Entwicklungsteams, die früher stundenlang auf einen einzigen Simulationslauf warten mussten, suchen nun nach Möglichkeiten, Ideen schneller zu bewerten, Ergebnisse zu interpretieren und Konstruktionsentscheidungen schneller zu treffen. Dieser Wandel wird durch KI-Simulation vorangetrieben: den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Unterstützung, Erweiterung oder Interpretation von Simulationsabläufen, die sich bisher ausschließlich auf physikbasierte Solver stützten. Es handelt sich dabei weniger um eine einzelne Technologie als vielmehr um eine wachsende Bandbreite an Techniken, die allmählich die Art und Weise verändern, wie Fertigungs-, Produktentwicklungs- und Engineering-Teams Ideen testen, bevor sie sich darauf festlegen. Im Folgenden erfahren Sie, was KI-gestützte Simulation konkret beinhaltet, wo sie bereits einen Mehrwert liefert und wo die KI-gestützten Design-Tools von PTC ins Spiel kommen.
Definition des Begriffs „KI-Simulation“
Der Begriff „KI-Simulation“ bezieht sich im weitesten Sinne auf den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Unterstützung von Simulationsabläufen im Engineering. In einigen Anwendungsfällen kann dies Modelle des Machine Learning umfassen, die anhand historischer Simulationsdaten, realer Leistungsdaten oder Sensordaten trainiert wurden, um wahrscheinliche Ergebnisse schneller abzuschätzen. In anderen Fällen wird KI eingesetzt, um den Simulationsprozess selbst zu unterstützen, indem sie Ingenieuren dabei hilft, Studien vorzubereiten, Ergebnisse zu interpretieren, Konstruktionsalternativen zu erfahren oder bewährte Verfahren effizienter anzuwenden.
Bei Creo ersetzt die KI-gestützte Simulation weder herkömmliche physikbasierte Solver noch werden historische Daten zur Vorhersage von Simulationsergebnissen verwendet. Die Creo-Simulation stützt sich weiterhin auf bewährte Technologien wie FEA, die Lösung von Nebenbedingungen und Optimierungsalgorithmen. Der Mehrwert der KI liegt darin, Ingenieure dabei zu unterstützen, den Simulationsprozess effizienter zu gestalten – von der Einrichtung und Anleitung bis hin zur Konstruktionsauslotung und Auswertung.
So funktioniert KI-Simulation
Im Kern hilft die KI-gestützte Simulation einem Ingenieur dabei, Simulationen schneller einzurichten, durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren, als dies mit herkömmlichen physikbasierten Simulationen möglich wäre.
Die Rolle von Machine Learning in der Simulation
In manchen Fällen werden Modelle des Machine Learning anhand von Ergebnissen früherer Simulationen oder realer Sensordaten trainiert, sodass sie die Ergebnisse neuer Szenarien nahezu sofort vorhersagen können. Bei ordnungsgemäßem Training erkennt das Modell Muster aus bereits bekannten Fällen, anstatt die zugrunde liegenden physikalischen Gleichungen jedes Mal von Grund auf neu zu lösen.
Die wichtigsten Vorteile der KI-Simulation
Für Teams im Engineering liegt der wahre Wert der KI-gestützten Simulation nicht einfach darin, dass sie einzelne Analysen beschleunigt. Sie verändert vielmehr, wann Simulationen durchgeführt werden können, wie oft Teams sie nutzen können und mit wie viel Sicherheit Teams Konstruktionsentscheidungen treffen können, bevor physische Tests beginnen. Indem sie aus früheren Simulationsergebnissen, Testdaten und Betriebsbedingungen lernt, kann die KI-gestützte Simulation Teams dabei helfen, mehr Konstruktionsalternativen zu bewerten, kostspielige Nacharbeiten zu reduzieren und mit größerer Sicherheit leistungsfähigere Produkte auf den Markt zu bringen.
Schnelle Überprüfung von Designkonzepten
Mithilfe von KI-Simulationen können Ingenieure bereits in einer frühen Phase des Konstruktionsprozesses mehr Konzepte überprüfen, wenn Änderungen noch relativ einfach vorzunehmen sind. Anstatt darauf zu warten, dass jede Idee die gesamte Simulationswarteschlange durchläuft, können Teams KI-gestützte Modelle nutzen, um Ergebnisse schnell abzuschätzen, Konstruktionsoptionen zu vergleichen und die Auswahl einzugrenzen, bevor sie Zeit in detailliertere Analysen investieren.
KI-gestütztes Generatives Design
Erfahren Sie, wie das KI-gestützte Generative Design von PTC den Engineering-Workflow optimiert.
