Critical new security patches are now available. Customers are urged to apply the patches immediately.
Learn MoreEntwicklungsteams stehen mehr denn je unter Druck, bessere Produkte schneller, mit weniger Ressourcen und innerhalb engerer Entwicklungszeitfenster zu entwickeln. Das Produktdesign mit KI verändert die Möglichkeiten grundlegend. Laut McKinsey können Unternehmen, die KI in ihre Produktentwicklungsprozesse integrieren, die Markteinführungszeit um bis zu 30 % verkürzen und gleichzeitig die Designqualität verbessern. Für Hersteller in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Medizintechnik, Elektronik und Industrieausrüstung ist das keine schrittweise Verbesserung, sondern ein struktureller Wettbewerbsvorteil.
Dieser Artikel erläutert, was KI-Produktdesign ist, wie der Arbeitsablauf in der Praxis abläuft, welche Branchen die größten Vorteile sehen und welche Herausforderungen ein Unternehmen bewältigen muss, bevor es den Einsatz in größerem Maßstab vorantreiben kann.
Unter KI-gestütztem Produktdesign versteht man den Einsatz künstlicher Intelligenz – einschließlich großer Sprachmodelle, maschinellen Lernens, generativer Algorithmen und KI-gestützter Simulationen –, um Ingenieure in jeder Phase des Konstruktionsprozesses zu unterstützen. Im Gegensatz zu herkömmlichen CAD-Arbeitsabläufen, bei denen ein Konstrukteur Geometrie und Randbedingungen manuell definiert, können KI-gesteuerte Design-Tools Konstruktionskonzepte mit einer Geschwindigkeit und in einem Umfang leiten, vorschlagen, generieren und bewerten, die menschliche Iterationen nicht erreichen können.
Dieser Wandel ist von Bedeutung, da die Komplexität der Konstruktion schneller zunimmt als die technischen Kapazitäten. Eine einzelne Komponente in einer Baugruppe kann Tausende sich überschneidender Randbedingungen beinhalten, darunter strukturelle Belastungen, thermische Anforderungen, Materialverfügbarkeit, Fertigungstoleranzen und behördliche Zertifizierungsanforderungen. KI im Produktdesign ersetzt nicht das Urteilsvermögen des Ingenieurs, sondern erweitert es, indem sie Teams dabei unterstützt, schneller und sicherer von frühen Designkonzepten zur Serienreife zu gelangen.
KI kann in Echtzeit Anleitungen zur Durchführung von Arbeitsabläufen geben und sowohl neue als auch erfahrene Ingenieure mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen unterstützen. KI-Tools können einen Entwurf während seiner Entstehung analysieren, strukturelle, thermische oder modale Simulationen durchführen und Probleme bei der Fertigung, bei Toleranzen und bei Kollisionen erkennen, bevor diese kostspielige Nacharbeiten erfordern. Diese kontinuierliche Rückkopplungsschleife liefert Ingenieuren präzise Informationen genau in dem Moment, in dem Entscheidungen getroffen werden – und nicht erst nach einer Entwurfsprüfung viele Wochen oder Monate später.
Mithilfe von KI-gestütztem Design lassen sich Tausende von Konstruktionskonfigurationen gleichzeitig bewerten, um Geometrien zu ermitteln, die strukturelle, thermische oder modale Anforderungen erfüllen und gleichzeitig Gewicht und Materialverbrauch minimieren. Der Ingenieur legt die Konstruktionsziele, Randbedingungen, Materialien und Fertigungsverfahren fest, woraufhin die KI eine oder mehrere Konstruktionsoptionen zur Prüfung generiert. Dieser Ansatz, der im CAD-Bereich gemeinhin als generatives Design bekannt ist, liefert regelmäßig Lösungen, die andernfalls möglicherweise nicht in Betracht gezogen worden wären.
