Im Bereich Technik und Design ist das Generative Engineering, auch Generative Design genannt, im Begriff, die traditionellen Entwicklungsprozesse zu verändern, indem es manuelle Abstimmungsschritte automatisiert. Anstatt Komponenten manuell zu entwerfen, beschreiben Ingenieure deren Eigenschaften mathematisch und verlassen sich auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI), um die entsprechende Geometrie zu generieren. Dieser Ansatz rationalisiert den Entwicklungsprozess und macht komplizierte manuelle Aufgaben, den Austausch von Dokumenten in verschiedenen Formaten und lange Wartezeiten bei Konstruktionsänderungen überflüssig.
Sebastian Flügel, Projektleiter bei EDAG, einem innovationsorientierten Entwicklungsdienstleister, betont, dass generatives Design das Schnittstellenmanagement zu nachgelagerten Systemen wie Computer-Aided Design (CAD) oder Simulation vereinfacht. Bei diesem Paradigmenwechsel befassen sich die Konstrukteure nicht mehr mit den komplizierten Details des Erscheinungsbildes eines Bauteils, sondern definieren die Eigenschaften des Bauteils durch eine mathematische Beschreibung, die so genannte DNA. Dieser umfassende Ansatz steht im Gegensatz zu der traditionellen Methode, bei der verschiedene Softwareanwendungen während des Entwicklungsprozesses aneinandergereiht werden.
Eine der Herausforderungen bei der generativen Entwicklung ist die Beschränkung auf Komponenten, die mathematisch beschrieben werden können. In Bereichen wie dem Automobildesign, wo spezifische Produktionsbeschränkungen oder ästhetische Anforderungen bestehen, kann die Anwendung des generativen Designs eine Herausforderung darstellen. Es gibt jedoch Fortschritte, insbesondere bei additiven Fertigungsverfahren, bei denen die geometrischen Einschränkungen geringer sind. EDAG arbeitet mit dem Startup Elise zusammen, um die Anwendbarkeit ihrer Software zu erweitern, so dass sie auf eine breitere Palette von Komponenten anwendbar ist, einschließlich spritzgegossener Kunststoff- und Schmiedekomponenten im Fahrwerk.
Was die organisatorischen Herausforderungen betrifft, so weist Flügel darauf hin, dass für eine effektive Umsetzung des generativen Designs die Abteilungssilos aufgebrochen werden müssen. Dies bedeutet, dass in jeder Abteilung einige wenige Experten die DNA erstellen müssen, wodurch die Designer und Entwickler möglicherweise ihre Programmierkenntnisse erweitern müssen. Das Ziel ist jedoch, dass die Experten Workflows in Tools wie Elise einrichten und diese für andere zugänglich machen.
Generative Konstruktionswerkzeuge wie Elise sollen bestehende Anwendungen wie Catia oder OptiStruct nicht ersetzen, sondern vielmehr ergänzen. Elise verfügt über einen grafischen Programmiereditor, der die Verwendung von vorgefertigten und selbst programmierten Modulen ermöglicht. Obwohl logisches Denken unerlässlich ist, ist Programmiererfahrung nicht zwingend erforderlich. Elise hat in E-Learning und digitale Lernpfade investiert, die es auch Personen ohne Programmierkenntnisse ermöglichen, die Software innerhalb von zwei Monaten zu erlernen.
Moritz Maier, Mitbegründer und Geschäftsführer von Elise, stellt klar, dass beim generativen Design in erster Linie klassische Algorithmen wie die Topologieoptimierung zum Einsatz kommen und keine künstliche Intelligenz. Allerdings gibt es einen KI-Aspekt, der ein „unabhängiges Co-Learning“ innerhalb der Lösung beinhaltet. Die Software schlägt den nächsten logischen Baustein vor und hilft bei der Zusammenstellung von Codefragmenten auf der Grundlage von Benutzerinteraktionen. Mit zunehmender Nutzung lernt das System aus dem Verhalten des Benutzers und wird immer geschickter bei der Erstellung relevanter Vorschläge.
Das ultimative Ziel des generativen Engineerings ist es, den Ingenieuren ein unmittelbares Feedback zu geben, das automatisch aus nachgelagerten Prozessschritten generiert wird. Dieses Feedback befasst sich mit komplexen Fragen wie der Auswahl von Materialien und der Bestimmung der Anzahl von Rippen, um eine optimale Steifigkeit zu erreichen. Maier stellt sich eine offene Architektur vor, die eine Datenautobahn zwischen verschiedenen Werkzeugen schafft und den Datenaustausch und die Zusammenarbeit erleichtert. Trotz der Probleme mit Datenformaten und CAD-Kernen verschiedener Anbieter wird an der Entwicklung von Übersetzungswerkzeugen und Schnittstellen gearbeitet, um eine nahtlose Integration zu gewährleisten.
Sowohl Flügel als auch Maier sehen in der generativen Entwicklung eine befreiende Kraft für Ingenieure, die es ihnen ermöglicht, sich mehr auf kreative Lösungen zu konzentrieren, anstatt übermäßig viel Zeit mit werkzeugbezogenen Aufgaben zu verbringen. Auch wenn nicht zu erwarten ist, dass die Automatisierung in der Entwicklung den Bedarf an menschlicher Arbeit verringern wird, ist man doch optimistisch, was das Potenzial für ein exponentielles Wachstum der KI-Fähigkeiten angeht. Maier stellt sich eine Zukunft vor, in der jeder Konstrukteur einen allwissenden Assistenten hat, ähnlich wie J.A.R.V.I.S aus Iron Man, und weist darauf hin, dass selbst die aktuellen Fortschritte im generativen Engineering bereits erhebliche Fortschritte in der Automatisierung und Effizienz machen.
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