KI in der Produktentwicklung: Chancen und Anwendungen

Welche KI-Anwendungen stehen 2025/2026 in der Automobilindustrie zur Verfügung?
Wie reduziert KI Fehler in der frühen Produktentwicklung?
Wie kann KI Engpässe und Produktionsrisiken frühzeitig erkennen?
Beispiele für konkrete Tools innerhalb von 3DEXPERIENCE mit KI
Welche geschätzte Zeitersparnis kann durch Künstliche Intelligenz in der Produktentwicklung erreicht werden?
Praxisbeispiel aus der Automobilindustrie
Auf welcher Datenbasis lernt die KI?
Welche Best Practices gibt es für die strategische Einführung von KI in Produktentwicklung und Fertigung?
So unterstützt SCHWINDT DIGITAL Sie konkret
Fazit: Chancen für die Automobilindustrie
Häufige Fragen zur KI in der 3DEXPERIENCE Plattform

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 2025/2026 in der Automobilindustrie zur Verfügung?

KI im Design Autoindustrie

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.

Wie reduziert KI Fehler in der frühen Produktentwicklung?

Die KI-Funktionen innerhalb der 3DEXPERIENCE-Plattform, wie Cognitive Augmented Design, lernen aus den Arbeitsgewohnheiten der Nutzer und unterstützen Konstrukteure aktiv bei der Modellierung. Automatische Hinzufügungen von Beschränkungen, standardisierte Knowledgeware-Regeln und KI-gestützte Empfehlungen helfen, potenzielle Fehler frühzeitig zu erkennen.

Wie kann KI Engpässe und Produktionsrisiken frühzeitig erkennen?

KI-gestützte Analysewerkzeuge innerhalb der 3DEXPERIENCE-Plattform prüfen Design- und Fertigungsdaten in Echtzeit. Durch virtuelle Zwillinge und prädiktive Analysen können Engpässe in Produktionsprozessen, Materialengpässe oder potenzielle Fertigungsfehler bereits im Vorfeld erkannt werden.

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 Machine Learning.

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.

Wie lassen sich Entwicklungszeiten durch KI-unterstützte Prozesse verkürzen?

KI optimiert Entwicklungsprozesse, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisiert, Designvarianten schnell generiert und aus Simulationen lernt. Durch die Nutzung einer gemeinsamen, strukturierten Datenbasis können Konstruktion und Simulation parallel arbeiten. Praxisbeispiele zeigen, dass Unternehmen so Entwicklungszeiten um bis zu 30 % reduzieren konnten, besonders in Bereichen wie generativem Design, Topologieoptimierung und MODSIM-gestützter Simulation.

Praxisbeispiel aus der Automobilindustrie

Wie sich diese Effekte konkret auswirken, zeigt folgendes Praxisbeispiel:

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 welcher Datenbasis lernt die KI?

Die KI innerhalb der 3DEXPERIENCE Plattform nutzt ausschließlich unternehmensspezifische Daten des jeweiligen Kunden sowie firmeneigenes Know-how, das in Form von Regeln, Modellen und Best Practices hinterlegt ist. Ergänzend können freigegebene Daten und Methoden von Dassault Systèmes einfließen.

Als Datenbasis dienen unter anderem CAD-Modelle, Simulationsergebnisse, Produktstrukturen, Änderungsdaten und – sofern angebunden – Produktionsinformationen. Diese Daten werden zentral konsolidiert, strukturiert und miteinander verknüpft. Dadurch kann die KI Empfehlungen und Analysen auf einer belastbaren, nachvollziehbaren und unternehmensspezifischen Grundlage liefern.

Für rechenintensive KI-Anwendungen stellt Dassault Systèmes die notwendige Infrastruktur und Rechenleistung in der Cloud bereit, sofern die 3DEXPERIENCE Plattform cloudbasiert genutzt wird.

Welche Best Practices gibt es für die strategische Einführung von KI in Produktentwicklung und Fertigung?

Für eine erfolgreiche Einführung von KI in der Produktentwicklung und Fertigung empfehlen wir:

  • Klare Ziele für den Einsatz von KI definieren, etwa die Verkürzung von Entwicklungszeiten, die Reduktion von Fehlern oder eine bessere Entscheidungsunterstützung entlang des Produktlebenszyklus.
  • Eine strukturierte und qualitativ hochwertige Datenbasis aufbauen, da KI nur so gute Ergebnisse liefern kann wie die zugrunde liegenden Daten. Mit der Nutzung der 3DEXPERIENCE Plattform werden Produkt-, Prozess- und Organisationsdaten zentral verwaltet, konsistent strukturiert und miteinander verknüpft. Dadurch entsteht eine ideale Ausgangslage für KI-gestützte Analysen, Empfehlungen und Automatisierungen.
  • Mitarbeiter gezielt schulen und KI-gestützte Prozesse einführen, um Akzeptanz zu schaffen und den Mehrwert der KI im Arbeitsalltag nutzbar zu machen.
  • Mit Pilotprojekten starten, um konkrete Anwendungsfälle zu validieren, Erfahrungen zu sammeln und Erfolge messbar zu dokumentieren.
  • KI-gestützte Prozesse kontinuierlich weiterentwickeln, indem Ergebnisse analysiert und Modelle sowie Workflows laufend optimiert werden.
  • Die Integration von KI in bestehende Systemlandschaften sicherstellen, insbesondere in PLM-, CAD-, Simulations-, MES- und ERP-Systeme, um durchgängige, medienbruchfreie Prozesse zu ermöglichen.

Diese Best Practices helfen Unternehmen, KI nicht isoliert, sondern strategisch und nachhaltig einzusetzen – mit messbaren Effizienzgewinnen in Entwicklung und Fertigung.

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.

KI-Potenziale in Ihrer Produktentwicklung entdecken

Häufige Fragen zur KI in der 3DEXPERIENCE Plattform

Wird es Schnittstellen in 3DX geben zu ChatGPT, Copilot, Gemini, Deepseek u.a.?

Ja, die 3DEXPERIENCE-Plattform bietet bereits jetzt Möglichkeiten, verschiedenste AI Agents von Anbietern wie ChatGPT, Copilot, Gemini oder Deepseek in ENOVIA-Prozesse einzubinden. Damit können Unternehmen KI-gestützte Assistenten flexibel einsetzen, um Prozesse zu optimieren, Analysen zu automatisieren und die Zusammenarbeit zu verbessern.

Woher bezieht die AI ihr Wissen für eine Optimierung?

Die AI bezieht ihr Wissen für die Optimierung aus verschiedenen Quellen und Technologien. Eine wichtige Quelle ist das sogenannte "Knowledgeware", das es ermöglicht, firmeninterne Kenntnisse und Best Practices in den Designprozess zu integrieren. Dies hilft, die Effizienz zu steigern und sicherzustellen, dass die Designs den spezifischen Anforderungen und Standards des Unternehmens entsprechen.
Zusätzlich nutzt die AI Techniken wie die Topologieoptimierung, um leichte und innovative Strukturen zu entwickeln. Diese Techniken analysieren und optimieren die Materialverteilung in einem Bauteil, um es an verschiedene Fertigungsprozesse anzupassen und gleichzeitig die Leistung zu maximieren.