KI in der Konstruktion: Anwendungen und CE-Pflichten
Erfahren Sie, wie KI in der Konstruktion 2026 eingesetzt wird: Anwendungen, Roadmap und CE-Pflichten für Ihren Erfolg.
Die überraschende Entwicklung bei KI in der Konstruktion ist nicht, dass sie sich in deutschen Unternehmen ausbreitet. Entscheidend ist, dass ihr größtes Risiko oft nicht im Modell, sondern in der fehlenden Nachvollziehbarkeit liegt. Während die Fraunhofer-Studie die Bauwirtschaft 2021 noch als frühen Anwendungsfall mit überwiegend niedriger Implementierungsreife einordnete, sehen 83 % der Unternehmen der deutschen Bauindustrie generative KI als zentral für ihr Geschäftsmodell, und 77 % haben bereits eine KI-Strategie entwickelt (KPMG Branchenreport Bauwirtschaft). Im Maschinenbau ist die Nutzung ebenfalls real, aber die belastbare Einbindung in Engineering, Normenverfolgung und CE-Nachweisführung bleibt die schwierigere Aufgabe (Analyse zur KI-Revolution in der deutschen Industrie).
Sobald ein KI-Modell Geometrien, Parameter oder sicherheitsrelevante Funktionen beeinflusst, muss der Hersteller den Einfluss in der technischen Dokumentation und in der Risikobeurteilung nachvollziehbar abbilden. KI spart dann nicht automatisch Dokumentationsarbeit. Sie verschiebt und erweitert sie. Dieser Beitrag zeigt, welche Anwendungen in der Konstruktion sinnvoll sind, welche Nachweise daraus folgen und wie sich die Maschinenrichtlinie 2006/42/EG von der ablösenden Maschinenverordnung (EU) 2023/1230 unterscheidet.
Inhaltsverzeichnis
- Warum KI in der Konstruktion ein Dokumentationsthema ist
- Vier KI-Verfahren, die Konstrukteure heute tatsächlich nutzen
- Welche CE-Pflichten aus KI-Anwendungen folgen
- Datenanforderungen für KI in der Konstruktion
- Roadmap für die Einführung von KI im KMU-Maschinenbau
- MRL 2006/42/EG und MVO 2023/1230 im Vergleich für KI
- Ehrliche Bilanz und nächste Schritte für die Konstruktion
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Warum KI in der Konstruktion ein Dokumentationsthema ist
Die zentrale Frage lautet nicht, ob ein KI-Werkzeug eine brauchbare Konstruktion erzeugt. Die Frage lautet, ob der Hersteller später erklären kann, warum diese Konstruktion sicher ist, auf welcher Datengrundlage sie entstand und welche menschlichen Prüfungen stattgefunden haben. Die Konformitätserklärung bleibt eine Herstellerverantwortung. Ein nicht nachvollziehbarer Modelllauf macht sie angreifbar, selbst wenn das fertige Bauteil im Betrieb zunächst unauffällig funktioniert.
Bei klassischer Konstruktion lassen sich Anforderungen, Randbedingungen, Berechnungen und Freigaben meist über CAD-Versionen, Zeichnungen, Berechnungsberichte und Prüfprotokolle zurückverfolgen. KI verändert diesen Ablauf. Ein generatives Design kann mehrere Geometrien vorschlagen, ein Surrogatmodell kann Parameter priorisieren, und ein KI-Assistent kann Änderungen an einem Modell ausführen. Jeder dieser Schritte braucht einen nachvollziehbaren Bezug zu den freigegebenen Anforderungen.
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Der Audit Trail beginnt nicht erst bei der Serienmaschine
Ein belastbarer Audit Trail beginnt mit dem ersten Training oder der ersten relevanten Nutzung. Dazu gehören die Herkunft und Version der Eingangsdaten, die Modellversion, die verwendeten Parameter, die definierten Grenzen und die Person, die das Ergebnis freigegeben hat. Für sicherheitsrelevante Entscheidungen muss außerdem erkennbar bleiben, welche Alternative verworfen und warum die freigegebene Lösung akzeptiert wurde.
