Kurz gefasst: Quilter, DeepPCB und Flux.ai sind die drei am häufigsten evaluierten Tools für autonomes PCB-Design im Jahr 2026. Quilter generiert physikalisch validierte Layout-Varianten, unterstützt Air-Gapped-On-Premise-Bereitstellungen für ITAR-Programme und hat bereits vollständig validierte Designs mit 843 Komponenten und 8 Lagen erstellt (Project Speedrun). DeepPCB nutzt Reinforcement Learning für geometrisches Routing innerhalb definierter Komplexitätsgrenzen. Flux.ai ist eine browserbasierte Designumgebung mit KI-Auto-Layout für Boards mit geringer bis mittlerer Komplexität.

Drei Namen fallen immer wieder, wenn Hardware-Teams KI für das PCB-Design evaluieren: Quilter, DeepPCB und Flux.ai. 

Die Tools lösen unterschiedliche Probleme für verschiedene Anwender bei unterschiedlicher Board-Komplexität. Dieser Beitrag schlüsselt auf, was jedes Tool leistet, wie sie sich der Layout-Automatisierung nähern und wo ihre jeweiligen Stärken liegen. Dieser Leitfaden richtet sich an leitende Hardware-Ingenieure, PCB-Designer und F&E-Führungskräfte, die praktische Antworten benötigen.

Wir arbeiten bei Quilter, daher könnten Sie zu Recht annehmen, dass wir voreingenommen sind. Wir begrüßen es jedoch, dass mehrere Teams an diesem Problem arbeiten, und werden versuchen, so fair und präzise wie möglich über DeepPCB und Flux zu berichten. Lassen Sie uns wissen, falls eine unserer Aussagen faktisch nicht korrekt sein sollte, und wir werden entsprechende Korrekturen vornehmen.

Was ist autonomes PCB-Design?

Autonomes PCB-Design nutzt KI oder andere Verfahren, um vollständige Layouts für Leiterplatten zu generieren – einschließlich Komponentenplatzierung und Leiterbahnführung – und das mit minimalem menschlichem Eingreifen. 

Allerdings wird der Begriff „autonom“ in der Branche recht vage verwendet: Er beschreibt alles, vom klassischen Autorouter über KI-Assistenten, die Platzierungsvorschläge machen, bis hin zu vollautomatisierten Agenten, die ein komplettes Board erstellen können. 

Klassische Autorouter verbinden Netze, sobald das Board weitgehend entworfen ist. Sie können in manchen Fällen nützlich sein, sind aber auch dafür berüchtigt, minderwertige Ergebnisse zu liefern.

KI-Copiloten unterstützen Teile des Workflows, etwa durch Vorschläge für Bauteile, das Generieren von Schaltungsausschnitten, das Unterbreiten von Platzierungsoptionen oder das Erläutern von Constraints. Die Integrationsarbeit und einen Großteil der Iterationen übernehmen Sie weiterhin selbst.

Autonome Layout-Engines generieren auf Basis von Constraints und Fertigungsregeln vollständige Layout-Kandidaten für das gesamte Board. Autonomie bedeutet hier nicht „es hat ein paar Netze geroutet“, sondern „es hat mehrere vollständige Board-Optionen erstellt, die Sie prüfen, optimieren und in die Fertigung geben können.“

Warum Teams 2026 nach Tools für autonomes PCB-Layout suchen

Von Hardware-Teams wird verlangt, mehr Varianten schneller auszuliefern, während pro Programm weniger erfahrene PCB-Designer zur Verfügung stehen. Wir haben die Herausforderungen in drei zentrale Belastungsfaktoren unterteilt.

Der erste Belastungsfaktor ist das Zeitplanrisiko. Bring-up-Boards, DVT-Builds und Validierungshardware befinden sich oft auf dem kritischen Pfad. Wenn sich das Layout verzögert, gerät alles ins Stocken: Beschaffung, Bestückungstermine, Laborzeiten, Firmware-Integration und der nächste Design-Spin. Eine einwöchige Verzögerung beim Layout kann nachgelagert zu einer mehrwöchigen Verzögerung führen, sobald sich Testfenster und Fertigungsreihen verschieben.

Der zweite Belastungsfaktor ist die Kapazität. Erfahrene PCB-Designer und Hardware-Leads sollten ihre Zeit für die kritischsten Netze, die schwierigsten Platzierungsentscheidungen und die finale Designprüfung aufwenden. Stattdessen sind sie mit Routine-Routing-Aufgaben beschäftigt, weil niemand sonst im Team diese übernehmen kann und kein Tool, dem sie vertrauen, ihnen diese Arbeit abnimmt.

