarbeiter mit wiederkehrenden Aufgaben verbringen. Dazu gehören beispielsweise das Suchen und Platzieren von Komponenten, die Vergabe von Betriebsmittelkennzeichen, die Prüfung von Querverweisen sowie die Erstellung von Klemmplänen und Stücklisten.
Diese Arbeiten sind zwar unverzichtbar, tragen jedoch nur indirekt zur eigentlichen Entwicklungsleistung bei. Genau hier setzt generative KI an. Ziel ist es, Routineaufgaben zu automatisieren und dadurch Freiräume für anspruchsvollere technische Tätigkeiten zu schaffen.
Ein konkretes Beispiel nennt Zein bei der Erstellung von Schaltschranklayouts. Heute könne man bereits aus vorhandenen Stromlaufplänen automatisch Schaltschranklayouts erzeugen – „inklusive der ganzen Komponentenplatzierung, DIN-Schienen, Kabelkanälen und Routing“. Aufgaben, die bislang mehrere Stunden in Anspruch genommen hätten, ließen sich dadurch auf wenige Minuten verkürzen.
Dabei gehe es nicht allein um Geschwindigkeit. Vielmehr verändere sich dadurch die Wirtschaftlichkeit des Engineerings insgesamt. Konstrukteure könnten sich stärker auf Themen wie Systemarchitektur, Funktionalität, Sicherheit oder Optimierung konzentrieren, während Unternehmen mit den vorhandenen Ressourcen mehr Projekte realisieren können.
Warum KI Engineering-Abteilungen entlasten kann
Wie groß der Handlungsdruck inzwischen ist, verdeutlicht eine internationale Studie, auf die Zein im Gespräch verweist. Dafür wurden mehr als 1.200 Elektrokonstrukteure aus 40 Ländern befragt.
Wir sind am Limit und haben de facto kaum Zeit für Innovationen oder zukunftsgerichtete Themen.
Dieser Tenor habe sich laut Zein durch die gesamte Studie gezogen. Viele Engineering-Abteilungen seien heute vollständig ausgelastet. Zeit für strategische Weiterentwicklungen oder neue Ideen bleibe oftmals kaum.
Gerade deshalb könne die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben einen wichtigen Beitrag leisten. Wenn Standardprozesse weniger Zeit beanspruchen, entstehe wieder Raum für die eigentliche technische Entwicklungsarbeit. Gleichzeitig lasse sich vorhandenes Know-how besser nutzen und die Abhängigkeit von einzelnen Experten reduzieren – ein wichtiger Faktor in Zeiten des Fachkräftemangels.
Reibungsverluste zwischen Menschen, Daten und Systemen
Neben den eigentlichen Konstruktionsaufgaben sieht WSCAD weiteres Potenzial in der Reduzierung von Reibungsverlusten innerhalb bestehender Prozesse.
Nach Einschätzung von Zein entstehen viele Probleme dort, wo Informationen zwischen Menschen, Systemen und Datenquellen übertragen werden müssen. Inkonsistente Stücklisten, manuell nachgeführte Änderungen oder unstrukturierte Eingangsdaten verursachen zusätzlichen Aufwand und erhöhen gleichzeitig das Fehlerrisiko.
„Der größte Reibungsverlust“ entstehe häufig genau an diesen Übergängen. Als Beispiel nennt er Informationen, die lediglich als PDF-Dokumente vorliegen. Die Überführung solcher Daten in strukturierte Engineering-Unterlagen sei oftmals zeitaufwendig und fehleranfällig. Gerade die Möglichkeit, aus einem PDF automatisiert einen strukturierten Stromlaufplan zu erzeugen, könne Fehlerquellen reduzieren und gleichzeitig erhebliche Zeitersparnisse ermöglichen.
Mehr Tempo ohne Abstriche bei Qualität und Normtreue
Im Schaltschrankbau genügt es nicht, Ergebnisse schnell zu erzeugen. Sie müssen ebenso technisch korrekt, nachvollziehbar, dokumentierbar und normgerecht sein. Entsprechend kritisch wird häufig die Frage diskutiert, wie sich KI mit den hohen Qualitätsanforderungen industrieller Projekte vereinbaren lässt.
Für Dr. Zein ist dabei klar, dass KI bestehende Engineering-Regeln nicht ersetzen kann. Stattdessen müsse man „KI innerhalb definierter Regeln“ und technischer Rahmenbedingungen arbeiten lassen. Nur so bleibe die notwendige Prüfbarkeit erhalten und gleichzeitig könne verhindert werden, dass unplausible Ergebnisse entstehen. Unter diesen Voraussetzungen sieht er sogar die Möglichkeit, die Qualität zu verbessern. Viele Fehler entstünden heute durch manuelle Tätigkeiten. Werden diese reduziert, sinkt automatisch das Risiko vergessener Querverweise, inkonsistenter Datenbestände oder ähnlicher Fehlerquellen.