KI im Maschinenbau umfasst integrierte Simulationsfunktionen, mit denen sich das Verhalten eines Entwurfs unter realen Bedingungen vorhersagen lässt, darunter Belastungen, Verschiebungen, thermisches Verhalten und Strömungsdynamik. Ingenieure können mithilfe von KI verschiedene Szenarien schneller bewerten als mit der herkömmlichen Finite-Elemente-Analyse (FEA) und ihre Zeit auf die vielversprechendsten Optionen konzentrieren.
KI verändert die Arbeitsabläufe im Ingenieurwesen, indem sie sich um sich wiederholende Aufgaben wie Toleranzanalysen, die Suche nach Bauteilen, die Erstellung von Bauteilen und die Variantenkonfiguration kümmert, sodass sich Ingenieure auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können. Durch die Beseitigung der kognitiven Belastung und potenzieller Fehler, die mit Routineprozessen verbunden sind, gewährleisten diese Tools Konsistenz und Präzision und steigern gleichzeitig die Produktivität erheblich. Ingenieure gewinnen wertvolle Zeit für kreative Problemlösungen, innovative Konstruktionsideen und eine sinnvolle funktionsübergreifende Zusammenarbeit. Dieser Wandel steigert nicht nur die individuelle Leistung, sondern fördert auch eine auf Innovation und Produktivität ausgerichtete Teamdynamik, in der Termine eingehalten werden, ohne dass die Qualität darunter leidet.
KI im CAD steigert die Produktivität, verkürzt die Time-to-Market und treibt Innovationen voran.
Mehr erfahrenWie funktioniert das Produktdesign mit KI?
Das Produktdesign mit KI ist ein sich rasch weiterentwickelnder Prozess, bei dem einige Aspekte bereits heute verfügbar sind, während andere in Kürze folgen werden. Es handelt sich zudem um eine strukturierte Zusammenarbeit zwischen dem Ingenieur und dem KI-System, bei der jeder seine eigenen Stärken einbringt: Der Ingenieur liefert Kontext, Rahmenbedingungen und Urteilsvermögen; die KI sorgt für Rechenleistung und Geschwindigkeit.
Ein typischer Arbeitsablauf im generativen Design könnte beispielsweise diese fünf Phasen durchlaufen.
Der Prozess beginnt damit, dass der Ingenieur festlegt, was die Konstruktion leisten muss. Dazu gehören funktionale Anforderungen (Tragfähigkeit, thermische Leistung, Zielgewicht), fertigungstechnische Einschränkungen (bevorzugte Werkstoffe, Produktionsverfahren) sowie alle behördlichen oder zertifizierungsbezogenen Anforderungen der Zielbranche.
Unter Berücksichtigung der vorgegebenen Einschränkungen nutzen generative CAD-Tools Simulationen, um den Konstruktionsraum zu erfahren, und erzeugen Hunderte oder Tausende von Geometrie-Kandidaten, die jeweils in unterschiedlichem Maße die festgelegten Anforderungen erfüllen. Die besten Optionen werden dem Konstrukteur zur Bewertung vorgelegt. Algorithmische Methoden können Optionen hervorbringen, die möglicherweise außerhalb des konventionellen Konstruktionsdenkens liegen. Genau darum geht es.
Der Ingenieur prüft die generierten Optionen und wendet sein Urteilsvermögen an, um die Auswahl einzugrenzen. Dabei wägt er Herstellbarkeit, Kosten, Ästhetik, die nachfolgende Montage und andere Aspekte ab, die die KI allein nicht vollständig bewerten kann. Die in die engere Wahl gekommenen Entwürfe können dann weiter verfeinert und einer hochpräzisen, KI-gestützten Simulation unterzogen werden, um eine genauere Leistungsbewertung zu erhalten.
In naher Zukunft werden KI-Tools den Übergang von der konzeptionellen Geometrie zu detaillierten Modellen unterstützen und möglicherweise die Erstellung von Merkmalen, die Toleranzfortführung und Zeichnungsanmerkungen automatisieren. KI-basierte Prototyping-Tools könnten in der Lage sein, den schnellsten Weg vom CAD-Modell zum physischen Prototyp zu ermitteln und auf der Grundlage der Konstruktionsgeometrie und der Produktionsanforderungen Fertigungsstrategien oder Werkzeugherstellungsansätze zu empfehlen.
