Während wir das transformative Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI) in der Produktentwicklung erforschen, ist es klar, dass unser Ansatz zur Produktentwicklung in eine neue Ära eintritt. Auf unserer Reise mit Creo ging es immer darum, die Grenzen von CAD zu erweitern, und heute nutzen wir KI, um diese Innovation weiter voranzutreiben.
In diesem Blog gehen wir darauf ein, wie KI bei dieser Entwicklung eine entscheidende Rolle spielt, untersuchen ihre Auswirkungen von etablierten bis hin zu neuen Ansätzen und zeigen, wie unsere kontinuierlichen Bemühungen die Voraussetzungen für künftige Fortschritte schaffen, von denen Ihre Arbeitsabläufe und Produktivität erheblich profitieren können. Um zu verstehen, wie KI am besten für die Produktgestaltung eingesetzt werden kann, müssen wir einige wesentliche Unterschiede in der heutigen 3D-gesteuerten CAD-Welt im Vergleich zu den Anfängen der 3D-CAD-Einführung erkennen.
Die verschiedenen "CAD-Epochen"
Der Aufstieg der KI in der Produktentwicklung wird durch ihr Potenzial zur Steigerung der Produktivität, zur Beschleunigung der Markteinführung, zur Verbesserung der Qualität und zur Förderung von Innovationen vorangetrieben. Da sich CAD weiterentwickelt hat, um viele anwendergesteuerte Produktivitätsanforderungen zu erfüllen, wird KI zu einem integralen Bestandteil seiner modernen Weiterentwicklung und treibt uns durch die aktuelle Ära, während wir über die verschiedenen Epochen nachdenken, die den Lebenszyklus der Produktentwicklung tiefgreifend geprägt haben.
Vom 2D- zum 3D-Zeitalter
Der Übergang vom 2D- zum 3D-Design war ein echter Umbruch. Er revolutionierte die Arbeitsweise der Entwicklungsingenieure und ermöglichte es ihnen, Entwürfe mit noch nie dagewesener Klarheit und Präzision zu visualisieren, zu wiederholen und zu verfeinern. Diese Umstellung ermöglichte ein intuitiveres und umfassenderes Verständnis der Produktfunktionalität, was wiederum die Unternehmen in die Lage versetzte, schneller zu innovieren und qualitativ hochwertigere Produkte schneller auf den Markt zu bringen. Dieser Wandel führte nicht nur neue Tools ein, sondern erforderte auch ein komplettes Umdenken im Designprozess.
Als die 3D- Designverfahren immer ausgereifter wurden, verlagerte sich der Schwerpunkt auf die Bewältigung der zunehmenden Komplexität bei der Entwicklung und Freigabe von 3D-CAD-Daten in Verbindung mit 2D-Zeichnungen. Dieser Schwerpunkt auf der Kontrolle und Optimierung von Konstruktionsdaten lenkte die Aufmerksamkeit von der weiteren Automatisierung und Verbesserung des 3D-CAD-basierten Konstruktionsprozesses ab. Viele Hersteller, die mit ihren Fortschritten in der 3D-Konstruktion zufrieden waren, begannen, anderen Aspekten der Produktentwicklung Vorrang einzuräumen.
Dies führte zu einer Reihe von Einzellösungen für Aufgaben wie die Entwicklung von Fertigungsprozessen, die Konstruktion von Tools und die Konstruktionssimulation, was zu einem Mangel an vollständig detaillierten und semantisch genauen 3D-Modellen führte. Wesentliche Konstruktionsinformationen blieben auf die CAD-Daten, 2D-Zeichnungen und das Wissen der Entwickler verteilt, anstatt vollständig in die Modelle integriert zu werden.
Infolgedessen sind die semantisch vollständigen Daten, die für die Umsetzung des Entwurfs in die Produktion erforderlich sind, auf mehrere Quellen und Systeme verteilt - CAD-Daten, 2D-Zeichnungen, Fertigungssysteme und mehr. Diese Entscheidungen dienten zwar der Optimierung bestimmter Aufgaben, aber sie fragmentierten nicht nur die semantischen Daten, die für die Überführung des Produktdesigns in die Produktion erforderlich sind, sondern auch den gesamten Prozess, was die Innovation verlangsamte und den Weg vom Konzept bis zur Marktreife erschwerte.