Warum WSCAD von AI Native Engineering spricht
Besonders ausführlich sprach Zein über den Unterschied zwischen klassischen KI-Copiloten und dem von WSCAD verfolgten Ansatz des AI Native Engineering. Dieser Unterschied sei, wie er betont, „fundamental“. Viele aktuelle Lösungen erweiterten bestehende CAD-Systeme um einzelne KI-Assistenten oder Copilot-Funktionen. Diese könnten bestimmte Arbeitsabläufe beschleunigen, würden jedoch die eigentliche Logik des Engineerings nicht verändern.
AI Native Engineering gehe nach Auffassung von WSCAD deutlich weiter. Dabei entstehe eine zusätzliche Engineering-Schicht, die technische Zusammenhänge verstehe, Anforderungen interpretiere und daraus eigenständig technische Lösungsvorschläge ableiten könne – direkt im aktiven Engineering-Kontext. Zein beschreibt dies als grundlegenden Wandel der bisherigen Arbeitsweise. Heute entstehe die eigentliche Entwicklungsleistung überwiegend im Kopf des Konstrukteurs, während das CAD-System vor allem dazu diene, die entwickelte Lösung zu dokumentieren. Künftig könnte sich diese Rollenverteilung verändern. Das CAD-System werde zunehmend zur Ausführungs- und Dokumentationsebene, während die eigentliche Engineering-Intelligenz in einer darüberliegenden KI-Ebene entstehe.
Wir sprechen über ein neues Engineering-Paradigma und nicht über ein Chatfenster im CAD-System.
Wie KI die Rolle des Elektrokonstrukteurs verändert
Mit dieser Entwicklung verändert sich zwangsläufig auch die Rolle des Elektrokonstrukteurs. Nach Einschätzung von Zein verschiebt sich der Fokus zunehmend von der eigentlichen Zeichnungserstellung hin zur technischen Entscheidungslogik. Konstrukteure werden künftig stärker beschreiben, welche Anforderungen, Randbedingungen und technischen Ziele erfüllt werden sollen. Die Umsetzung erfolgt anschließend mit Unterstützung intelligenter Systeme.
Gleichzeitig betont er ausdrücklich, dass dies nicht zu einer geringeren Bedeutung des Konstrukteurs führt. „Der Konstrukteur wird aufgewertet“, erklärt Zein. Erfahrung, Systemverständnis und technisches Know-how würden sogar noch wichtiger werden. Während die Bedeutung einzelner Softwarefunktionen oder spezieller Menüstrukturen abnehme, gewinne die Fähigkeit, technische Zusammenhänge zu verstehen und richtige Entscheidungen zu treffen, weiter an Bedeutung. Die Art und Weise, wie Engineering durchgeführt wird, werde sich dadurch jedoch grundlegend verändern.
KI im Engineering als strategischer Wettbewerbsfaktor
Zum Abschluss richtete Zein den Blick auf die strategische Bedeutung von KI für Unternehmen. Viele Betriebe betrachteten das Thema noch immer als Zukunftsprojekt oder interessante Demonstration neuer Technologien. Aus seiner Sicht sei das jedoch ein Fehler. Die eigentliche Herausforderung liege weniger in der Technologie selbst als vielmehr in der Anpassung von Organisationen, Prozessen und Arbeitsweisen.
WSCAD sieht in der aktuellen Entwicklung den größten technologischen Umbruch im Engineering seit der Einführung von CAD-Systemen. Unternehmen, die bereits heute Erfahrungen sammeln und KI strukturiert in ihre Prozesse integrieren, könnten sich langfristig deutliche Wettbewerbsvorteile sichern. Als Beispiel verweist Zein auf den Kunden WAGO. Dort habe ELECTRIX AI bereits Zeiteinsparungen von 50 Prozent im Engineering ermöglicht. Für zukünftige Ansätze im Bereich AI Native Engineering sieht er darüber hinaus weiteres Potenzial.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr, wird KI das Engineering verändern, sondern wie schnell und ist man selbst dabei oder bleibt man auf der Strecke?“
Fazit
Das Gespräch beim Best of Cabinet Building Day 2026 macht deutlich, dass generative KI im Schaltschrankbau zunehmend konkrete Anwendungsfelder erreicht. Im Mittelpunkt stehen dabei weniger einzelne Assistenzfunktionen als vielmehr die systematische Automatisierung wiederkehrender Engineering-Aufgaben.
Aus Sicht von WSCAD liegt das größte Potenzial dort, wo heute Zeit durch manuelle Routinearbeiten, Medienbrüche oder Abstimmungsaufwand verloren geht. Gleichzeitig bleibt das technische Know-how der Konstrukteure unverzichtbar. KI soll dieses Wissen nicht ersetzen, sondern dabei helfen, es schneller, strukturierter und effizienter einzusetzen.
Mit dem Konzept des AI Native Engineering beschreibt das Unternehmen dabei eine Entwicklung, die weit über klassische Copilot-Funktionen hinausgehen soll. Ob und wie schnell sich dieser Ansatz in der Praxis durchsetzt, wird die Branche in den kommenden Jahren zeigen. Klar wurde im Gespräch jedoch eines: Die Diskussion über die Rolle von KI im Engineering hat längst begonnen.