Der dritte Belastungsfaktor ist die Iterationsökonomie. Schnellere Layout-Zyklen ermöglichen es Teams, mehr Experimente durchzuführen, mehr Hypothesen zu validieren und Unbekanntes früher zu reduzieren. Das ist das Kernversprechen einer richtig umgesetzten PCB-Layout-Automatisierung: mehr Lernschleifen pro Zeiteinheit. Bei Quilter nennen wir das Hardware-Rich Development, wo Leiterplatten so kostengünstig werden, dass softwareähnliche Iterationszyklen möglich sind, ohne die technische Präzision zu opfern.

Quilter vs. DeepPCB vs. Flux.ai: Was diese drei Tools wirklich sind

Quilter automatisiert die Platzierung und das Routing von Leiterplatten mithilfe von physikbasiertem Reinforcement Learning. Sie laden ein fertiges Schaltbild und eine Board-Datei aus Altium, Cadence, Siemens oder KiCad hoch. Da Quilter das Schaltbild liest, versteht es Schaltungszusammenhänge, die eine reine PCB-Datei nicht abbilden kann. Quilter generiert parallel mehrere Layout-Vorschläge, damit Sie die Vor- und Nachteile vergleichen können. Es unterstützt zudem einen hybriden Workflow: Sie können die kritischen 20 % (High-Speed-Busse, empfindliche Analogsignale, Stromversorgung) selbst platzieren und vorverdrahten und Quilter die restlichen 80 % überlassen. Jeder Vorschlag enthält ein physikalisches Scorecard-Ergebnis, das Ihnen genau zeigt, was geprüft wurde und wie gut der jeweilige Entwurf abgeschnitten hat.

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DeepPCB ist eine Platzierungs- und Routing-Engine von InstaDeep (2023 von BioNTech übernommen, einem Pharmaunternehmen). Auch hier kommt Reinforcement Learning zum Einsatz, das durch Self-Play-Iterationen in einer speziellen C++-Simulationsumgebung trainiert wurde. DeepPCB unterstützt nativ Zuken und KiCad und importiert Daten aus Altium, EasyEDA, Eagle und Proteus. Es übernimmt sowohl die Platzierung als auch das Routing: Sie laden Ihre Designdateien hoch, die KI führt innerhalb eines von Ihnen festgelegten Zeitrahmens eine kontinuierliche Optimierung durch, und Sie laden das beste Ergebnis herunter. Längere Rechenzeiten führen in der Regel zu besseren Ergebnissen. Im Gegensatz zur parallelen Generierung von Quilter (bei der Sie mehrere verschiedene Layouts zum Vergleich erhalten), führt DeepPCB eine einzelne Optimierung durch und liefert am Ende des Zeitfensters die beste Lösung.

Flux.ai ist eine browserbasierte PCB-Designumgebung, in der die KI als Co-Pilot im Workflow fungiert. Es deckt einen größeren Teil der Designkette ab als Quilter oder DeepPCB, einschließlich Schaltplanerstellung, Bauteilauswahl und Layout. Das KI-Auto-Layout-Feature von Flux ist ein Ein-Klick-Router, der das Routing abschließt, nachdem Sie die Randbedingungen festgelegt, Bauteile platziert, Fan-outs für feinpolige Bauteile erstellt und kritische Signale wie Differenzialpaare, impedanzkontrollierte Leitungen und High-Speed-Schnittstellen manuell geroutet haben. Der Hauptvorteil liegt in der Zugänglichkeit und Geschwindigkeit für Teams, die mit einem einzigen browserbasierten Tool von der Idee zur Leiterplatte gelangen wollen.

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Quilter vs. DeepPCB vs. Flux.ai: Die wichtigsten Unterschiede erklärt

Der wichtigste Unterschied zwischen diesen Tools ist nicht, „welche KI klüger ist“. Sowohl Quilter als auch DeepPCB nutzen Reinforcement Learning. Die in der Praxis entscheidenden Unterschiede sind: Welche Komplexität das jeweilige Tool nachweislich bewältigen kann, welche physikalische Validierung während und nach der Generierung stattfindet und wie gut sich das Tool in professionelle Engineering-Workflows integrieren lässt.