Intelligente Automatisierung (IA) in der PDM-Ära
In der PDM-Ära, bevor KI zu einem Schlagwort in der Produktentwicklung wurde, leistete Creo bereits Pionierarbeit bei den Automatisierungstools, die wir treffend als Intelligent Automation oder IA bezeichnen. Dabei ging es nicht nur um die Automatisierung von Aufgaben, sondern um die intelligente Integration der Automatisierung in Arbeitsabläufe, um die Effizienz zu steigern. Unsere IA-Tools wurden entwickelt, um komplexe Prozesse zu automatisieren, Arbeitsabläufe zu straffen und die Produktivität in der Konstruktion zu verbessern, lange bevor KI in der Produktentwicklung Einzug hielt.
Mit IA können Sie intelligenter und nicht härter arbeiten, indem Sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und Ihren gesamten Designprozess beschleunigen. So können Sie sich auf das konzentrieren, was wirklich wichtig ist: Innovation und eine schnellere Markteinführung Ihrer Produkte.
Wenn Sie sich angewöhnen, einige Creo-Funktionen anders zu nutzen, können Sie eine Reihe von IA-Funktionen nutzen, die die Effizienz und Produktivität erheblich verbessern. Creo Parametric bietet eine umfangreiche Suite von IA Tools, die die Art und Weise, wie Sie konstruieren, iterieren und innovieren, revolutionieren.
- Intent-Referenzen: Intent-Referenzen in Creo automatisieren den Prozess der Erfassung der geometrischen Absicht des Anwenders in einem Entwurf und stellen sicher, dass die Modelle robust gebaut und bei Änderungen vorhersehbar aktualisiert werden. Durch die intelligente Aufrechterhaltung der Integrität zusammengehöriger Referenzen reduziert diese Funktion den Bedarf an manuellen Anpassungen und vermeidet Fehler, strafft Arbeitsabläufe und verbessert die Konstruktionsgenauigkeit während des gesamten Konstruktionsprozesses.
- Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs): Mit UDFs können Benutzer benutzerdefinierte Designelemente für mehrere Projekte erstellen und wiederverwenden, was den Designprozess erheblich beschleunigt. Durch die Speicherung und Automatisierung der Wiederverwendung komplexer Feature-Gruppen müssen die Anwender diese nicht mehr von Grund auf neu erstellen, was die Konsistenz und Effizienz erhöht. Diese Funktion stellt sicher, dass Ihre benutzerdefinierten Elemente einheitlich angewendet werden, was die Entwurfszeit verkürzt und die Produktivität erhöht.
- GD&T- Advisor: GD&T- Advisor automatisiert auf intelligente Weise die Anwendung von geometrischer Bemaßung und Tolerierung, indem es den Anwender nicht nur durch den Prozess führt, sondern auch automatisch die Bauteiloberflächen identifiziert und kontrolliert, die den Standardprozesstoleranzen unterliegen. Dieses Tool beschleunigt den Beschriftungsprozess, stellt die Einhaltung von Industriestandards sicher und minimiert den manuellen Aufwand, so dass sich die Anwender auf Designinnovationen konzentrieren können. Durch die Straffung der Routinedokumentation und die Verbesserung der Genauigkeit beschleunigt GD&T- Advisor den Übergang von der Konstruktion zur Produktion.
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Creo Behavioral Modeling Extension (BMX): BMX automatisiert den Prozess der Designoptimierung, indem manuelle, iterative Aufgaben eliminiert werden. Sie ermöglicht es den Anwendern, ihre Designziele durch die Definition parametrischer Regeln und Einschränkungen, die automatisch angewandt werden, einfach zu erreichen.
