KI in der Produktentwicklung Simulationstechnologie und GenAI: Produkte schneller konstruieren

Ein Gastbeitrag von Mazen El Hout 3 min Lesedauer

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Die Kombination von generativer KI (GenAI) und Simulationstechnologie steht im Mittelpunkt einer neuen Ära in der Produktentwicklung und Design­optimierung. Durch die Integration dieser beiden Technologien besteht die Möglichkeit, komplexe technische Produkte effizienter zu entwickeln und zu testen. Doch was genau bedeutet das für die Praxis?

(Bild:  Chanoknan AdobeStock)
(Bild: Chanoknan AdobeStock)

Simulation war und ist eine Schlüsseltechnologie, die es Ingenieuren ermöglicht, virtuelle Modelle physischer Systeme zu erstellen und deren Verhalten unter realen Bedingungen zu testen. Ob in der Luftfahrt, der Automobilindustrie, der Elektronik oder im Schiffbau – Simulation hilft, Entwurfsfehler zu identifizieren, bevor physische Prototypen gebaut werden. Das beschleunigt nicht nur den Entwicklungsprozess, sondern spart auch Kosten ein.

Simulationstechnologie als Eckpfeiler der modernen Produktentwicklung

Ein Hauptvorteil der Simulation besteht darin, dass Ingenieure verschiedene Szenarien durchspielen können, ohne dafür aufwändige physische Tests durchführen zu müssen. Beispielsweise können bei der Entwicklung von Halbleiterchips die thermischen und mechanischen Belastungen simuliert werden, um sicherzustellen, dass die Bauteile in verschiedenen Umgebungen zuverlässig funktionieren. Bei Fahrzeugen oder Flugzeugen lässt sich durch Simulation die Aerodynamik optimieren, ohne dass teure Windkanaltests erforderlich sind.

Mehr Zeit mit GenAI

Traditionell waren Entwicklungsprozesse durch langwierige manuelle Modellierungen und zahlreiche Simulationsdurchläufe geprägt, die sowohl zeitintensiv als auch fachlich anspruchsvoll waren. Mit der Einführung von GenAI wird dieser Prozess jedoch erheblich beschleunigt und optimiert.

Da GenAI auf bestehende Daten zurückgreift, können in kürzester Zeit fundierte Vorhersagen und Simulationen erstellt werden, die früher Tage oder gar Wochen in Anspruch genommen hätten. Dadurch wird nicht nur der Designprozess effizienter, sondern auch die Entscheidungsfindung beschleunigt: Ingenieure können Parameter schnell anpassen und erhalten sofortige Rückmeldungen durch Echtzeitsimulationen.

KI optimiert die Bewertung der thermischen Zuverlässigkeit von Chips, einschließlich der konsistenten Vorhersage von Temperaturtrends, 20-80 Mal schneller als herkömmliche Simulationstechniken für Designänderungen.(Bild:  Ansys)
KI optimiert die Bewertung der thermischen Zuverlässigkeit von Chips, einschließlich der konsistenten Vorhersage von Temperaturtrends, 20-80 Mal schneller als herkömmliche Simulationstechniken für Designänderungen.
(Bild: Ansys)

Auch Routineaufgaben, können jetzt automatisiert werden, sodass Ingenieure sich auf die Entwicklung innovativer Lösungen konzentrieren können. Dies schafft mehr Raum für kreative Arbeit und beschleunigt den Fortschritt in der Produktentwicklung – und das auch für weniger erfahrene Teammitglieder. Dank immer benutzerfreundlicheren Oberflächen und automatisierter Workflows können auch Nicht-Experten am Designprozess teilnehmen. Dies fördert nicht nur die Zusammenarbeit im Team, sondern erhöht auch die Zugänglichkeit und den Wissensaustausch innerhalb des Unternehmens.

KI-Fähigkeiten beschleunigen das aerodynamische Design von Fahrzeugen um das 10- bis 100-fache.(Bild:  Ansys)
KI-Fähigkeiten beschleunigen das aerodynamische Design von Fahrzeugen um das 10- bis 100-fache.
(Bild: Ansys)

Von Mikrochips bis Megayachten

Die Kombination von Simulation und generativer KI eröffnet unabhängig vom Entwicklungsprozess eine Vielzahl von Möglichkeiten und findet branchenübergreifend Anwendung. Während die bereits genannten Beispiele den bisherigen Einsatz von Simulation verdeutlicht haben, lässt sich nun darstellen, wie GenAI gezielt in diesen Kontext integriert werden kann, um den Entwicklungsprozess nachhaltig zu optimieren:

  • 1. Chipdesign: In der Halbleiterindustrie werden Chips immer kleiner und leistungsfähiger, was hohe Anforderungen an thermische und elektrische Zuverlässigkeit stellt. GenAI kann hier eingesetzt werden, um auf Grundlage von Simulationsergebnissen Vorhersagen über die unterschiedlichen Parameter geben.

  • 2. Strukturkomponenten in der Luftfahrt: Bei der Konstruktion von Flugzeugen ist das Gewicht entscheidend. Komponenten wie Motorträger oder Halterungen müssen leicht und gleichzeitig stabil sein. Durch Simulationen wird die mechanische Belastbarkeit unter verschiedenen Bedingungen getestet, während GenAI aus vergangenen Projekten lernt und neue, optimierte Designs vorschlägt.

  • 3. Automobilindustrie und Aerodynamik: Die aerodynamische Effizienz eines Fahrzeugs spielt eine zentrale Rolle bei der Reduzierung von Kraftstoffverbrauch und Emissionen. Während Windkanaltests traditionell eine der besten Methoden zur Bewertung der Aerodynamik waren, können heute Simulationen in Verbindung mit GenAI deutlich schneller und kostengünstiger eine Vielzahl von De­signvarianten durchlaufen.

  • 4. Maritimes Design: Auch im Schiffbau sind strömungsoptimierte Rumpfformen von entscheidender Bedeutung, um Treibstoff zu sparen und die Energieeffizienz zu erhöhen. Simulationen helfen, verschiedene Rumpfdesigns unter unterschiedlichen Strömungsbedingungen zu testen, während GenAI es ermöglicht, schnell neue Formen vorzuschlagen und deren Widerstand zu prognostizieren. Das Ergebnis sind Schiffe, die effizienter und nachhaltiger betrieben werden können.

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Der Autor, Mazen El Hout, ist Product Manager, Safe Systems Team bei Ansys.