KI in der Produktentwicklung: Chancen und Anwendungen
Welche KI-Anwendungen stehen 2025 in der Automobilindustrie zur Verfügung?
Welche geschätzte Zeitersparnis kann durch Künstliche Intelligenz in der Produktentwicklung erreicht werden?
Praxisbeispiel aus der Automobilindustrie
Auf Basis welcher Daten lernt die KI?
So unterstützt SCHWINDT DIGITAL Sie konkret
Fazit: Chancen für die Automobilindustrie
AURA in der 3DEXPERIENCE-Plattform – der KI-Assistent für effizientes PLM
Künstliche Intelligenz verändert die Produktentwicklung grundlegend– von generativem Design über virtuelle Zwillinge bis hin zu smartem Manufacturing. Als langjähriger Dassault-Systèmes-Partner unterstützt SCHWINDT DIGITAL Unternehmen dabei, KI in der Produktentwicklung erfolgreich einzusetzen. Unser Ziel ist es, sie von den ersten Schritten bis hin zur umfassenden KI-Integration im Unternehmen zu begleiten.
Welche KI-Anwendungen stehen 2025 in der Automobilindustrie zur Verfügung?
Mit der 3DEXPERIENCE-Plattform von Dassault Systèmes eröffnen sich vielfältige Möglichkeiten, um den ganzen Produktlebenszyklus KI-gestützt zu optimieren. Unternehmen können von folgenden Anwendungen profitieren:
KI-gestütztes Produktdesign & Entwicklung
- Generatives Design: KI schlägt auf Basis vorgegebener Parameter (z. B. Gewicht, Festigkeit, Material) automatisch optimale Designlösungen vor.
- Topologieoptimierung: Die Plattform nutzt KI, um Bauteile mit minimalem Materialeinsatz zu entwickeln – ideal für Leichtbau in Fahrzeugen.
- Simulation & Vorhersage: KI ermöglicht eine datengetriebene Produktentwicklung, indem alle Entwicklungsdaten automatisch analysiert werden und Handlungsempfehlungen für Konstruktion und Simulation geliefert werden.
Virtuelle Zwillinge & Predictive Engineering
Die Plattform erlaubt die Erstellung eines digitalen Zwillings des Fahrzeugs oder einzelner Komponenten. KI analysiert realweltliche Daten (z. B. aus Tests, Sensoren) im virtuellen Modell:
- Frühzeitige Erkennung von Fehlerquellen
- Optimierung von Prozessen oder Bauteilen noch vor dem physischen Prototyp
Smart Manufacturing & KI in der Produktion
- Predictive Maintenance: KI erkennt Wartungsbedarfe von Maschinen und Anlagen bevor Ausfälle auftreten.
- Automatisierte Qualitätskontrolle: Bildverarbeitung + Machine Learning zur Erkennung von Fertigungsfehlern
- Produktionsplanung & -optimierung: KI analysiert Kapazitäten, Materialfluss, Engpässe
Collaboration & Wissensmanagement
- KI-gestützte Suche nach Lösungen in der gesamten Datenbank: Entwickler können auf Erfahrungswerte, frühere Projekte, Materialdaten usw. zugreifen.
- Automatisierte Dokumentation: KI hilft bei der Erzeugung technischer Dokumente oder Reports
- Natural Language Processing (NLP): Sprach- oder textbasierte Interaktion mit der Plattform (z. B. Abfrage von Anforderungen, Simulationsergebnissen)
Lebenszyklusübergreifende Datenvernetzung
Die Plattform verbindet verschiedene Bereiche über eine einheitliche Datenbasis. Durch KI-gestützte PLM-Prozesse werden Daten intelligent vernetzt, wodurch Entwicklungszyklen verkürzt, Prozesse automatisiert und Entscheidungen datengestützt optimiert werden.
- Welche Konstruktionsänderung wirkt sich wie auf Produktionskosten oder Ausfallwahrscheinlichkeiten aus?
- Welche Kundenfeedbacks weisen auf Schwachstellen im Design hin?
Supply Chain & Nachhaltigkeit
Optimierung der Lieferkette mit KI:
- Lieferanten-Risikoanalysen
- Nachfrageprognosen
- Lagerbestandsoptimierung
Nachhaltigkeitsanalysen: KI kann Umweltdaten (z. B. CO₂-Fußabdruck von Materialien oder Prozessen) automatisch erfassen und in Designentscheidungen einbeziehen.
Beispiele für konkrete Tools innerhalb von 3DEXPERIENCE mit KI
- CATIA (Design & Engineering): Mit KI-gestütztem generativem Design
- SIMULIA (Simulation): KI für adaptive Modellierung, KI-beschleunigte Solver
- DELMIA (Manufacturing): Intelligente Produktionsplanung, Simulation und Optimierung
- ENOVIA (Datenmanagement): KI-gestützte Entscheidungsfindung über Lifecycle hinweg
- NETVIBES (Analytics): Verbindet Daten aus verschiedensten Quellen, analysiert mit KI und ML
Welche geschätzte Zeitersparnis kann durch Künstliche Intelligenz in der Produktentwicklung erreicht werden?