Physikalische Validierung

Quilter validiert Layouts anhand von physikalischen Prüfungen auf Schaltungsebene, nicht nur anhand geometrischer Designregeln. Die physikalische Scorecard prüft die Wirksamkeit von Abblockkondensatoren (Pin-zu-Pin-Abstand, Via-in-Loop-Erkennung, Leiterbahnlänge), die Layoutqualität von Schaltreglern (Spulenabstand, Platzierung der Ein-/Ausgangskondensatoren), die Integrität von Differenzialpaaren (Phasenversatz, Kopplungsabstand, Durchgängigkeit der Massefläche), die Strombelastbarkeit der Versorgungsnetze (IPC-basierte Leiterbahnbreite für die Zielstromstärke) sowie die Platzierung von Quarzoszillatoren. Diese Prüfungen basieren auf dem Kontext des Schaltplans: Quilter weiß, welcher Kondensator welchen IC abblockt, welche Spule zu welchem Schaltregler gehört und welche Rolle jedes Netz in der Schaltung spielt.

Darüber hinaus hat Quilter kürzlich den Simbeor-Feldlöserintegriert – dieselbe Engine, die auch hinter den Impedanzberechnungen von Altium steckt –, um Impedanzprofile in Echtzeit zu berechnen. Das Ergebnis ist eine physikalische Scorecard, die Signalintegrität, Power-Integrität und Fertigungsanforderungen in einer einzigen Übersicht zusammenfasst.

DeepPCB verfolgt einen KI-zentrierten Ansatz. Ihr Reinforcement-Learning-Agent nimmt Routing-Vorgaben entgegen und optimiert diese. Damit lassen sich innerhalb dieser Vorgaben durchaus brauchbare Platinen erstellen. Doch der Umfang der Vorgaben bestimmt die Leistungsgrenze des Tools. Alle öffentlich dokumentierten Prüfungen von DeepPCB sind geometrische Design-Regelprüfungen: Abstände, Leiterbahnbreiten, Via-Anzahl. Schaltkreisbezogene Analysen wie die Prüfung von Bypass-Kondensatorschleifen, die Verifizierung des Layouts von Schaltreglern oder die Durchgängigkeit der Massefläche unter Differenzialpaaren werden nicht durchgeführt.

Flux Auto-Layout optimiert auf saubere Leiterbahngeometrie: weniger Vias, kürzere Wege, weniger Lagenwechsel. Es erstellt jedoch keine physikalische Bewertung. Flux weist Nutzer ausdrücklich darauf hin, Differenzialpaare, Leitungen mit kontrollierter Impedanz und Hochgeschwindigkeitsschnittstellen manuell zu routen, bevor das Auto-Layout gestartet wird. Der physikalisch kritische Teil des Platinenentwurfs bleibt also in der Verantwortung des Ingenieurs.

Nachgewiesene Komplexität

Quilter hat ein komplettes i.MX 8M Mini-Computersystemmit 843 Bauteilen, 5.141 Pins und einem 8-Lagen-Stackup entworfen. Beide Platinen wurden vollständig validiert und funktionierten ohne Re-Spins – inklusive DDR4-Speicher, Gigabit-Ethernet, USB, HDMI und hardwarebeschleunigter Grafik unter realen Arbeitslasten wie Chrome, Videowiedergabe und Gaming-Anwendungen. Der Layout-Aufwand, für den Fachleute 428 Stunden veranschlagten, wurde auf 38,5 Stunden manuelle Nacharbeit reduziert. Quilter hat keine inhärenten Beschränkungen bei der Pin- oder Lagenanzahl und hat bereits Platinen verarbeitet, die über den Speedrun-Benchmark hinausgehen.

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DeepPCBs öffentlicher Tarif unterstützt bis zu 1.000 Bauteile, 2.200 Pins, 1.200 Airwires und 8 Lagen (laut ihrer öffentlichen Preisübersicht). Dies sind die Informationen, die wir in öffentlich zugänglichen Quellen finden konnten; es gibt jedoch einen Enterprise-Tarif, der möglicherweise einen größeren Funktionsumfang bietet.

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Die veröffentlichten Auto-Layout-Beispiele von Flux sind 2- und 4-Lagen-Platinen im Bereich von 40 bis 100 Bauteilen; das Vorzeigebeispiel ist eine smarte Waage auf Basis eines ESP32. Die eigene Dokumentation von Flux besagt, dass die Funktion „nicht dafür ausgelegt ist, jede Art von Platine ohne Ihr Zutun vollständig automatisch zu routen“. Bei komplexeren Platinen fungiert Flux eher als Designumgebung, in der Sie das Layout mit Unterstützung eines KI-Copiloten manuell erstellen, anstatt als autonome Layout-Engine.