Mehr erfahrenZeit- und Kostenersparnis: Straffung der Produktlebenszyklusphasen
Durch die Beschleunigung des Design-Simulations-Zyklus kann die KI-Simulation die Zeit verkürzen, die vom Konzept bis zur Validierung benötigt wird. Teams können schwächere Konzepte virtuell identifizieren, hochpräzise Simulationen und physische Prototypen nur für die vielversprechendsten Kandidaten reservieren und Nacharbeiten in allen Phasen des Produktlebenszyklus reduzieren, ohne dabei auf die abschließende technische Validierung zu verzichten.
Die Produktqualität verbessern
KI-gestützte Simulationen können Teams dabei helfen, potenzielle Leistungsprobleme früher zu erkennen – von thermischen Einschränkungen über strukturelle Schwachstellen bis hin zu Bedenken hinsichtlich der Herstellbarkeit. Da sich nun mehr Möglichkeiten bieten, das Verhalten eines Entwurfs zu testen, bevor physische Prototypen gebaut werden, können Ingenieure früher Qualitätsverbesserungen vornehmen und besser fundierte Entwürfe zur abschließenden Validierung weiterleiten.
Nachhaltigkeit und Effizienz
Wenn weniger unausgereifte Konzepte bis zur physischen Prototypenentwicklung gelangen, können Teams Materialverschwendung und Testzyklen reduzieren sowie vermeidbaren Energieverbrauch einsparen. KI-gestützte Simulationen können Ingenieuren zudem dabei helfen, Materialoptionen zu erfahren, die die Bilanz für Kohlendioxid verbessern, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Indem sie bereits in einer frühen Entwicklungsphase Kompromisse hinsichtlich Gewicht, Haltbarkeit, Leistung und Ressourcenverbrauch abwägen, können Teams effizientere und nachhaltigere Designentscheidungen treffen.
Engineering mit Sicherheit
Da KI Optionen über zahlreiche Simulationen und Konstruktionsvarianten hinweg vergleichen kann, bietet sie Ingenieuren mehr Kontext, um zu verstehen, welche Variablen die Leistung am ehesten betreffen. Das ersetzt zwar nicht das Urteilsvermögen des Engineerings, kann Entscheidungen jedoch fundierter machen und Teams dabei helfen, mit größerer Zuversicht voranzukommen, bevor sie kostspielige nachfolgende Schritte einleiten.
Warum ist KI-Simulation für die Produktentwicklung wichtig?
Hochpräzise Simulationen sind für eine genaue Validierung des Engineerings unerlässlich, können jedoch einen erheblichen Aufwand bei der Einrichtung, lange Rechenzeiten und die Überprüfung durch Spezialisten erfordern. Infolgedessen sind Teams möglicherweise nicht in der Lage, jede Designidee in der Frühphase zu testen, bevor Termine Entscheidungen erzwingen. KI-gestützte Simulationen ersetzen zwar nicht die herkömmliche Simulation, können Teams jedoch dabei helfen, frühzeitig mehr Varianten zu erfahren – und zwar zu einem Zeitpunkt, zu dem Änderungen noch einfacher und kostengünstiger durchzuführen sind.
In der Praxis äußert sich dies in schnellerem Feedback, bei dem mehr Entwurfsoptionen anhand der jeweiligen Daten verglichen werden, anstatt standardmäßig auf den ersten Entwurf zurückzugreifen, der die Mindestanforderungen erfüllt; in einer engeren Koppelung von Entwurf und Simulation, bei der man von aufeinanderfolgenden, durch Tage getrennten Schritten zu einem Feedback übergeht, das näher an Echtzeit liegt; sowie in einer frühzeitigeren Risikoerkennung, bei der Fehlermodi aufgedeckt werden, noch bevor ein physischer Prototyp gebaut wurde. Weniger physische Prototypen und weniger Materialverschwendung ergeben sich ganz natürlich daraus, dass Probleme virtuell statt physisch erkannt werden, auch wenn nichts davon die Validierung ersetzt. Das bedeutet, dass die Entwürfe, die es bis zur physischen Testphase schaffen, bereits eine höhere Hürde genommen haben.
Echtzeit-Simulation in Creo entdecken
Erfahren Sie, wie PTC Echtzeit-Simulationen direkt im Engineering-Workflow integriert.
Mehr erfahrenErgebnisse der KI-Simulation in verschiedenen Branchen
KI-Simulationen liefern bereits branchenübergreifend Ergebnisse in Bereichen, in denen Engineering-Teams ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Kosten, Qualität und Produktkomplexität herstellen müssen. Die Anwendungsbereiche variieren je nach Markt, doch das Muster ist immer dasselbe: KI hilft Teams dabei, virtuell mehr Szenarien zu erfahren, physische Tests auf die wirklich wichtigen Bereiche zu konzentrieren und bereits in einer frühen Entwicklungsphase fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Luft-, Raumfahrt und Verteidigung
In der Luft-, Raumfahrt und der Verteidigungsindustrie können KI-Simulationen Engineering-Teams dabei helfen, komplexe Leistungsanforderungen bereits in einem frühen Stadium zu bewerten – von der Gewichtsoptimierung über die strukturelle Haltbarkeit bis hin zum thermischen Verhalten und der missionskritischen Zuverlässigkeit. Durch die Beschleunigung virtueller Tests können Teams mehr Konstruktionsvarianten überprüfen, bevor sie sich auf kostspielige Prototypen, physikalische Tests oder zertifizierungsintensive Folgearbeiten festlegen.