Diese IA-Funktionen zeigen nur einige der leistungsstarken Tools in Creo. Sie wurden entwickelt, um Arbeitsabläufe zu automatisieren und sich an die Bedürfnisse der Benutzer anzupassen, was erhebliche Vorteile für den gesamten Produktentwicklungsprozess mit sich bringt. Auch wenn IA vielleicht nicht die futuristischen Visionen von Science-Fiction-KI hervorruft, so ist ihre Wirkung doch beträchtlich. Sie ermöglicht es Ihnen, das Beste aus Creo herauszuholen, die Zeit für Routineaufgaben zu reduzieren und sich auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist - Innovation und eine schnellere Markteinführung von Produkten.
Aus meinen Gesprächen mit Kunden geht hervor, dass viele die IA-Fähigkeiten von Creo noch nicht voll ausschöpfen. Da sich Unternehmen nach einer Pandemie auf die Wiederherstellung und Anpassung konzentrieren, ist es verständlich, dass sich ihre Prioritäten verschieben könnten. Es ist jedoch eine wertvolle Gelegenheit zu erforschen, wie IA die Effizienz steigern und einen Wettbewerbsvorteil bieten kann.
Auch wenn wir in die Ära des Produktlebenszyklus-Managements (PLM) vorstoßen, bleibt unser Engagement für die Verbesserung der IA-Fähigkeiten von Creo unerschütterlich. Wir sind uns der entscheidenden Rolle bewusst, die KI bei der Optimierung des Konstruktionsprozesses und der Unterstützung effizienter Arbeitsabläufe spielt. Während wir immer ausgefeiltere KI-Funktionen integrieren, werden wir unsere IA-Tools weiter ausbauen und verfeinern, um sicherzustellen, dass sowohl IA als auch KI integraler Bestandteil der Weiterentwicklung von Creo sind.
Das Zeitalter des Produktlebenszyklusmanagements (PLM)
Die moderne Welt des Produktdesigns in 3D ist nun endgültig in der PLM-Ära angekommen. Dieser Wandel vollzieht sich in dem Maße, in dem Kunden ihre Produktdaten über den gesamten Wertstrom hinweg nutzen wollen - von den Anforderungen über die Konstruktion und Fertigung bis hin zu Betrieb und Service. Auf dem Weg zu diesem Ziel erkennen die Unternehmen, dass dies nur durch eine Neuausrichtung auf die korrekte Erstellung von Kernproduktdaten erreicht werden kann. An dieser Stelle kommt das erneute Engagement für einen modellbasierten Ansatz ins Spiel. Indem sie sicherstellen, dass alle Produktdaten, die an nachgelagerte Interessengruppen weitergegeben werden, vollständig und semantisch korrekt sind, können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten über den gesamten Lebenszyklus hinweg ausschöpfen.
Das Aufkommen von ePLM erweitert diese Möglichkeiten, indem es PLM auf das gesamte Unternehmen, einschließlich der Fertigung, ausweitet und die Bedeutung des modellbasierten Ansatzes für eine nahtlose Integration unterstreicht. Dieser Ansatz stellt sicher, dass alle Produktdaten genau, umfassend und integriert sind und ermöglicht so Kollaboration und Entscheidungsfindung. Durch die Ausweitung von PLM-Tools, -Workflows und -Daten auf alle Beteiligten fördert ePLM eine modellbasierte Umgebung, in der die unternehmensübergreifende Kollaboration, die Entwicklung in der Fertigung, der geschlossene Qualitätskreislauf, die Servicequalität und die Planung der Lieferkette miteinander verbunden sind. Diese Konnektivität ermöglicht es Unternehmen, effizienter zu arbeiten und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Generatives Design vs. generative KI
Mit Blick auf die Zukunft ist es wichtig, zwischen zwei oft verwechselten Begriffen zu unterscheiden: generatives Design und generative KI.