Enterprise-Bereitstellung und Sicherheit

Quilter unterstützt das selbst gehostete Deployment via Kubernetes Helm Chart in Ihrer eigenen AWS-Umgebung, einschließlich Air-Gapped- und GovCloud-Konfigurationen. Quilter ist bereits erfolgreich bei großen Verteidigungsunternehmen und Firmenkunden im Einsatz, die ITAR-Konformität, Datensouveränität oder einen vollständig offlinebasierten Betrieb benötigen. Zudem bietet Quilter dedizierten technischen Support für die Implementierung, das Onboarding und die kontinuierliche Design-Iteration.

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DeepPCB und Flux.ai sind cloudbasierte, browsergestützte Tools. Wenn Ihr Unternehmen sicherstellen muss, dass Designdaten Ihre Infrastruktur niemals verlassen, oder wenn Ihre Platinen unter Exportkontrollbestimmungen fallen, ist das Bereitstellungsmodell eine grundlegende Frage, die Sie frühzeitig in Ihrer Evaluierung klären sollten.

Preisvergleich: Quilter vs. DeepPCB vs. Flux.ai

Die Preismodelle dieser Tools unterscheiden sich erheblich. Die richtige Wahl hängt weniger vom Listenpreis ab, als vielmehr davon, wie die Kosten mit Ihrer Nutzung, Ihrem Iterationsstil und Ihren Anforderungen an das Deployment skalieren.

Quilter: Zahlung nach Arbeitsaufwand

Quilter berechnet Kosten pro Platine basierend auf der Anzahl der nicht gerouteten Pins zum Zeitpunkt des Uploads – nicht nach Nutzerlizenzen, Rechenzeit oder Abonnement. Wenn Sie kritische Bereiche (HF-Netze, BGA-Fan-outs, Hochspannungsleitungen) vor dem Hochladen manuell routen, werden diese Pins nicht mitgezählt; Quilter routet um Ihre bestehende Arbeit herum und berechnet nur die Pins, die tatsächlich bearbeitet werden.

Ideal für Teams, die: planbare Kosten pro Platine wünschen, mehrere Iterationen pro Design durchführen oder das Tool in einem größeren Engineering-Team ohne Lizenzgebühren pro Nutzer einsetzen möchten.

DeepPCB: Pay-as-you-go mit KI-Credits

DeepPCB nutzt ein kreditbasiertes Modell, bei dem Sie für die Rechenzeit bezahlen, unabhängig von der Qualität des Ergebnisses. Sie weisen einem Durchlauf ein Zeitbudget zu, die Engine optimiert innerhalb dieses Zeitfensters, und Sie laden das beste erzielte Ergebnis herunter. Wenn das Ergebnis nicht Ihren Anforderungen entspricht, zahlen Sie erneut für zusätzliche Rechenzeit. 

Ideal für Teams, die: kleinere Platinen innerhalb der Limits des öffentlichen Tarifs haben, niedrige Einstiegskosten für die Evaluierung suchen und mit einem Modell pro Versuch vertraut sind.

Flux.ai: Abonnement pro Nutzer

Flux.ai verwendet ein Abonnementmodell pro Nutzer, bei dem monatliche KI-Credits in der Abonnementgebühr enthalten sind. KI-Auto-Layout-Durchläufe verbrauchen Credits basierend auf der Komplexität der Platine; Flux gibt Referenzwerte an, die von etwa 375 Credits für eine einfache 4-Lagen-Platine mit 40 Komponenten bis zu 1.250 Credits für eine 2-Lagen-Platine mit 100 Komponenten reichen. Eine Nutzung über das enthaltene Kreditguthaben hinaus wird als Mehrverbrauch in Rechnung gestellt. Da Flux eine vollständige Designumgebung (Schaltplan + Layout + Zusammenarbeit) ist, eignet sich das nutzerbasierte Modell für Teams, die es als primäres ECAD-Tool und nicht nur als punktuelle Lösung für die Layout-Automatisierung verwenden.

Ideal für Teams, die: Flux als tägliche Designumgebung nutzen, Platinen im Bereich von 2 bis 4 Lagen mit moderater Komponentenanzahl bearbeiten und die Kollaborationsfunktionen schätzen, die eine nutzerbasierte Lizenz rechtfertigen.