Automotive
Für Automobilteams kann die KI-Simulation die Bewertung der Crash-Sicherheit, der Batterieleistung, der Fahrdynamik, der Aerodynamik und der Haltbarkeit von Bauteilen beschleunigen. Durch schnellere Annäherungswerte für komplexe Simulationsergebnisse lassen sich innerhalb desselben Entwicklungszeitraums leichter mehr Konzepte vergleichen, was zu sichereren, leichteren und effizienteren Fahrzeugkonstruktionen beiträgt.
Industrieunternehmen
In der Industrie und in Fertigungsumgebungen kann die KI-Simulation Teams dabei helfen, die Maschinenleistung zu optimieren, die Zuverlässigkeit zu verbessern und kostspielige Produktionsausfälle zu reduzieren. Ingenieure können virtuelle Modelle nutzen, um Belastungen, Bewegungen, Wärmeentwicklung, Vibrationen und Verschleißbedingungen frühzeitig zu testen, während Betriebsteams die aus Simulationen gewonnenen Erkenntnisse nutzen können, um Predictive Maintenance und eine effizientere Lebenszyklusplanung zu unterstützen.
Elektronik und Hightech
Für Elektronik- und Hightech-Unternehmen kann die KI-Simulation dabei helfen, immer dichtere und komplexere Produktdesigns zu bewältigen, bei denen thermische Leistung, Signalintegrität, mechanische Gehäuseauslegung und Zuverlässigkeit miteinander interagieren. Durch die frühzeitige Modellierung weiterer Szenarien können Teams Kompromisse im Design schneller erkennen und das Risiko von Problemen in späten Entwicklungsphasen verringern, die die Leistung, die Herstellbarkeit oder die Produktqualität betreffen.
MedTech
Im MedTech-Bereich können KI-Simulationen Teams dabei helfen, die Leistung, Haltbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und sicherheitsrelevante Designaspekte von Produkten zu bewerten, bevor die formale Validierung beginnt. Virtuelle Tests ermöglichen einen frühzeitigeren Vergleich verschiedener Designoptionen und unterstützen Teams dabei, die Auswahl an Prototypen einzugrenzen, Nacharbeiten zu reduzieren und fundiertere Entscheidungen in der Entwicklung zu treffen – ohne dabei auf die für Medizinprodukte erforderlichen physikalischen Tests und behördlichen Validierungen zu verzichten.
KI-Simulation vs. herkömmliche Simulation
Die Argumente für KI-gestützte Ansätze lassen sich auf Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Tiefe der Erkenntnisse zurückführen. Bei einigen durch KI/ML erweiterten Simulationsanwendungen können Teams die Analysezeit erheblich verkürzen, indem sie Modelle nutzen, die auf früheren Simulationsergebnissen, Sensordaten oder realen Testergebnissen trainiert wurden, um wahrscheinliche Ergebnisse schneller abzuschätzen. Diese Ansätze können zudem vorausschauende Erkenntnisse liefern, indem sie Teams dabei helfen, Muster über viele Designvarianten hinweg zu erkennen – beispielsweise, welche Variablen die Leistung am ehesten beeinflussen. Dies ersetzt zwar nicht die traditionelle Simulation oder die abschließende Validierung, kann Engineering-Teams jedoch dabei helfen, detaillierte Analysen auf die wichtigsten Bereiche zu konzentrieren.
Allerdings sind die Ergebnisse nur so gut wie die Daten, auf denen die Modelle trainiert wurden: historische Simulationsläufe, Sensor- und IoT-Daten sowie – sofern verfügbar – Testergebnisse aus der Praxis. Spärliche oder nicht repräsentative Trainingsdaten sind der häufigste Grund für Leistungseinbußen in der Produktion. Daher sollte jedes Team, das diese Tools einsetzt, die Datenqualität ebenso sorgfältig abwägen wie die Modellierungstechnik selbst.
Die Zukunft von KI und Simulation
Zwei Trends sind besonders interessant. Digital Twins entwickeln sich von statischen Darstellungen des Engineering-Prozesses hin zu bidirektionalen Echtzeitsystemen, die mit den tatsächlichen Betriebsdaten eines physischen Produkts synchronisiert bleiben, wobei KI zunehmend dafür sorgt, dass das Modell bei sich ändernden Bedingungen kalibriert bleibt. Und die Simulation selbst wandelt sich zunehmend von einem Kontrollpunkt vor der Markteinführung zu einem fortlaufenden Input, der Aufschluss darüber gibt, wie sich ein Produkt nach seiner Auslieferung verhält – und nicht mehr nur darüber, ob es überhaupt ausgeliefert werden sollte.
