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Dieter Wohlschlegel, Engineering Manager, ACE Stoßdämpfer GmbH

Welche aktuellen technologischen, regulatorischen und wirtschaftlichen Herausforderungen beeinflussen die Produktentwicklung in der Antriebstechnik besonders?

Die Anforderungen steigen auf allen Ebenen gleichzeitig. Technologisch erwarten unsere Kunden immer kompaktere Dämpfer mit höherer Leistungsdichte – bei gleichzeitig längerer Lebensdauer. Regulatorisch rücken Themen wie RoHS, REACH und die allgemeine Nachhaltigkeitspflicht stärker in den Fokus: Wir müssen Materialien und Prozesse konsequent hinterfragen. Wirtschaftlich spüren wir den Druck durch kürzere Time-to-Market und globalen Wettbewerb – besonders aus Asien. Das zwingt uns, noch effizienter zu werden, ohne Qualität zu opfern. Das gelingt uns unter anderem durch die Stärkung der Produktion in Europa an neuen Fertigungsstandorten.

Bei der Auslegung eines Dämpfers gibt es oft hunderte von Parameterkombinationen – KI kann diese viel schneller bewerten als ein Ingenieur per Hand. Auch in der Simulation kommen wir durch KI schneller zu Ergebnissen.

Welche Bedeutung haben simulationsbasierte Entwicklungsprozesse und digitale Zwillinge für die virtuelle Absicherung, Funktionsvalidierung und Verkürzung der Entwicklungszyklen?

Eine sehr zentrale. Wir setzen SimulationX ein, um das dynamische Verhalten unserer Dämpfer bereits früh im Entwicklungsprozess virtuell abzusichern. Das bedeutet: weniger physische Prototypen, schnellere Iterationen und eine deutlich bessere Funktionsvalidierung noch vor dem ersten Bauteil. Auf Kundenwunsch stellen wir auch einen Digital Twin des jeweiligen Dämpfers bereit – ein virtuelles Abbild, das sich direkt in die Systemsimulation des Kunden integrieren lässt. Das spart auf beiden Seiten Zeit und erhöht die Entwicklungssicherheit erheblich.

Wie verändern automatisierte Engineering-Workflows und modellbasierte Entwicklungsmethoden die interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Mechanik, Elektronik und Software in der Entwicklung intelligenter Antriebssysteme?

Hier sehen wir zunehmende und verschwimmende Grenzen zwischen Mechanik, Elektronik und Software. Das gilt gerade bei adaptiven oder sensorintegrierten Dämpferlösungen. Modellbasierte Entwicklung schafft eine gemeinsame Sprache, und alle Disziplinen arbeiten am selben Systemmodell, Dabei sind Änderungen sofort für alle sicht- und Fehler früher erkennbar. Das reduziert Abstimmungsphasen und fördert interdisziplinäres Denken.

Wie kann der Einsatz von künstlicher Intelligenz die Performance und Effizienz neuer Antriebssysteme verbessern?

KI hilft uns dort, wo es um große Datenmengen und viele Varianten geht. Bei der Auslegung eines Dämpfers gibt es oft hunderte von Parameterkombinationen – KI kann diese viel schneller bewerten als ein Ingenieur per Hand. Auch in der Simulation kommen wir durch KI schneller zu Ergebnissen, weil das System aus früheren Berechnungen lernt und nicht jedes Mal von null anfängt.

Ein Bereich, der oft unterschätzt wird, ist die Dokumentation. Labor- und Entwicklungsberichte kosten Ingenieure viel Zeit. KI-Tools können Messdaten automatisch auswerten, Ergebnisse strukturiert zusammenfassen und erste Berichtsentwürfe erstellen – der Ingenieur prüft und ergänzt, schreibt aber nicht mehr alles von Grund auf selbst. Das spart spürbar Zeit und hält unsere Entwickler dort, wo sie gebraucht werden: an der eigentlichen Anwendung und deren Technik.