Der Ingenieur trifft die endgültige Entscheidung. KI-gestütztes Produktdesign ergänzt die menschliche Entscheidungsfindung; es ersetzt sie nicht. Der Ingenieur überprüft den endgültigen Entwurf auf die Einhaltung aller Anforderungen, löst noch bestehende Konflikte und gibt das Modell für die Fertigung oder zur weiteren Verwaltung im Produktlebenszyklus-Management-System (PLM) des Unternehmens frei.
Die wirtschaftlichen Argumente für den Einsatz von KI im Produktdesign sind gut belegt und gewinnen zunehmend an Bedeutung. Unternehmen, die KI-gestützte Design-Tools einsetzen, berichten durchweg von Verbesserungen bei den Durchlaufzeiten, den Fehlerquoten und der Entwicklungsleistung. Die Vorteile konzentrieren sich auf vier Bereiche.
Generatives Design und KI-gestützte Simulation verkürzen Designzyklen, die traditionell Wochen dauern, auf wenige Tage. Die parallele, automatisierte Erkundung ersetzt die sequenzielle manuelle Iteration, sodass Ingenieure mehr Optionen schneller bewerten und früher zu besseren Lösungen gelangen können. Da Hersteller mit verkürzten Entwicklungszeiträumen konfrontiert sind, verstärkt sich dieser Geschwindigkeitsvorteil über das gesamte Produktportfolio hinweg.
Menschliche Ingenieure neigen dazu, sich auf bewährte Geometrien und Konstruktionsmuster zu stützen, die auf Erfahrung und früheren Erfolgen basieren. Das generative Design erschließt ein weitaus breiteres Spektrum an Möglichkeiten und identifiziert häufig optimierte Lösungen, deren manuelle Entwicklung schwierig oder unwahrscheinlich wäre. Das Ergebnis ist nicht nur eine beschleunigte Konstruktionserkundung, sondern auch eine überlegene Produktleistung.
Das Aufdecken eines Konstruktionsfehlers in einem CAD-Modell kostet nur einen Bruchteil dessen, was es in der Fertigung oder im Einsatz kosten würde. KI-Tools, die Konstruktionen in Echtzeit analysieren, können strukturelle Schwachstellen, Toleranzprobleme und Montagekonflikte identifizieren, bevor sie sich nachgelagert auf den Werkzeugbau, die Beschaffung oder die Fertigung auswirken. Die Verlagerung der Qualitätssicherung in vorgelagerte Phasen ist einer der deutlichsten Erträge aus KI-Investitionen im Ingenieurwesen.
Durch die Automatisierung zeitaufwändiger, sich wiederholender Aufgaben, der Variantenerstellung, der Dokumentation und der Zeichnungserstellung entlastet KI Ingenieure, sodass sie sich auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können. Laut dem „Superagency in the Workplace“-Bericht von McKinsey sehen Unternehmen, die KI effektiv einsetzen, dass ihre Mitarbeiter 20 % bis 30 % ihrer Arbeitszeit für höherwertige Tätigkeiten zurückgewinnen. Für Ingenieurteams, die bei gleichbleibender Mitarbeiterzahl mit wachsender Konstruktionskomplexität umgehen müssen, beschleunigt diese zurückgewonnene Kapazität direkt die Entwicklungsprogramme.
KI-gestütztes Produktdesign findet in der gesamten Fertigung Anwendung. KI-gesteuerte Anleitungen können die Produktivität im Engineering steigern, indem sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen für neue und selten genutzte Konstruktionsprozesse bieten. Bei KI-gestütztem generativem Design sind die Auswirkungen am deutlichsten in Branchen, in denen sich Konstruktionskomplexität, regulatorischer Druck und Wettbewerbsgeschwindigkeit überschneiden.
Hersteller nutzen generatives Design, um das Gewicht von Strukturbauteilen zu reduzieren und so die Kraftstoffeffizienz und die Nutzlastkapazität direkt zu verbessern. KI-Simulationen beschleunigen zudem die Analysephase bei der Zertifizierung flugkritischer Bauteile.