Diese Vorteile gehen mit echten Kompromissen einher, die es zu bewältigen gilt. Diese Modelle erben die Einschränkungen ihrer Trainingsdaten: Sind diese Daten unvollständig oder nicht repräsentativ, gilt dies auch für die Vorhersagen. Auch die Datensicherheit spielt eine wichtige Rolle, da Trainingsdaten oft firmeneigene Konstruktions- und Leistungsdaten enthalten, die denselben Schutz benötigen wie jedes andere technische geistige Eigentum.
Wo PTC zum Einsatz kommt: KI-gestütztes Design
Die KI-Fähigkeiten von PTC entwickeln sich rasant weiter, und CAD ist einer der Bereiche, in denen man diese Entwicklung am deutlichsten sieht. In Creo ist KI nicht als Ersatz für das Engineering-Urteilsvermögen oder Simulations-Know-how gedacht. Stattdessen arbeitet sie innerhalb der Konstruktionsumgebung und hilft Ingenieuren dabei, die frühen Phasen des Erforschens schneller zu durchlaufen, wiederholende Arbeiten zu reduzieren und vielversprechendere Konstruktionsentwürfe früher in die Simulation einzubringen.
Das ist wichtig, denn bei der Zukunft der KI im CAD geht es weniger darum, die Kontrolle an einen Algorithmus abzugeben, als vielmehr darum, Ingenieuren genau an dem Punkt, an dem Entscheidungen getroffen werden, bessere Unterstützung zu bieten. Der KI-Ansatz von Creo folgt einem „Advise, Assist und Automate“-Framework: „Advise“ hilft Anwendern, auf vertrauenswürdige Anleitungen und Best Practices zuzugreifen; „Assist“ bringt modellbezogene Einblicke, Fehlerbehebung und Validierung in den Arbeitsablauf ein; und „Automate“ ist darauf ausgelegt, den manuellen Aufwand bei bestimmten Aufgaben des Engineering zu reduzieren, während der Anwender die Kontrolle behält.
Für die Simulation ist diese Verbindung besonders wichtig. Ingenieure müssen mehr Optionen erfahren, Kompromisse frühzeitig erkennen und die Leistung validieren, bevor Änderungen am Entwurf kostspielig werden. Der KI-Assistent von Creo kann diesen Prozess vorantreiben, indem er Ingenieuren kontextbezogene Anleitungen gibt und bei der Einrichtung der Simulationsstudie hilft. Die Funktionen des Generativen Designs von Creo können Teams dann dabei unterstützen, mehr Geometrievarianten auf der Grundlage von Anforderungen wie Gewicht, Steifigkeit, thermischem Verhalten, Material und Fertigungsfähigkeit zu erstellen und zu bewerten. Darüber hinaus liefert Creo Simulation Live Ingenieuren Simulations-Feedback in Echtzeit direkt in der Modellierungssession und hilft ihnen so bereits in den ersten Phasen der Produktentwicklung zu erkennen, ob ein Entwurf voraussichtlich die beabsichtigte Leistung erbringen wird.
Wie KI in Creo Ingenieuren hilft, schneller zur Simulation zu gelangen
Der praktische Nutzen besteht darin, dass KI und Simulation am besten funktionieren, wenn sie dasselbe Ziel des Engineerings unterstützen: eine schnellere und fundiertere Produktentwicklung. KI in Creo kann Ingenieuren dabei helfen, die Herausforderungen beim Entwerfen „auf der leeren Seite“ zu überwinden, sich wiederholende CAD-Aufgaben zu automatisieren, Orientierung im Arbeitsablauf zu bieten und mehr realisierbare Konstruktionsansätze zu prüfen, als sie in derselben Zeit manuell modellieren könnten.
Die Simulation wird so Teil eines engeren Regelkreises. Anstatt zuerst zu entwerfen und erst später darauf zu warten, dass ein Analyst die Leistung analysiert, können Ingenieure KI-gestützte Entwurfserkundung und Echtzeitsimulation gemeinsam nutzen, um Ideen früher zu bewerten. Das Ergebnis ist nicht, dass die KI die endgültige Entscheidung im Bereich des Engineerings trifft. Vielmehr nutzen Ingenieure KI- und Simulationsfunktionen, um mehr Optionen zu vergleichen, Probleme früher zu erkennen und mit größerer Sicherheit voranzukommen, bevor sie sich auf nachgelagerte Validierungs-, Prototyping- oder Fertigungsschritte festlegen.