Die Risikobeurteilung nach EN ISO 12100 muss die KI nicht als abstraktes Schlagwort behandeln. Sie muss den konkreten Einfluss beschreiben. Erzeugt das Modell nur Varianten für einen Halter, bleibt der Prüfpfad ein anderer als bei einer KI-gestützten Erkennung, die den Zustand einer Schutzeinrichtung bewertet. Sobald die KI eine Sicherheitsfunktion beeinflusst, müssen auch die Anforderungen an die funktionale Sicherheit und den erreichten Performance Level nach EN ISO 13849-1 berücksichtigt werden.
Praktische Regel: Kein KI-Ergebnis darf direkt in die freigegebene Konstruktion gelangen, ohne gespeicherte Eingabedaten, Modellstand, Ergebnis und dokumentierte fachliche Prüfung.
Die technische Dokumentation muss deshalb nicht jedes mathematische Detail des Modells enthalten. Sie muss aber ausreichend zeigen, wie der Hersteller die Sicherheit bewertet, die Ergebnisse validiert und Änderungen kontrolliert hat. Genau diese Nachvollziehbarkeit unterscheidet ein nützliches Engineering-Werkzeug von einer nicht beherrschten Schatten-KI in der Konstruktionsabteilung.
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Vier KI-Verfahren, die Konstrukteure heute tatsächlich nutzen
Generatives Design erzeugt Geometrievarianten aus Lasten, Materialien, Bauraum, Fertigungsverfahren und weiteren Randbedingungen. Der praktische Vorteil liegt in der schnellen Suche nach Formen, die ein Konstrukteur manuell nur mit vielen Iterationen entwickeln würde. Das Verfahren unterstützt besonders Topologieoptimierung und Leichtbau. Es ersetzt aber weder die Prüfung von Fertigbarkeit und Toleranzen noch den Nachweis, dass die ausgewählte Geometrie die sicherheitsrelevanten Anforderungen erfüllt.
Bei der Parameteroptimierung lernt ein Surrogatmodell aus vorhandenen Berechnungen oder Versuchen, welche Parameter eine Zielgröße beeinflussen. Eine Bayes'sche Optimierung kann anschließend Versuche gezielt auswählen, statt den gesamten Parameterraum gleichmäßig abzuarbeiten. Das funktioniert nur innerhalb sauber definierter Grenzen. Werden Lastfälle, Werkstoffstreuungen oder Fertigungsgrenzen unvollständig abgebildet, optimiert das Modell möglicherweise eine rechnerisch attraktive, aber praktisch unbrauchbare Lösung.
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Simulation und Fehlererkennung
ML-beschleunigte FEM- oder CFD-Simulationen können aufwendige Berechnungen näherungsweise ersetzen oder geeignete Varianten vorfiltern. Für frühe Konstruktionsentscheidungen ist das wertvoll. Für einen sicherheitsrelevanten Nachweis reicht eine nicht reproduzierbare Näherung jedoch nicht aus. Der Hersteller muss festlegen, welche klassische Berechnung, Prüfung oder Messung das KI-Ergebnis bestätigt.
Die vierte Anwendung ist die visuelle und datenbasierte Fehlererkennung. KI kann CAD-Daten auf Kollisionen oder unplausible Merkmale prüfen und Messdaten auf Toleranzabweichungen untersuchen. In der Fertigung analysieren solche Systeme außerdem Bild-, Sensor- und Prozessdaten, um Fehler früh zu erkennen, wie die Darstellung von KI-gestützter Qualitätskontrolle in der Fertigung beschreibt. Sobald eine solche Erkennung aber eine Schutzeinrichtung, Verriegelung oder andere sicherheitsbezogene Funktion bewertet, endet der rein konstruktive Use-Case.
| Verfahren | Zweck | Engineering-Mehrwert | Sicherheitsrelevant |
|---|---|---|---|
| Generatives Design | Erzeugung und Bewertung von Geometrievarianten | Kürzere Iterationen, bessere Nutzung von Bauraum und Material | Ja, wenn tragende oder schützende Geometrien betroffen sind |
| Parameteroptimierung | Suche nach geeigneten Konstruktionsparametern | Weniger Versuche, klarere Sensitivität für Zielgrößen | Ja, sobald Parameter Sicherheitsreserven beeinflussen |
| ML-beschleunigte Simulation | Vorhersage von FEM- oder CFD-Ergebnissen | Schnelleres Variantenfiltern | Ja, wenn das Ergebnis einen Sicherheitsnachweis ersetzt oder beeinflusst |
| Fehlererkennung | Erkennen von Kollisionen, Abweichungen oder Defekten | Frühere Korrektur und konsistentere Prüfungen | Ja, wenn die Erkennung Teil einer Sicherheitsfunktion wird |
Für den Maschinenbauer zählt deshalb nicht allein die Modellleistung. Er muss die Grenze zwischen Vorschlag, Engineering-Entscheidung und Sicherheitsfunktion sauber ziehen.