Verbesserungen sind aber im Benutzerinterface der CATIA 3DEXPERIENCE für jeden Anwender spürbar:
- Mouse-Moves sind optimiert: Beim Konstruieren sind Kontextmenüs verfügbar, um Mauszeigerbewegungen massiv zu verkürzen.
- Intuitive Menüführung: Kontextsensitive Menüs stehen dem Benutzer zur Verfügung.
Weiter stehen in CATIA 3DEXPERIENCE bereits in den Basispaketen Anwendungen zur Verfügung, die z.B. automatische Entformungsschrägen und automatische Verrundungen beinhalten. Darüber hinaus wird es demnächst (noch in 2025) einen Assistenten geben, der neue oder unerfahrene Anwender mit Konstruktionsvorgaben der Firma vertraut macht und ihm konkret beim Anwenden in CATIA 3DEXPERIENCE unterstützt. Weiter helfen neue Tools bei der Zeichnungserstellung oder automatisierte Toleranzanbringung die Konstruktionszeiten zu verkürzen.
Hohe Zeitersparnis ist im Bereich MODSIM, der Kombination von Simulationsanwendungen und Generativem Design möglich, da hier sehr schnell optimale Geometrie generiert werden kann. Die gemeinsame Datenbasis ermöglicht es, die Simulationsprozesse zu optimieren und zu verkürzen. Modellieren und Simulieren rücken sehr stark zusammen. Datenbankattribute von CATIA Merkmalen (Attributen, Parameter, CATIA-Features, Material, ...) können direkt in der Simulationsanwendung genutzt werden. Dies führt zur Verkürzung der Pre- und Änderungsprozesse in der Simulation. Dadurch können auch Konstruktions- / Parameterstudien schnell und effizient durchgeführt und in der Simulation validiert werden. Das alles setzt voraus, dass die KI auf eine strukturierte Datenbasis zurückgreifen kann. Je mehr Daten, um so besser wird die KI.
Praxisbeispiel aus der Automobilindustrie
Bei einem Automobilzulieferer konnte SCHWINDT DIGITAL durch den Einsatz von generativem Design, Simulation mit MODSIM und einer klaren KI-Strategie die Entwicklungszeit für ein komplexes Bauteil um 30% reduzieren. Dies zeigt, wie gezielt eingesetzte KI-Anwendungen in der Produktentwicklung konkrete Wettbewerbsvorteile schaffen und die KI-Strategie in realen Projekten zu messbaren Ergebnissen führt.
Auf Basis welcher Daten lernt die KI?
Die KI benutzt nur Daten des jeweiligen Kunden beziehungsweise wird von Dassault Systèmes mit eigenen oder freigegebenen Know-How gefüttert. Für KI-Anwendungen sind große Hardware-Kapazitäten für Rechenleistung und entsprechende Software notwendig. Diese stehen in der Dassault Systèmes-Cloud für Sie als Kunde zur Verfügung, wenn Sie die 3DEXPERIENCE Plattform in der Dassault Systèmes-Cloud nutzen.
So unterstützt SCHWINDT DIGITAL Sie konkret
- Beratung & Workshops: Entwicklung einer individuellen KI-Strategie für die Produktentwicklung unter Berücksichtigung der Bedürfnisse Ihres Unternehmens
- Implementierung: Einführung und Anpassung von Dassault 3DEXPERIENCE-Lösungen mit KI-Funktionalitäten
- Training & Schulung: Fit machen Ihrer Mitarbeiter für die Nutzung von KI-gestützten Anwendungen
- Daten-Integration: Aufbereitung und Vernetzung Ihrer Daten für eine erfolgreiche KI-Integration im Unternehmen
- Praxisnahe Begleitung: Von Pilotprojekten bis zur Skalierung Ihrer KI-Lösungen
Fazit: Chancen für die Automobilindustrie
Die KI-Funktionen der 3DEXPERIENCE-Plattform ermöglichen es Automobilherstellern und -zulieferern:
- Entwicklungszeiten zu verkürzen Innovationen datenbasiert voranzutreiben
- Qualität und Effizienz zu steigern
- Risiken zu minimieren
- Nachhaltigkeit zu fördern
SCHWINDT DIGITAL entwickelt gemeinsam mit Ihnen eine maßgeschneiderte KI-Strategie und begleitet Sie bei der KI-Integration in Ihrem Unternehmen.
Die KI-Funktionen der 3DEXPERIENCE-Plattform bieten enorme Chancen – von automatisierter Konstruktion bis zu datengetriebener Produktoptimierung. Nutzen Sie diese Potenziale für Ihr Unternehmen.