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Wenn KI zum Produktdesigner wird

Generatives Design

Wenn KI zum Produktdesigner wird

Beim generativen Design werden KI-Algorithmen zur treibenden Entscheidungskraft im Produktdesign. Anhand vorgegebener Parameter können sie eine Vielzahl an passenden Produktentwürfen berechnen. Dadurch ändert sich auch die Rolle von Produktdesignern und Ingenieuren. Ganz ohne sie geht es jedoch nicht.

Bild: ©Gorodenkoff/stock.adobe.com / Bild: PTC Inc. [1]

Bild: ©Gorodenkoff/stock.adobe.com / Bild: PTC Inc.

Beim Konzept des von künstlicher Intelligenz (KI) gesteuerten generativen Designs in der Produktentwicklung handelt es sich nicht um eine bahnbrechende Innovation. Bereits vor einigen Jahren kam es zu einer Art erstem Hype rund um dieses Thema, allerdings gab es auf diesem Gebiet immer noch keinen rechten Durchbruch – zu groß war die Skepsis gegenüber KI-Algorithmen als treibende Entscheidungskraft im Produktdesign. Darüber hinaus war es für Anbieter von 3D-CAD-Technologie bisher schwierig, Ingenieure und Entwickler für den Einsatz von Simulationstechnik in einem frühen Konstruktionsprozess zu begeistern, da die technologischen Herausforderungen wie die mangelnde Geschwindigkeit der Anwendungen oft noch zu groß erschienen. Doch durch Cloudtechnologien sowie Fortschritten in den Bereichen Simulationstechnologie, dem 3D-Druck sowie beim Machine Learning als eine der KI-Technologien steht das Konzept des generativen Designs in der Produktentwicklung vor einer breiteren Anwendung im Markt. Dabei gilt es auch, die zukünftige Rolle des Produktentwicklers im Blick zu behalten.

Computer wird zur treibenden Kraft

Einfach ausgedrückt, bedeutet generatives Design, dass Menschen und Computer gemeinsam Objekte entwerfen, die ein Mensch alleine nicht zu entwickeln vermag. Während die Produktentwickler und Ingenieure bislang noch selbst aktiv und kreativ über ein neues Produkt, Bauteil oder eine größere Konstruktion wie eine Brücke oder ein Haus nachdachten und den Computer samt moderner CAD-Software als Hilfsmittel nutzten, wird beim generativen Design der Computer zur treibenden Kraft. Der Mensch legt zunächst Designparameter und Funktionsanforderungen wie etwa Maximalgröße (Bauraum), Gewicht, Werkstoffart, Belastbarkeit, Fertigungsprozess oder Kosten fest. Zudem ist es möglich, Designparameter zu definieren, die Kaufentscheidungen, Fertigungskapazitäten, den Status der Lieferkette und regional erforderliche Produktvarianten berücksichtigen. Der Computer errechnet daraufhin nicht nur eine Geometrie, sondern erstellt eine Vielzahl von Design-Entwürfen, die den vorgegebenen Kriterienkatalog in sämtliche Richtungen ausreizen. Die Simulation wird beim generativen Design somit in den Entwicklungsprozess integriert.

Hoher Personalisierungsgrad

Die Vorteile für die Unternehmen sind vielfältig. So kann beispielsweise mehr Zeit in die Erforschung konzeptioneller Designs fließen. Zudem kann die Entwicklung neuer Produkte optimiert werden, beispielsweise durch verbesserte Produzierbarkeit, die Reduktion von Materialkosten sowie kürzere Produktionszeiten. Der Ansatz des generativen Designs ermöglicht außerdem einen hohen Personalisierungsgrad, was dem Kunden zu Gute kommt. Da Simulation, Analyse und Fertigung auf einer Ebene liegen, sinkt die Gefahr möglicher teurer Nachbesserungen deutlich, was die Zeit bis zur Markteinführung stark verkürzen kann.

Simulationen ermöglichen die frühzeitige Erkennung von Schwachstellen oder Fehlkonstruktionen. (Bild: PTC Inc.) [2]

Simulationen ermöglichen die frühzeitige Erkennung von Schwachstellen oder Fehlkonstruktionen. (Bild: PTC Inc.)