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Welche CE-Pflichten aus KI-Anwendungen folgen
Die CE-Pflicht entsteht nicht durch das Etikett „KI“. Sie entsteht durch die Funktion, die das System in der Maschine übernimmt. Ein Modell, das Varianten sortiert, verlangt andere Nachweise als ein Modell, das eine Schutzmaßnahme aktiviert oder eine sicherheitsrelevante Entscheidung vorbereitet.
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Von der Anwendung zum Nachweis
Beim generativen Design muss die freigegebene Geometrie gegen die konstruktiven Anforderungen geprüft werden. Dazu gehören die dokumentierten Randbedingungen, die Auswahlentscheidung, die Verifikation der Festigkeit und die Bewertung der Fertigbarkeit. Die Risikobeurteilung nach EN ISO 12100 muss erkennen lassen, ob die KI nur unterstützte Varianten erzeugt oder ob sie eine sicherheitsbestimmende Auslegung beeinflusst.
Bei der Parameteroptimierung braucht der Hersteller die Zielgrößen, Nebenbedingungen, Suchbereiche und Abbruchkriterien. Die technische Dokumentation sollte außerdem den Modellstand und die finale fachliche Freigabe enthalten. Eine Aussage wie „das System hat den besten Parameter vorgeschlagen“ genügt nicht, wenn dieser Parameter eine Schutzabdeckung, eine Haltekraft oder eine sicherheitsrelevante Betriebsgrenze beeinflusst.
ML-beschleunigte Simulationen müssen versioniert und reproduzierbar sein. Der Hersteller muss festlegen, welche Referenzberechnung oder Prüfung die Näherung bestätigt. Bei einer KI-gestützten Fehlererkennung an einer Sicherheitsfunktion kommen die Anforderungen der EN ISO 13849-1 hinzu. Der erforderliche und erreichte Performance Level muss mit den verwendeten Architektur-, Diagnostik- und Validierungsnachweisen zusammenpassen.
| KI-Anwendung | Einschlägige Norm | Dokumentationspflicht |
|---|---|---|
| Generatives Design | EN ISO 12100 und einschlägige A/B/C-Normen | Anforderungen, Randbedingungen, Variantenbewertung, Verifikation der freigegebenen Geometrie |
| Parameteroptimierung | EN ISO 12100, gegebenenfalls produktbezogene Normen | Zielgrößen, Grenzen, Datenbasis, Modellversion, Freigabe und Sicherheitsreserven |
| KI-beschleunigte Simulation | EN ISO 12100 und anwendbare Berechnungsnormen | Reproduzierbarer Modelllauf, Referenznachweis, Validierungsprotokoll und Versionsstand |
| Fehlererkennung an Sicherheitsfunktionen | EN ISO 13849-1 und einschlägige C-Normen | Sicherheitsfunktion, PLr, erreichter PL, Diagnostik, Testfälle und Änderungsnachweis |
Die Abgrenzung zwischen Richtlinie und Verordnung muss in jedem Projekt stimmen. Für das derzeitige Regime ist die Konformitätsbewertung nach der Maschinenrichtlinie maßgeblich, bis die Maschinenverordnung anzuwenden ist. Die Konformitätserklärung bleibt dabei immer die Erklärung des Herstellers, nicht die des KI-Anbieters.
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Datenanforderungen für KI in der Konstruktion
Ein Datensatz ist nicht deshalb belastbar, weil er groß aussieht oder aus vielen CAD-Dateien besteht. Für die Konstruktion zählt, ob die Daten die relevanten Lastfälle, Werkstoffzustände, Fertigungseinflüsse und Fehlerbilder repräsentieren. Ein Modell kann aus historischen Konstruktionen plausible Formen lernen und trotzdem systematische Schwächen übernehmen.