OEMs und Tier-1-Zulieferer beginnen damit, KI-gestütztes Produktdesign auf interne Strukturen, Antriebsstrangbaugruppen, Elektromotorlagerungen und Wärmemanagementsysteme anzuwenden – Bereiche, in denen die Abwägung zwischen Gewicht, Sicherheit, Nachhaltigkeit und Leistung außerordentlich komplex und streng reguliert ist.
KI-Tools ermöglichen eine schnellere Designiteration bei implantierbaren Komponenten und chirurgischen Instrumenten, bei denen Maßgenauigkeit und Leistungsfähigkeit unverzichtbar sind. KI-basiertes Prototyping verkürzt die Zeiträume für die Designverifizierung messbar.
Hersteller von Maschinen und Baumaschinen nutzen generative CAD-Tools, um Rahmenkonstruktionen und Bauteilgeometrien zu optimieren und so den Materialverbrauch und die Bearbeitungszeit zu reduzieren, ohne dabei die strukturelle Integrität zu beeinträchtigen.
Der Druck zur Miniaturisierung veranlasst Entwicklungsteams dazu, für die Wärme- und Leistungsanalyse auf Komponentenebene auf KI zurückzugreifen, da manuelle Ansätze mit dem Tempo der Entwicklungszyklen nicht Schritt halten können.
Die Vorteile sind real, aber ebenso real sind die Hindernisse bei der Einführung. Unternehmen, die sich auf die Entwicklung von KI-Produkten einlassen, ohne diese Herausforderungen anzugehen, sehen möglicherweise begrenzte Erträge und frustrierte Ingenieure.
KI-Systeme lernen aus vorhandenen Konstruktionsdaten. Enthält eine CAD-Bibliothek inkonsistent modellierte Geometrie, unvollständige Metadaten oder Altdateien, die die KI-Tools nicht effektiv auswerten können, spiegeln sich diese Mängel in den Ergebnissen wider. Je nach Fachgebiet, Standardisierung und Struktur der verwendeten CAD-Systeme kann die Datenaufbereitung eine zeitaufwändige Phase bei der Implementierung einer KI-gestützten Produktkonstruktion darstellen.
KI-Tools bieten für sich genommen keinen Mehrwert. Sie müssen in die Arbeitsabläufe eingebettet werden, die Ingenieure bereits nutzen – idealerweise direkt in die CAD-Umgebung selbst und nicht in eine separate Anwendung, die einen Datenexport und -reimport erfordert. Die Integration in PLM-Systeme stellt sicher, dass KI-generierte Entwürfe denselben Arbeitsabläufen für Änderungskontrolle, Change Management und Freigabe unterliegen wie alle anderen Produktdaten.
Ingenieure müssen darauf vertrauen können, was die KI liefert, und dieses Vertrauen wird im Laufe der Zeit durch Erklärbarkeit, Validierung und praktische Erfahrung gewonnen. Viele Konstrukteure stehen der KI und den Ergebnissen des generativen Designs anfangs skeptisch gegenüber, gerade weil die Geometrien ungewohnt aussehen. Die Schließung des Fachkräftemangels und Investitionen im Bereich des Change Managements sind Voraussetzungen für eine erfolgreiche Einführung.
Aktuelle KI-Systeme erzielen innerhalb klar definierter Problembereiche gute Ergebnisse, haben jedoch Schwierigkeiten mit völlig neuartigen Herausforderungen im Bereich des Designs, unvollständigen Anforderungskatalogen oder Kompromissen, die umfassendes Kontextwissen erfordern. Ingenieure sollten KI als kompetenten Partner mit dokumentierten Stärken und klaren Grenzen betrachten und nicht als Orakel in Designfragen.
