Streckgrenze, Zugfestigkeit, Elastizitätsmodul oder Dauerfestigkeit gehören zu den grundlegenden Eingangsdaten technischer Berechnungen. Sie werden ausgewählt, übernommen und anschließend im Nachweis verarbeitet.

Doch ein vorhandener Kennwert ist nicht automatisch der richtige Kennwert.

Bauteilgröße, Temperatur, Werkstoffzustand oder Wärmebehandlung können beeinflussen, welcher Wert für einen konkreten Anwendungsfall anzusetzen ist. Besonders kritisch wird es, wenn bekannte Werte aus früheren Berechnungen, Tabellen oder bestehenden Projekten übernommen werden, ohne ihre ursprünglichen Randbedingungen erneut zu prüfen.

Die Berechnung selbst kann mathematisch korrekt sein – und trotzdem auf einer ungeeigneten Grundlage aufbauen.

Mehr Automatisierung erhöht die Anforderungen an die Daten

Mit KI verschärft sich diese Fragestellung. Automatisierte Systeme können Varianten schneller untersuchen, Daten übernehmen und Berechnungsschritte vorbereiten. Ein ungeeigneter Eingangswert wird dadurch jedoch nicht korrigiert.

Im Gegenteil: Er kann schneller in weitere Berechnungen gelangen.

Für Engineering-Unternehmen entsteht daraus eine zentrale Aufgabe. Werkstoffdaten müssen nicht nur digital verfügbar sein. Es muss auch eindeutig erkennbar bleiben, woher ein Wert stammt, für welche Bedingungen er gilt und wie er in einer Berechnung verwendet werden darf.

Erst dann entsteht eine Datenbasis, auf der Automatisierung und KI zuverlässig aufbauen können.

Werkstoffwissen wird Teil der digitalen Engineering-Infrastruktur

Hinzu kommt, dass relevantes Werkstoffwissen längst nicht nur in Normen und öffentlichen Datenbanken steckt. Viele Unternehmen verfügen über eigene Prüfwerte, freigegebene Kennwerte, kundenspezifische Materialien oder Erfahrungswissen aus vergangenen Projekten.

Bleiben diese Informationen in einzelnen Excel-Dateien, Projektordnern oder bei einzelnen Mitarbeitenden, lassen sie sich nur schwer systematisch für neue Berechnungen nutzen.

Moderne Engineering-Prozesse müssen deshalb zwei Aufgaben miteinander verbinden: vorhandene technische Daten zuverlässig nutzbar machen und gleichzeitig den Zusammenhang zwischen Werkstoff, Randbedingungen, Berechnung und späterem Nachweis erhalten.

Genau an diesem Punkt wird aus einer Werkstoffdatenbank mehr als ein digitales Tabellenbuch.

Entscheidend ist nicht, wie viele Daten vorhanden sind

Die relevante Frage lautet deshalb nicht mehr nur: Wie viele Werkstoffe enthält eine Datenbank?

Entscheidend ist, was mit diesen Daten im weiteren Engineering-Prozess passiert. Können die passenden Kennwerte für den jeweiligen Berechnungsfall bestimmt werden? Lassen sich eigene Unternehmensdaten integrieren? Bleiben Berechnungsgrundlagen später nachvollziehbar? Und ist die Datenbasis strukturiert genug, um künftig auch automatisierte und KI-gestützte Prozesse darauf aufzubauen?

Wie MDESIGN Werkstoffdaten, technische Berechnung, unternehmenseigenes Wissen und KI miteinander verbindet und warum der Kontext eines Kennwerts dabei immer wichtiger wird, zeigt der ausführliche Fachartikel:

Werkstoffdaten als Basis für KI – zum vollständigen Fachartikel

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