Generatives Design

Wenn KI zum Produktdesigner wird

Die KI trifft Entscheidungen

Die KI ist zudem im Stande, auszuwählen, welcher der Designentwürfe sich anhand der Vorgaben am besten eignet. Der Entwickler kann sich auch mehrere Design-Varianten anhand verschiedener Parameter heraussuchen lassen – beispielsweise die besten Vorschläge für unterschiedliche Materialien. Die entsprechenden Kriterien, seien es Material- oder Konstruktionsanforderungen, können in Echtzeit angepasst werden. Nach Sichtung der Möglichkeiten können anschließend erste Prototypen in Fräsmaschinen oder 3D-Druckern erzeugt werden. Oder die Ergebnisse fließen automatisch in Tests ein, die andere Erkenntnisse des Unternehmens etwa zu Kostenkalkulation, Lieferkette und Qualität einschließen können. Somit wird nicht nur viel Zeit eingespart, sondern der Output vergrößert sich um ein Vielfaches.

Der Produktentwickler kann den Optimierungsprozess in Echtzeit verfolgen. (Bild: PTC Inc.) [3]

(Bild: PTC Inc.)

Generatives Design und KI-Unterstützung werden bald feste Elemente der 3D-CAD-Software Creo von PTC sein. (Bild: PTC Inc.) [4]

Generatives Design und KI-Unterstützung werden bald feste Elemente der 3D-CAD-Software Creo von PTC sein. (Bild: PTC Inc.)

Unterschiede zu anderen Technologien

An dieser Stelle ist es wichtig, noch einmal auf den Unterschied zwischen generativem Design und anderen Technologien wie Topologieoptimierung, Gitteroptimierung oder ähnliches einzugehen, die oft unter gleichem Namen genannt werden: Während beim generativen Design von einem ‚weißen Blatt Papier‘ ausgegangen wird, für das der Produktentwickler lediglich einige Rahmenkriterien definiert, beziehen sich alle anderen Technologien auf die Optimierung eines bereits bestehenden Entwurfs durch Simulation am 3D-Modell. Dabei geht es beispielsweise darum, das Gewicht zu reduzieren, ohne die äußere Form des Bauteils zu verändern. Dabei entstehen jedoch keine neuen Gestaltungsmöglichkeiten, sondern lediglich optimierte Variationen einer bekannten Lösung.

Vom Entwickler zum Kurator

Durch den Generative Design-Ansatz verändert sich somit der gesamte Produktentwicklungsprozess und damit auch die Rolle des Produktentwicklers oder Ingenieurs selbst. War er früher die treibende kreative Kraft, die Designentwürfe lieferte, wird er in diesem Prozess mehr zum Kurator der Ergebnisse. Er bleibt zwar von Anfang an in die Entwurfsphase eingebunden, legt aber lediglich die Parameter für den Computer fest und jongliert anschließend mit einigen wenigen Zielvorgaben wie der schnellsten Produktionsvariante, dem in der Herstellung günstigsten Modell oder der Variante mit den besten Produkteigenschaften. Dies hat unter anderem den Vorteil, dass der Entwickler seine Modelle nicht mehr gegenüber anderen Entscheidungsträgern verteidigen muss, da diese mittels Algorithmen entstanden sind, wobei vom jeweiligen Optimum ausgegangen werden kann. Eine wichtige Rolle bleibt jedoch definitiv bestehen – das prüfende Auge in punkto Optik und Ästhetik. Ein solches besitzt der Computer bisher nicht. Dieser rechnet alle vorgegebenen Parameter ein und setzt den optimalen Entwurf nach technischen Gesichtspunkten um. Die Entscheidung bezüglich Optik, Form oder Material obliegt den multisensorischen Fähigkeiten des Produktentwicklers sowie seiner Erfahrung. Dabei ist es ein Unterschied, ob es sich um ein Bauteil innerhalb einer Maschine, Autos oder Flugzeugs handelt, das später niemand mehr zu Gesicht bekommt, oder aber ob es eine Komponente oder ein Produkt wird, das später sichtbar ist und dessen Form, Farbgebung oder Klang kaufentscheidend sein kann.

Breites Anwendungsspektrum

Generatives Design und KI ermöglichen ein breites Anwendungsspektrum. Dafür sorgen auch neue Anwendungspakete, wie es beispielsweise PTC mit seinem zukünftigen Creo-Portfolio anbieten wird. Dabei kommen die Visualisierungstechnologie von Ansys sowie die Generative Design-Technologie des Unternehmens Frustum zum Einsatz. Die Software verlagert die Analyse an den Anfang des Designprozesses. Produktentwickler können dadurch Produktinnovationen schneller vorantreiben.

Schneller entwerfen, Eigenschaften verbessern

Der Generative Design-Ansatz dürfte schon bald breiteren Anklang finden, da Unternehmen zunehmend die Vorteile dieser Methode im Zusammenhang mit der verfügbaren Technologie entdecken. Sie können Produkte schneller entwerfen und fertigen und mit verbesserten Eigenschaften oder zu einem günstigeren Preis anbieten, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.