- Generatives Design: Seit Jahren steht Creo mit den Tools Generative Topology Optimization (GTO) und Generative Design Extension (GDX) an der Spitze der KI-gestützten Konstruktion. GTO konzentriert sich auf die Lösung eines Optimierungsproblems nach dem anderen und liefert eine Lösung für eine einzige Anfrage, bevor es zur nächsten weitergeht. Im Gegensatz dazu nutzt GDX die skalierbare Cloud-Rechenleistung, um automatisch Hunderte von Designlösungen gleichzeitig zu untersuchen. Beide nutzen KI-Algorithmen zur Steuerung ihrer Solver und verbessern Designprozesse, indem sie selbstständig optimierte Designs auf der Grundlage spezifischer Material-, Fertigungs- und Leistungsanforderungen generieren.
GTO lässt sich nahtlos in Creo Parametric integrieren, um Konstruktionen in eine umfangreiche B-rep-Geometrie zu konvertieren, während GDX diese Fähigkeiten erweitert, indem es die Bewertung mehrerer Szenarien mit KI-gesteuerten Erkenntnissen ermöglicht. Gemeinsam helfen sie den Entwicklungsingenieuren, innovativere, hochwertigere und effizientere fertigungsfähige Designs zu entwickeln, die Kosten zu senken und die Markteinführung zu beschleunigen.
- Generative KI: Generative KI ist ein Bereich, der sich auf die Erstellung von Inhalten wie Texten, Bildern und 3D-Modellen konzentriert. Sie nutzt Techniken wie Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs), um Interaktionen zu erleichtern und verschiedene Arten von Inhalten zu generieren. Im Bereich des Produktdesigns könnte generative KI als Co-Pilot fungieren, indem sie NLP und LLMs nutzt, um Anleitung zu geben, Fragen zu beantworten und Vorschläge zu machen. Diese Unterstützung hilft Designern, komplexe Herausforderungen zu meistern und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Generatives Design bleibt ein Kernbestandteil von Creo, während generative KI den nächsten Schritt zur Verbesserung der bereits bedeutenden KI-Funktionen von Creo darstellt. Es geht darum, die menschliche Kreativität zu verstärken, anstatt sie zu ersetzen, und den Ingenieuren zu helfen, ihre Arbeit effizienter und effektiver zu gestalten.
Die Zukunft von KI und IA im PLM
Wenn wir uns die transformative Kraft von KI und IA im PLM-Zeitalter zu eigen machen, verfeinern wir nicht nur unsere aktuellen Designpraktiken, sondern wir stellen uns neu vor, was in Bezug auf Effizienz und Innovation in der Produktentwicklung möglich ist. KI ist kein Modewort, sondern eine revolutionäre Kraft, die, wenn sie richtig eingesetzt wird, den Konstruktionsprozess erheblich verbessern kann. Viele Kunden sind jedoch auf der Suche nach KI-gesteuerten Lösungen und haben die Vorteile der intelligenten Automatisierungstools, die bereits heute in Creo verfügbar sind, noch nicht vollständig erkannt. Wir ermutigen die Teams, diese produktivitätssteigernden Möglichkeiten zu erkunden, und die Manager, ihren Teams die nötige Zeit und Unterstützung zu geben, damit sie dies effektiv tun können.
Mit dem Eintritt in die PLM-Ära ist es wichtig zu erkennen, dass das Hauptziel darin besteht, vollständig semantisch korrekte Daten durch den gesamten Wertstrom fließen zu lassen. Diese reichhaltigen, präzisen Daten dienen als Grundlage für eine effektivere Anwendung von KI in der Konstruktion und anderen Phasen der Produktentwicklung. Das Vorhandensein dieser Daten verbessert nicht nur die aktuellen Automatisierungsmöglichkeiten, sondern stärkt auch das Potenzial der KI, wenn sie ausgereift ist. Führungskräfte müssen verstehen, dass die Einführung eines modellbasierten Ansatzes heute nicht nur die Arbeitsabläufe strafft, sondern auch den Weg für KI ebnet, um in Zukunft noch mehr Innovationen zu ermöglichen.
Erschließen Sie Ihr volles Produktentwicklungspotenzial
Generatives Design nutzt Cloud Computing und künstliche Intelligenz, um Designs zu erstellen, die über die Möglichkeiten herkömmlicher Technologien hinausgehen.
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