Hersteller in regulierten Branchen wie der Luft- und Raumfahrt, der Verteidigungsindustrie oder der Medizintechnik unterliegen strengen Anforderungen hinsichtlich des Zugriffs auf und der Verarbeitung von Konstruktionsdaten. Wenn KI-Tools in Cloud-Umgebungen eingesetzt werden, müssen Unternehmen vor der Bereitstellung sicherstellen, dass der Umgang mit den Daten den geltenden Vorschriften zu Exportkontrollen, geistigem Eigentum und Datenstandort entspricht.
Die Entwicklung der KI im Produktdesign deutet auf eine engere Echtzeit-Integration zwischen KI-Systemen und der gesamten Engineering-Toolchain hin – vom frühen Konzept bis zur Serienreife. Autonome Designassistenten, die die vollständigen Spezifikationen eines Produkts, den regulatorischen Kontext und die Fertigungsumgebung verstehen, tauchen bereits im Forschungsbereich auf. Innerhalb von fünf bis zehn Jahren könnten sie in der fortschrittlichen Fertigung zum Standard werden.
Für Unternehmen, die jetzt die Grundlagen schaffen, besteht der wichtigste Schritt nicht darin, das ausgefeilteste verfügbare KI-Tool einzuführen, sondern die Dateninfrastruktur, die Workflow-Integration und die technische Kultur zu etablieren, die es ermöglichen, dass KI-Fähigkeiten mit zunehmender Reife der Technologie einen sich vervielfachenden Mehrwert liefern. Die Hersteller, die heute in diese Grundlagen investieren, werden diejenigen sein, die am schnellsten vorankommen, wenn die nächste Generation KI-gestützter CAD-Tools auf den Markt kommt.
PTC nutzt ein Framework aus den Komponenten „ADVISE“, „ASSIST“ und „AUTOMATE“, um die KI-Funktionen in Creo zu steuern. In diesem Framework übernimmt die KI zusätzliche Aufgaben im Arbeitsablauf der Produktkonstruktion. In jedem Fall muss der Konstrukteur alle KI-gesteuerten Änderungen vor der Umsetzung überprüfen und genehmigen.
PTCs Creo integriert KI-Unterstützung und generative Konstruktionsfunktionen direkt in die Konstruktionsumgebung, die Ingenieure bereits nutzen. Keine separaten Tools, kein Export und Import von Daten, keine Unterbrechung des Arbeitsablaufs. Mit der generativen Konstruktion von Creo können Ingenieure Leistungsziele, Werkstoffe und Fertigungsbeschränkungen definieren. Die KI erfährt Tausende von geometrischen Optionen und ordnet sie nach ihrer Leistung. Echtzeit-Konstruktionshinweise und KI-gestützte Simulationen können Probleme aufdecken, bevor sie die Fertigung erreichen.
Die umfangreichen, konsistenten Daten von Creo lassen sich direkt mit PTCs Windchill, der branchenführenden PLM-Plattform, verknüpfen. So wird sichergestellt, dass KI-generierte Entwürfe im Rahmen der etablierten Prozesse des Change Managements und des Konfigurationsmanagements eines Unternehmens nachverfolgt, versioniert und verwaltet werden. Diese Verbindung zwischen KI-gestütztem Design und PLM-gesteuerten Produktdaten macht das KI-Produktdesign in großem Maßstab betrieblich nachhaltig.
Möchten Sie sehen, wie KI-gestütztes Produktdesign in Ihrer Konstruktionsumgebung aussieht? Fordern Sie eine individuelle Creo-Demo an und erfahren Sie, wie KI-gestützte Unterstützung, generatives Design und Simulation Ihr nächstes Entwicklungsprogramm beschleunigen können.
Steve ist Produktmarketingdirektor für Creo bei PTC. In dieser Funktion konzentriert sich Steve darauf, die Wettbewerbsvorteile der preisgekrönten Lösungen Creo, Creo Elements/Direct und Mathcad von PTC zu kommunizieren. Seine Karriere umfasst die Bereiche Luft- und Raumfahrt, Haushaltsgeräte und Unterhaltungselektronik.
Steve ist zertifizierter Lean Six Sigma Black Belt und hat einen Abschluss in Maschinenbau von der Purdue University sowie in Betriebswirtschaft von der UCLA.