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Welche Daten zusammengehören
CAD-Geometrien eignen sich für die Erkennung von Mustern, Varianten und Konstruktionsregeln. Sie belegen allein aber keine sichere Auslegung. FEA-Läufe liefern rechnerische Zusammenhänge, hängen jedoch von Modellannahmen, Netzen, Randbedingungen und Materialdaten ab. Messwerte aus der Inbetriebnahme zeigen reale Betriebszustände, decken aber nur die tatsächlich beobachteten Fälle ab.
Für eine kontrollierte Datenpipeline müssen Herkunft, Freigabestatus, Version, Label-Historie und Ausschlussgründe feststehen. Trainings-, Validierungs- und Testdaten müssen reproduzierbar getrennt werden. Die Streuung der Lastfälle darf nicht nur den Normalbetrieb abbilden, wenn Überlast, Fehlbedienung oder Verschleiß für die Risikobeurteilung relevant sind.
Datenqualität ist kein IT-Nebenthema. Sie entscheidet, ob ein KI-Ergebnis als Engineering-Hinweis oder als belastbarer Bestandteil eines Nachweises behandelt werden kann.
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Was Daten nicht leisten
Feld- oder Labordaten können eine Validierung unterstützen. Sie ersetzen jedoch nicht automatisch die klassische Risikobeurteilung, die Auslegung einer Sicherheitsfunktion oder den Nachweis des Performance Levels. Für Berechnungen nach EN ISO 13849-1 müssen die erforderlichen sicherheitstechnischen Eigenschaften und Annahmen nachvollziehbar belegt werden. Ein Trainingsdatensatz mit Bildern oder Betriebswerten reicht dafür nicht aus.
| Datenquelle | Geeignet für Training | CE-Nachweis tauglich |
|---|---|---|
| Freigegebene CAD-Geometrien | Ja, für Geometrie- und Variantenmuster | Nur als ergänzende Konstruktionsgrundlage |
| FEA- und CFD-Simulationsläufe | Ja, bei dokumentierten Modellannahmen | Nur mit reproduzierbarer Validierung und Referenznachweis |
| Messwerte aus Inbetriebnahme | Ja, für reale Betriebs- und Fehlerbilder | Ergänzend, nicht als alleiniger Sicherheitsnachweis |
| Prüf- und Fehlerdatensätze | Ja, für Erkennung und Klassifikation | Nur mit dokumentierten Testfällen und fachlicher Bewertung |
| Ungeprüfte historische Dateien | Eingeschränkt | Nein, solange Herkunft und Freigabestatus unklar sind |
Die Anforderungen an einen belastbaren Audit Trail sollten deshalb bereits bei der Datenerfassung festgelegt werden. Spätere Rekonstruktion aus lokalen Dateien, Chatverläufen oder exportierten Modellständen ist fehleranfällig und kostet mehr Zeit als eine kontrollierte Erfassung von Anfang an.
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Roadmap für die Einführung von KI im KMU-Maschinenbau
KI-Projekte im Maschinenbau scheitern selten an der Software. Sie scheitern an fehlender Zuordnung von Verantwortung, Datenstand und CE-Folge. KMU starten deshalb mit einem abgegrenzten Use-Case und einem harten Exit-Kriterium je Phase. So wird aus einem Versuch ein prüfbarer Engineering-Prozess.
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Die fünf Phasen
Phase 1, Bestandsaufnahme: Erfasst den Konstruktionsprozess, die Risikobeurteilung nach EN ISO 12100, betroffene harmonisierte Normen und die Zuordnung zur Maschinenrichtlinie 2006/42/EG. Der Exit ist erreicht, wenn jeder KI-Einsatz einem Prozessschritt, einer verantwortlichen Person und einem Sicherheitskontext zugeordnet ist.
Phase 2, Datenquellen: Prüft Herkunft, Qualität, Freigabe, Beschriftung und Repräsentativität. Fehlende Lastfälle, unklare Modellstände oder nicht reproduzierbare Messbedingungen sind Ausschlusskriterien. Ohne freigegebene Datenpipeline startet kein Pilot.
Phase 3, Pilotprojekt: Wählt genau einen Use-Case, etwa die Kollisionsprüfung von CAD-Modellen, sofern sie keine Sicherheitsfunktion ersetzt. Das Exit-Kriterium muss messbar sein. In einem realen Projekt durfte das Tool bei einem festgelegten Prüfdatensatz von 50 CAD-Modellen höchstens drei falsche positive Kollisionsmeldungen erzeugen. Zusätzlich wurden übersehene Kollisionen dokumentiert und jede Freigabe durch einen Konstrukteur bestätigt.
