{"id":9124,"date":"2026-10-09T09:39:21","date_gmt":"2026-10-09T07:39:21","guid":{"rendered":"https:\/\/s-tec.de\/?post_type=projects&p=9124"},"modified":"2026-10-09T09:39:29","modified_gmt":"2026-10-09T07:39:29","slug":"frugaler-zeichnungschecker","status":"publish","type":"projects","link":"https:\/\/s-tec.de\/en\/projects\/frugaler-zeichnungschecker\/","title":{"rendered":"Frugaler ZeichnungsChecker"},"content":{"rendered":"\n\n
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Softwaretool zur m\u00f6glichst automatisierten Pr\u00fcfung der Korrektheit technischer Zeichnungen
Bildquelle: Hangbeom Kim, Fraunhofer IPA<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Bearbeitungszeitraum: 04.05.2026 \u2013 24.07.2026<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Die ad:min GmbH ist ein Anbieter von Softwarel\u00f6sungen, u.a. im Bereich CAD. Die Kunden der ad:min GmbH stehen h\u00e4ufig vor der Herausforderung, aus CAD-Modellen abgeleitete Zeichnungen auf Korrektheit zu pr\u00fcfen. Dies Aufgabenstellung wird derzeit manuell gel\u00f6st und ist sehr zeitintensiv. <\/p>\n\n\n\n

Zielsetzung des Quick Checks ist es, zu bewerten, ob die Umsetzung eines leichtgewichtigen und passgenauen Softwaretools zur m\u00f6glichst automatisierten Pr\u00fcfung der Korrektheit technischer Zeichnungen m\u00f6glich ist.<\/p>\n\n\n\n

Problem- und Zielbeschreibung<\/h4>\n\n\n\n

Eine h\u00e4ufige Herausforderung in Fertigungsprozessen ist die Pr\u00fcfung von 2D-Zeichnungen, die manuell aus 3D-CAD-Modellen abgeleitet wurden. Bei der \u00dcbertragung k\u00f6nnen Informationen verloren gehen oder fehlerhaft \u00fcbernommen werden. Da vollst\u00e4ndige und korrekte Zeichnungen f\u00fcr die Fertigung unverzichtbar sind, k\u00f6nnen solche Fehler zu Ausschuss und Reklamationen f\u00fchren. Derzeit kontrollieren Konstrukteure die teilweise komplexen Zeichnungen manuell. Dies ist zeit- und personalintensiv; zudem k\u00f6nnen Fehler \u00fcbersehen werden. Eine umfassende KI-L\u00f6sung w\u00e4re zwar denkbar, ist jedoch mit hohem Entwicklungsaufwand und Risiko verbunden. <\/p>\n\n\n\n

Ziel des Projekts war daher die Bewertung eines leichtgewichtigen, kosteng\u00fcnstigen und praxisnahen Softwaretools. Dieses sollte zun\u00e4chst automatisiert pr\u00fcfen, ob alle fertigungsrelevanten Informationen in einer 2D-Zeichnung enthalten sind, und bei fehlenden Angaben eine Warnung ausgeben. So soll der manuelle Pr\u00fcfaufwand deutlich reduziert werden.<\/p>\n\n\n\n

Detaillierter Projektablauf<\/h4>\n\n\n\n

Im Rahmen dieses Projekts wurden zun\u00e4chst die Machbarkeit und Leistungsf\u00e4higkeit einer automatisierten Pr\u00fcfung technischer Zeichnungen ausschlie\u00dflich mithilfe von Prompts und einem Large Language Model (LLM) untersucht. Dabei zeigte sich, dass dieser Ansatz allein nur bedingt eine zuverl\u00e4ssige Pr\u00fcfleistung gew\u00e4hrleistet. Daher wurde eine alternative Verarbeitungspipeline vorgeschlagen, um diese Einschr\u00e4nkungen zu \u00fcberwinden.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus wurde best\u00e4tigt, dass sich verschiedene Zeichnungsmerkmale wie Ma\u00dftexte, Ma\u00dflinien und geometrische Merkmale aus DXF-Dateien extrahieren lassen. Diese strukturierten Daten k\u00f6nnen als Eingabedaten genutzt werden, um die Leistungsf\u00e4higkeit von Machine-Learning-Modellen zu verbessern. <\/p>\n\n\n\n

Abschlie\u00dfend wurden zwei Ans\u00e4tze zur Pr\u00fcfung technischer Zeichnungen auf Richtigkeit und Vollst\u00e4ndigkeit vorgeschlagen: ein regelbasierter und ein LLM-basierter Ansatz.<\/p>\n\n\n\n

Projektnutzen<\/h4>\n\n\n\n