Direkter Vergleich von KI-gestützten PCB-Design-Tools

Hier ist ein funktionsbasierter Vergleich, der auf den veröffentlichten Fähigkeiten und der Dokumentation der jeweiligen Tools basiert.

Welches KI-PCB-Tool sollten Sie wählen?

Wählen Sie Quilter wenn Ihr Hauptziel darin besteht, die Layoutzeit bei komplexen Platinen zu verkürzen, ohne dabei auf technische Präzision zu verzichten. Der Arbeitsablauf sieht wie folgt aus: Bereiten Sie die Platine in Ihrem bestehenden ECAD-Tool vor, senden Sie sie an Quilter, erhalten Sie mehrere Entwürfe zurück, prüfen Sie die physikalische Bewertung, laden Sie das Ergebnis herunter, entfernen Sie, was Ihnen nicht gefällt, nehmen Sie Änderungen vor und senden Sie es erneut an Quilter, bis Sie mit dem Ergebnis zufrieden sind. Die meisten Teams führen 2 bis 5 Iterationen pro Platine durch. Sobald Sie mit den Ergebnissen von Quilter zufrieden sind, können Sie die finale Bereinigung in Ihrem ECAD vornehmen.

Was Quilter auszeichnet, ist die Tiefe der physikalischen Validierung der Ergebnisse. Sie erhalten ein Layout, das widerspiegelt, wie die Platine tatsächlich funktionieren wird – und nicht nur, ob die Leiterbahnen passen und die DRC-Prüfung bestehen.

Wenn Ihr Unternehmen eine selbst gehostete Bereitstellung erfordert, ist Quilter die einzige Option unter diesen drei Tools.

Wählen Sie DeepPCB wenn Sie eine schnelle Platzierung und Routierung innerhalb des veröffentlichten Komplexitätsbereichs wünschen. DeepPCB ist eine leistungsfähige Engine; die öffentliche Version unterstützt bis zu 1.000 Komponenten, 2.200 Pins, 1.200 Airwires und 8 Lagen. Wenn Ihre Platinen innerhalb dieser Grenzen liegen und Sie Wert auf automatische Constraint-Extraktion und schnelle Durchlaufzeiten legen, ist DeepPCB eine Prüfung wert. Das nutzungsbasierte Kreditmodell hält die Einstiegskosten für kleinere Platinen niedrig. 

InstaDeep, das Unternehmen hinter DeepPCB, verfügt zweifellos über nachgewiesene Expertise im Bereich Reinforcement Learning mit veröffentlichten, begutachteten Forschungsarbeiten, die sich auf biologische Sequenzmodellierung und Genomik konzentrieren. Sie wurden aufgrund ihrer Exzellenz auf diesem Gebiet von dem Pharmaunternehmen BioNTech übernommen. Wir möchten keine Annahmen über die Produkt-Roadmap von DeepPCB treffen, aber angesichts der genannten Fakten scheint die Weiterentwicklung der PCB-Layout-Engine für InstaDeep keine hohe Priorität zu haben.

Wählen Sie Flux.ai wenn Sie die gesamte Designkette an einem Ort benötigen und Ihre Platinen von geringer bis mittlerer Komplexität sind. Wenn Sie ein Startup sind, das ein MVP baut, ein Team ohne dedizierte ECAD-Lizenzen oder ein Produktteam, das schnelle Iteration und Zusammenarbeit über eine constraint-lastige Layout-Performance stellt, kann Flux Reibungsverluste erheblich reduzieren. Es ist das Tool, das unser Vertriebsteam tatsächlich Interessenten empfiehlt, deren Bedürfnisse eher in der Design-Erstellung als in der Layout-Automatisierung liegen.

Wie liest man einen Benchmark für autonomes Routing?

Viele Benchmarks für autonomes Routing messen nur eine Sache: Wurden die Leiterbahnen fertiggestellt und hat das Ergebnis die DRC-Prüfung bestanden? Das sind zwar vernünftige Indikatoren für die Routing-Geschwindigkeit, aber sie beantworten nicht die entscheidende Frage: Wird die Platine in der Praxis funktionieren?

Eine zu 100 % geroutete und DRC-konforme Platine kann bei der Inbetriebnahme dennoch versagen. Ein Rückstrompfad, der eine geteilte Ebene kreuzt, ein Stromversorgungsnetz ohne ausreichende Entkopplung oder eine „impedanzkontrollierte“ Leiterbahn, die in Wirklichkeit gar nicht impedanzkontrolliert war – nichts davon verletzt die DRC-Regeln, und nichts davon taucht in einem Benchmark für die Routing-Vollständigkeit auf. 