Phase 4, Validierung und Versionierung: Vergleicht das KI-Ergebnis mit einem festgelegten Sicherheitsendpunkt, einer Referenzberechnung oder einem Prüfverfahren. Modell, Daten, Konfiguration und Resultat werden unveränderbar versioniert. Abweichungen müssen bewertet und freigegeben sein, bevor der Pilot in den Regelprozess gelangt.
Phase 5, technische Dokumentation: Überführt relevante Informationen in Risikobeurteilung, technische Dokumentation, Betriebsanleitung und Konformitätserklärung. Für Modellupdates, fehlerhafte Versionen und erneute Validierungen gelten schriftliche Regeln. Der letzte Exit ist eine freigegebene Dokumentation, nicht die Installation des Tools.
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Was in der Praxis scheitert
Schatten-KI entsteht, wenn Konstrukteure öffentliche Assistenten oder nicht freigegebene Plug-ins mit vertraulichen CAD-Daten verwenden. Auch die Vermischung von Vorschlag und Freigabe erzeugt ein Haftungsproblem. Die menschliche Prüfung muss eine fachliche Entscheidung bleiben.
Eine funktionierende Governance benennt einen KI-Verantwortlichen, begrenzt zulässige Daten und legt fest, welche Ergebnisse in das PDM- oder PLM-System übernommen werden dürfen. Dokumentiert werden müssen Version, Datengrundlage und der beeinflusste Konstruktionsentscheid. So bleibt nachvollziehbar, wer das Ergebnis geprüft und freigegeben hat.
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MRL 2006/42/EG und MVO 2023/1230 im Vergleich für KI
Die Maschinenrichtlinie 2006/42/EG und die Maschinenverordnung (EU) 2023/1230 sind nicht austauschbar. Die MVO löst die MRL ab und ist ab dem 20. Januar 2027 verbindlich anzuwenden. Bis dahin müssen Hersteller den für ihr Inverkehrbringen geltenden Rechtsrahmen und die jeweiligen Übergangsregelungen anhand der aktuellen amtlichen Fassung prüfen.
Für KI in der Konstruktion ist der wesentliche Unterschied die größere Ausdrücklichkeit digitaler und sicherheitsbezogener Anforderungen. Die MVO adressiert unter anderem Cybersecurity-Aspekte, sicherheitsrelevante Funktionen mit lernenden oder veränderlichen Bestandteilen und die digitale Bereitstellung von Betriebsanleitungen unter den dafür geltenden Bedingungen. Daraus folgt nicht, dass jede Nutzung eines KI-Assistenten automatisch eine neue formale Kategorie erzeugt. Entscheidend bleibt, ob die KI die Maschine, ihre Sicherheitsfunktion oder die Konformitätsbewertung beeinflusst.
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Was sich organisatorisch ändert
Unter der MRL müssen Hersteller bereits heute technische Unterlagen, Risikobeurteilung, Nachweise zur angewandten Normung, Betriebsanleitung und Konformitätserklärung beherrschen. Die MVO verlangt für den Übergang eine aktualisierte Betrachtung des Maschinenumfangs, digitaler Änderungen, Cybersecurity und KI-beeinflusster Sicherheitsfunktionen. Trainingsdatenhistorie, Validierungsprotokolle und Erklärungen zur modellbasierten Risikominderung sollten deshalb nicht erst zum Stichtag aufgebaut werden.
