Was sehen Sie als die wichtigsten Trends im Automobilentwicklung?

Für mich stechen zwei Aspekte besonders heraus: Zum einen ist da der grundlegende Wandel, der durch Elektrifizierung, autonomes Fahren und softwaredefinierte Fahrzeuge gekennzeichnet ist. Die Entwicklung nachhaltiger Antriebssysteme, insbesondere von Elektrofahrzeugen, stellt Ingenieure vor neue Herausforderungen in den Bereichen Batteriemanagement, Aerodynamik und Leichtbau.

Wie kann Simulation den Bedarf an physischen Prototypen reduzieren?

Durch Simulation verlagert sich der Entwicklungsprozess zunehmend in den virtuellen Bereich. Anstatt mehrere physische Versionen eines Bauteils oder Fahrzeugs zu bauen, können Ingenieure Hunderte von Varianten in einer digitalen Umgebung testen und optimieren, noch bevor der erste physische Prototyp gebaut wird. Hochpräzise multiphysikalische Simulationen ermöglichen beispielsweise Strukturbelastungen, aerodynamische Effizienz, thermische Eigenschaften und elektromagnetische Interferenzen numerisch zu analysieren. Das wiederum verkürzt Entwicklungszyklen erheblich, senkt die Kosten und gewährleitet gleichzeitig die Qualität und Sicherheit des Endprodukts.

Was bedeutet das für den Entwicklungsprozess?

Ein starkes Beispiel ist die Entwicklung von Batteriemodulen für Elektrofahrzeuge. Mit Hilfe der Simulation kann das thermische Verhalten der Batteriezellen analysiert und optimiert werden, um eine Überhitzung zu vermeiden und die Lebensdauer zu maximieren. Dadurch müssen die Hersteller weniger physische Tests durchführen, was die Zeit bis zur Markteinführung erheblich verkürzt.

Welche Funktionen des softwaredefinierten Fahrzeugs profitieren besonders von Simulationsanwendungen?

Softwaredefinierte Fahrzeuge erfordern eine robuste Entwicklung und Validierung ihrer digitalen Funktionen. Dies gilt insbesondere für die Bereiche autonomes Fahren, Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und Fahrzeugvernetzung. Die Simulation spielt dabei eine Schlüsselrolle bei der Absicherung von Algorithmen zur Verarbeitung von Sensordaten, Entscheidungsfindung und Fahrzeugregelung. 
So ermöglicht die Simulation zum Beispiel die Validierung und Optimierung von Radar- und LiDAR-Sensoren in virtuellen Testumgebungen. So können Entwickler sicherstellen, dass Sicherheitsfunktionen wie Notbrems- oder Spurhalteassistenzsysteme unter verschiedensten Bedingungen zuverlässig funktionieren – ohne tausende von Kilometern im realen Fahrbetrieb absolvieren zu müssen.

Wie wird künstliche Intelligenz die Produktentwicklung in der Zukunft beeinflussen?

Die Rolle von KI wird in der Produktentwicklung – sowohl in der Konstruktion als auch in der Simulation – immer zentraler. Der Einsatz maschinellen Lernens optimiert Entwicklungsprozesse, indem Algorithmen automatisch Designvarianten generieren und bewerten. Außerdem beschleunigt KI komplexe Simulationsprozesse, indem sie Muster in großen Datenmengen erkennt und Vorhersagen über physikalische Phänomene trifft. Dies können die Rechenzeiten drastisch verkürzen und Simulationen noch realistischer und genauer machen. Kombiniert mit „Digital Twin“-Ansätzen wird KI auch dazu beitragen, Fahrzeugkomponenten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu optimieren.