Wenn Sie einen Benchmark für autonomes Routing von einem beliebigen Anbieter lesen, einschließlich unseres eigenen, stellen Sie drei Fragen:

1. Was bedeutet hier „Erfolg“? Die Fertigstellung der Leiterbahnen und die DRC-Erfolgsquote sind grundlegende Metriken. Der entscheidende Maßstab ist die elektrische Leistung und die Fertigbarkeit unter Berücksichtigung des Stackups und der DFM-Regeln eines echten Herstellers. Ein Benchmark, der diese nicht ausweist, misst nur die einfache Hälfte des Problems.
2. Was wurde tatsächlich validiert? Ein Benchmark, der Routing-Abschluss, Routing-Dauer oder DRC-Erfolgsraten angibt, bewertet lediglich das Verhalten der Software. Ein Benchmark, der Signalintegritätsreserven, Ergebnisse zur Power-Integrität oder EMI-Charakterisierungen liefert, bewertet das Verhalten der Leiterplatte. Das sind unterschiedliche Aussagen, und nur die zweite verrät Ihnen, ob die Hardware tatsächlich funktionieren wird.
3. Wo sind die Ergebnisse nach der Fertigung? Benchmarks sind Simulationen von Erfolg. Der wahre Test ist ein Probelauf in der Fertigung. Wenn ein Anbieter Routing-Metriken veröffentlicht, aber keine Daten zur First-Pass-Yield, keine Ergebnisse zur Inbetriebnahme durch Kunden und keine Designs in der Serienfertigung vorweisen kann, sagt Ihnen der Benchmark nicht, ob die Leiterplatten funktionieren – sondern nur, ob die Software ihre Arbeit abschließt.

Quilter optimiert auf Basis der zweiten Gruppe von Metriken, da diese darüber entscheiden, ob eine Leiterplatte in Serie gehen kann. Wir ermutigen jeden Anbieter in diesem Bereich, dasselbe zu tun.

Wie bewertet man ein KI-Tool für das PCB-Layout?

Ignorieren Sie Marketing-Vergleiche (einschließlich dieses hier) und testen Sie das Tool mit Ihren eigenen Boards.

• Wählen Sie eine Leiterplatte, die Sie bereits gut kennen. Ein Validierungsboard, eine Testvorrichtung – etwas, bei dem Sie wissen, wie ein gutes Ergebnis aussieht. Wenn das Tool ein Layout erstellt, das Sie positiv überrascht, sollten Sie aufmerksam werden. Wenn es etwas produziert, das Sie komplett überarbeiten müssten, sagt Ihnen das ebenfalls viel aus.
• Prüfen Sie die Einhaltung von Constraints, nicht nur den Routing-Abschluss. Eine Leiterplatte, die zwar zu 100 % geroutet ist, aber Ihre Impedanzregeln, das Matching von Differenzpaaren oder Ihre Clearance-Hierarchie ignoriert, spart Ihnen keine Zeit. 
• Messen Sie den gesamten Zyklus, nicht nur die KI-Laufzeit. Berücksichtigen Sie Vorbereitungs-, Upload-, Prüf- und Nachbearbeitungszeiten. Die „Project Speedrun“-Zahlen von Quilter beinhalten all das: 38,5 Stunden menschliche Arbeit gegenüber einem manuellen Aufwand von 428 Stunden. Das ist der ehrliche Vergleich.
• Fragen Sie nach IP und Bereitstellung. Wenn Sie in der Luft- und Raumfahrt, der Verteidigungsindustrie oder einem anderen Bereich mit Exportkontrollen oder sensiblen Daten tätig sind, müssen Sie wissen, wo Ihre Daten verbleiben. 

Fazit

Die Automatisierung von PCB-Layouts ist ein Problem, das die Branche seit über sechzig Jahren zu lösen versucht. Dass mehrere ernstzunehmende Teams daran arbeiten, zeigt, dass das Thema endlich die Aufmerksamkeit erhält, die es verdient – und das finden wir großartig.