| Kriterium | MRL 2006/42/EG | MVO (EU) 2023/1230 |
|---|---|---|
| Rechtsstatus | Aktueller Rahmen bis zum Übergang | Ablösende Verordnung, verbindlich ab 20. Januar 2027 |
| KI in der Konstruktion | Über allgemeine Sicherheits- und Dokumentationspflichten zu bewerten | Ausdrücklich im Kontext digitaler und sicherheitsrelevanter Funktionen zu berücksichtigen |
| Cybersecurity | Nicht in derselben ausdrücklichen Breite geregelt | Erweiterte Anforderungen an Schutz vor sicherheitsrelevanten digitalen Veränderungen |
| Betriebsanleitung | Grundsätzlich in den geforderten Sprachen und Formen | Digitale Bereitstellung unter den Voraussetzungen der Verordnung, mit weiterhin zu erfüllenden Informationspflichten |
| Modell- und Datenhistorie | Nachweisumfang aus der konkreten Risikobeurteilung | Für KI- und softwarebezogene Sicherheitsaspekte systematischer zu erfassen |
| Anwendung | Je nach Zeitpunkt und Übergangsregelung | Ab dem verbindlichen Geltungsbeginn für erfasste Maschinen |
Eine Maschine wird nicht gleichzeitig beliebig nach beiden Rechtsakten bewertet. Die konkrete Anwendbarkeit hängt von Inverkehrbringen, Übergangsregelung, Maschinentyp und Änderungsumfang ab. Maschinen, die nicht in den Anwendungsbereich fallen, werden durch die MVO nicht allein wegen einer KI-Nutzung erfasst. Für Einzelfälle ist die Einordnung der Verordnung (EU) 2023/1230 anhand der gültigen Fassung und des konkreten Sachverhalts zu prüfen.
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Ehrliche Bilanz und nächste Schritte für die Konstruktion
KI in der Konstruktion kann bei generativem Design, Parameteroptimierung, Variantenprüfung und früher Fehlererkennung spürbar entlasten. Der Nutzen entsteht aber nicht durch das Modell allein. Er entsteht, wenn Konstrukteure die Ergebnisse in einen kontrollierten Prozess mit freigegebenen Anforderungen, reproduzierbaren Daten und fachlicher Verifikation einbinden.
Für Konstruktionsleiter bedeutet das eine andere Budgetlogik. Neben Lizenzen brauchen Unternehmen Zeit für Datenaufbereitung, Modellvalidierung, Änderungsmanagement und die Pflege der technischen Dokumentation. Der Aufwand steigt besonders dann, wenn KI sicherheitsrelevante Entscheidungen vorbereitet oder Cybersecurity-relevante Schnittstellen berührt.
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Die nächsten konkreten Entscheidungen
- Prozess prüfen: Bestehende Konstruktionsschritte gegen EN ISO 12100, EN ISO 13849-1 und die aktuell anwendbare MRL- oder MVO-Fassung abgleichen.
- Verantwortung benennen: Eine Person für KI-Nutzung, Modellstände, Datenfreigabe und Validierungsnachweise bestimmen.
- Use-Case begrenzen: Mit einer Anwendung starten, deren Sicherheitskontext und menschliche Freigabe eindeutig beschrieben sind.
- Daten sichern: Herkunft, Version, Label, Ausschlüsse und Train-, Validierungs- und Testaufteilung dokumentieren.
- Dokumentation erweitern: KI- und Cybersecurity-Einflüsse in Risikobeurteilung, technischen Unterlagen, Betriebsanleitung und Konformitätserklärung berücksichtigen.
Eine strukturierte Plattform wie CE-Copilot kann dabei Projektdaten für Normenrecherche, Risikobeurteilung, funktionale Sicherheit, technische Dokumentation und Konformitätserklärung bündeln. Sie kann Versionsstände und offene Pflichtfelder sichtbar machen, ersetzt aber weder die fachliche Validierung noch die Verantwortung des Herstellers.
Die Inhalte dieses Artikels dienen der allgemeinen Information und ersetzen keine rechtsverbindliche Beratung. Welche Anforderungen gelten, hängt vom konkreten Maschinentyp, Änderungsumfang, Inverkehrbringungszeitpunkt und den jeweils gültigen Rechts- und Normenfassungen ab. Die Verantwortung für die Konformitätserklärung bleibt beim Hersteller.
Prüfen Sie jetzt einen konkreten KI-Use-Case Ihrer Konstruktion gegen Risikobeurteilung, Datenherkunft und technische Dokumentation. CE-Copilot unterstützt dabei, CE-Prozessschritte strukturiert zu erfassen, Nachweise zu versionieren und offene Lücken in der Konformitätsdokumentation sichtbar zu machen.
CE-Kennzeichnung Schritt für Schritt
CE-Copilot führt KMU und Maschinenbauer durch Risikobeurteilung, Normenrecherche und Konformitätserklärung, nach Maschinenrichtlinie 2006/42/EG und vorbereitet auf die EU-Maschinenverordnung 2027.