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Philipp Siehr, Simulationsingenieur, Cadfem Germany GmbH

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

Nach der Elektrifizierungswelle des vergangenen Jahrzehnts befindet sich die Antriebstechnik in einem tiefgreifenden Wandel. Neben der Frage nach dem passenden Antrieb rückt stärker in den Vordergrund, wie Maschinen intelligent, effizient und nachhaltig bewegt werden können. Trotz neuer technischer Möglichkeiten bleibt die wirtschaftliche Zielgröße ‚Euro‘ das zentrale Entscheidungskriterium – von Material- und Produktionskosten bis zur Energieeffizienz. Gleichzeitig gewinnt die geopolitische Situation zunehmend an Bedeutung: Lieferketten, Antriebe ohne Seltene Erden sowie eine erhöhte Cybersicherheit werden zu zentralen Themen.

Neben der Frage nach dem passenden Antrieb rückt stärker in den Vordergrund, wie Maschinen intelligent, effizient und nachhaltig bewegt werden können.

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

Simulationsbasierte Entwicklungsprozesse sind heute zentral für die virtuelle Absicherung und die Verkürzung von Entwicklungszyklen. Vom Einzelmodell bis zu multiphysikalischen Gesamtsystemen ermöglichen sie ein frühzeitiges Erkennen von Fehlern und damit effizientere, kostengünstigere Abläufe. Digitale Zwillinge, die kontinuierlich mit Test- und Felddaten gespeist werden, verbessern die Funktionsvalidierung und zeigen Einflüsse wie Materialstreuungen oder Alterung präzise auf. So lassen sich Varianten schneller bewerten, Schnittstellen standardisieren und Entwicklungen automatisiert optimieren. Gleichzeitig schaffen reduzierte Modelle die Basis für einen effizienten Austausch mit Kunden und Lieferanten, während unternehmenskritisches Wissen geschützt bleibt, und eröffnen damit ein neues Geschäftsmodell für digitale Güter.

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

Die Optimierung einzelner Komponenten oder Domänen greift zu kurz – nur die systemweite Betrachtung führt zu einer vollständig abgestimmten Lösung. Automatisierte Workflows und modellbasierte Methoden stärken die interdisziplinäre Zusammenarbeit, da Mechanik, Elektronik und Software über durchgängige Prozesse und Schnittstellen effizienter kooperieren. Automatisierte Routineaufgaben ermöglichen, dass sich Entwickler stärker auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren können. Zusätzlich erhöhen nachvollziehbare und konsistente Prozessschritte die Qualitätssicherung über alle Disziplinen hinweg.

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

KI beziehungsweise maschinelles Lernen (ML) steht in der Entwicklung von Antriebssystemen noch am Anfang, bietet aber große Potenziale: Es entlastet Ingenieure, beschleunigt Arbeitsschritte und überwindet Grenzen klassischer parameterbasierter Optimierungen. ML erkennt Muster und kann so diskrete Änderungen vorhersagen, die sich nur schwer durch kontinuierliche mathematische Modelle erfassen lassen. Perspektivisch können auf ML basierende Modelle ähnlich wie klassisch reduzierte Modelle genutzt werden, und somit auch in Digitalen Zwillingen für Predictive Maintenance eingesetzt werden.