Dennoch setzen diese Tools auf unterschiedliche Ansätze zur Problemlösung. Flux.ai setzt auf Breite und Zugänglichkeit und integriert KI in jeden Schritt der Designkette, von der Schaltplanerstellung bis zum Routing, wobei Auto-Layout die Abschlussarbeiten bei einfacheren Boards übernimmt. DeepPCB setzt auf einen KI-First-Ansatz und nutzt Reinforcement Learning, um das Routing unter Berücksichtigung von Constraints zu optimieren. Quilter ist davon überzeugt, dass der einzige Weg zur Automatisierung von Layouts in Produktionsqualität darin besteht, physikalisch zu argumentieren, jede Leiterbahn anhand realer Schaltungsvorgaben zu validieren, die Stromversorgung als grundlegendes Problem zu behandeln und dem Ingenieur die Kontrolle über jede wichtige Entscheidung zu überlassen.

Wenn Sie diesen Vergleich lesen, weil Ihr Team wochenlang mit Layouts beschäftigt ist, ist der schnellste Weg zu einer Antwort: Laden Sie ein echtes Board hoch und führen Sie es aus.

Häufig gestellte Fragen

Was ist autonomes PCB-Design?

Autonome PCB-Design-Tools erstellen vollständige Layouts für Leiterplatten, einschließlich der Platzierung von Bauteilen und der Leiterbahnführung, mit minimalem menschlichem Eingreifen. Im Gegensatz zu klassischen Autoroutern, die lediglich Netze verbinden, erzeugen autonome Engines vollständige Board-Kandidaten, die anhand physikalischer Regeln und Fertigungsvorgaben validiert werden.

Was ist der Unterschied zwischen Quilter und DeepPCB?

Sowohl Quilter als auch DeepPCB nutzen Reinforcement Learning für die Platzierung und das Routing von Leiterplatten, unterscheiden sich jedoch in einigen wesentlichen Punkten. 

Erstens validiert Quilter auf Basis physikalischer Prüfungen auf Schaltungsebene: Überprüfung der Platzierung von Entkopplungskondensatoren (Pin-Abstand, Via-in-Loop, Leiterbahnlänge), Layout von Schaltreglern, Integrität von Differenzialpaaren einschließlich der Kontinuität der Massefläche, Strombelastbarkeit von Versorgungsnetzen sowie Impedanzprofile durch den integrierten Simbeor-Feldlöser. Die öffentlich dokumentierten Prüfungen von DeepPCB beschränken sich auf geometrische Design-Regel-Prüfungen (DRC). 

Zweitens generiert Quilter mehrere Kandidaten parallel zum Vergleich und zur Exploration, während DeepPCB eine einzelne kontinuierliche Optimierung durchführt und das beste Ergebnis liefert.

Drittens bietet Quilter eine selbst gehostete Bereitstellung für Unternehmens- und Verteidigungskunden (Air-Gapped, GovCloud), während DeepPCB ein browserbasiertes Cloud-Tool ist. 

Viertens hat Quilter öffentlich eine höhere Komplexität demonstriert: Das Projekt Speedrun umfasste 843 Bauteile, 5.141 Pins und 8 Lagen, wurde gefertigt und unter realen Arbeitslasten vollständig validiert. Das öffentlich angegebene Limit von DeepPCB liegt bei bis zu 1.000 Bauteilen, 2.200 Pins, 1.200 Airwires und 8 Lagen.

Ist Flux.ai für komplexe PCB-Layouts geeignet?

Flux.ai ist eine vollständige browserbasierte Designumgebung mit einer KI-Auto-Layout-Funktion, die gut für Boards mit geringer bis mittlerer Komplexität funktioniert, typischerweise 2- und 4-Lagen-Designs im Bereich von 40 bis 100 Bauteilen. Flux kommuniziert transparent, dass das Auto-Layout „nicht dafür ausgelegt ist, jede Board-Klasse ohne Ihr Zutun vollständig automatisch zu routen“. Der empfohlene Workflow besteht darin, kritische Signale (Differenzialpaare, kontrollierte Impedanz, Hochgeschwindigkeitsschnittstellen) manuell zu routen und das Auto-Layout dann das restliche Routing erledigen zu lassen. Für Boards, die über diese Komplexität hinausgehen, sind dedizierte autonome Layout-Engines wie Quilter oder DeepPCB besser geeignet. Die Stärke von Flux liegt darin, die gesamte Designkette vom Schaltplan bis zum Layout in einem einzigen kollaborativen, browserbasierten Tool abzudecken.

Wie funktioniert Reinforcement Learning beim PCB-Routing?

Reinforcement Learning trainiert einen KI-Agenten darin, sequentielle Entscheidungen zu treffen, indem Ergebnisse, die Designregeln erfüllen, belohnt und Verstöße bestraft werden. Über Millionen von simulierten Boards lernt der Agent Strategien, die sich auf neue Designs übertragen lassen. Der entscheidende Unterschied zwischen RL-basierten PCB-Tools liegt darin, wofür der Agent belohnt wird und was nach der Generierung geprüft wird. Das RL von Quilter basiert auf physikalischen Prinzipien der Schaltungsebene: Der Agent wird durch Vorgaben aus dem Schaltplan-Kontext geleitet (Zugehörigkeit von Entkopplungskondensatoren, Topologie von Schaltreglern, Beziehungen von Differenzialpaaren), und jeder Kandidat wird anhand eines physikalischen Scorecards bewertet, das auch feldlöserbasierte Impedanzprüfungen umfasst. Das RL von DeepPCB wendet seine allgemeine Expertise im Bereich Reinforcement Learning an, um das Routing gegen geometrische Designvorgaben im PCB-Bereich zu optimieren.

Welches KI-PCB-Tool unterstützt ITAR, FedRAMP oder Air-Gapped-Bereitstellungen?

Von diesen drei Tools bietet nur Quilter eine selbst gehostete Bereitstellung, die für ITAR-, FedRAMP- und Verteidigungsumgebungen geeignet ist. Quilter ist SOC 2 Typ II konform und kann über ein Kubernetes Helm Chart in Ihrer eigenen AWS-Umgebung oder einer vollständig offline betriebenen Infrastruktur bereitgestellt werden. Quilter wird bereits aktiv bei großen Verteidigungsunternehmen und Industriekunden eingesetzt. DeepPCB und Flux.ai sind reine Cloud-Tools, die ausschließlich browserbasiert funktionieren.

Können autonome PCB-Tools menschliche PCB-Designer ersetzen?

Nein, autonome Layout-Tools übernehmen die routinemäßigen, zeitaufwendigen Teile der Layout-Arbeit, damit sich erfahrene Designer auf die kritischsten Entscheidungen konzentrieren können. Typische Workflows sehen vor, dass der Ingenieur kritische Bereiche (Hochgeschwindigkeitsbusse, empfindliche Analogschaltungen, Stromversorgung) vorplatziert und vor-routet, die KI die restlichen 80 % erledigen lässt und anschließend das finale Cleanup durchgeführt wird. Die Überprüfung, die Definition von Constraints und die finale Designfreigabe bleiben in menschlicher Hand.

Wie evaluiere ich ein KI-gestütztes PCB-Layout-Tool?

Testen Sie es an einem Board, das Sie bereits gut kennen – einem Validierungsboard oder einer Testvorrichtung, bei der Sie wissen, wie ein „gutes“ Ergebnis aussieht. Messen Sie den gesamten Zyklus (Vorbereitung, Upload, Überprüfung, Cleanup) und nicht nur die Laufzeit der KI. Achten Sie auf die Einhaltung der Constraints, nicht nur auf den Abschluss des Routings: Ein zu 100 % geroutetes Board, das Ihre Impedanzregeln oder die Anpassung von Differenzialpaaren ignoriert, spart keine Zeit. Prüfen Sie, ob das Tool die Stromverteilung beherrscht oder ob Sie Flächen und Ebenen manuell nachbearbeiten müssen. Fragen Sie nach der physikalischen Tiefe der Prüfungen: Geometrische DRC sind das Minimum; schaltungsorientierte Prüfungen wie die Verifizierung der Platzierung von Entkopplungskondensatoren, die Überprüfung des Schaltregler-Layouts und die Kontinuität der Massefläche für Differenzialpaare unterscheiden eine echte Layout-Automatisierung von einem besseren Autorouter. Klären Sie vor einer Entscheidung Fragen zur Bereitstellung, zum Umgang mit geistigem Eigentum (IP) und zur Wirtschaftlichkeit der Iterationen.

Welche Dateiformate unterstützen autonome PCB-Tools?

Quilter liest und schreibt native Dateien für Altium, Cadence Allegro und OrCAD, Siemens Xpedition sowie KiCad. DeepPCB bietet native Unterstützung für Zuken und KiCad und ermöglicht Importe aus Altium, EasyEDA, Eagle und Proteus. Flux.ai ist eine in sich geschlossene Browser-Umgebung mit eigener Designdatenbank und Exportoptionen in Standardformate.