Bikini ist gleichbedeutend mit Sommer, Sonne und Strand? Nun, es ist mehr als das, denn es bezieht sich auch auf ein aktuelles gemeinsames Projekt, das sich auf Leichtbau konzentriert, um Innovationen in der ressourcenschonenden Produktentwicklung als Grundlage für nachhaltiges Wirtschaften voranzutreiben.
Der Artikel untersucht die Verschmelzung von Bionik und künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktentwicklung, um die Nachhaltigkeit voranzutreiben, wobei der Schwerpunkt auf dem Leichtbau liegt. Der Spagat zwischen Klimaschutz und Wirtschaftswachstum stellt für viele Unternehmen, insbesondere im Mobilitätssektor, eine große Herausforderung dar. Leichtbau gilt als entscheidende Technologie, um diese beiden Ziele zu erreichen, indem sowohl die Materialkosten als auch die Kohlenstoffemissionen während des Betriebs eines Fahrzeugs reduziert werden. Allerdings werden die oft emissionsintensiven Prozesse der Herstellung und des Recyclings häufig übersehen, was erheblich zu den Kohlenstoffemissionen beiträgt. Um dieses Problem anzugehen, arbeitet ein Konsortium an dem Projekt „Bionik und KI für eine nachhaltige Integration der Produktentwicklung für ressourceneffizienten Leichtbau“ (Bikini).
Ziel des Projekts ist die Einführung nachhaltiger Praktiken für den gesamten Produktlebenszyklus, von der Entwicklung bis zum Recycling, unter Nutzung der Erkenntnisse aus Bionik und KI.
Bionik, die sich bei technischen Entwicklungen von der Natur inspirieren lässt, und KI, die menschliches Lernen durch Algorithmen nachahmt, bilden die Grundlage für innovative Algorithmen und Unterstützungsdienste. Diese Technologien ermöglichen teilautomatisierte Prozesse, die Nachhaltigkeitsbewertungen in die Arbeitsabläufe der Produktentwicklung integrieren. Dadurch wird nicht nur die Leichtbauweise optimiert, sondern auch die Nachhaltigkeit über den gesamten Lebenszyklus des Produkts. Die Nachhaltigkeitsbewertung erstreckt sich auch auf die Ersatzteilbeschaffung und hilft bei der Auswahl umweltfreundlicher Fertigungsprozesse. KI spielt eine zentrale Rolle bei der Analyse komplexer Zusammenhänge zwischen Anforderungen und Nachhaltigkeit in der Phase des Anforderungsmanagements und ermöglicht eine frühzeitige Risikoerkennung. Dieser innovative Ansatz ermöglicht eine schnelle Anpassung und Optimierung von Produktdesigns, ohne dass umfangreiche Neuentwicklungen erforderlich sind. Dieser Ansatz spart Zeit und verbessert die Nachhaltigkeit, indem Fertigungsprozesse oder Materialien ersetzt werden, die anfangs vielleicht geeignet waren, aber in späteren Produktphasen nicht mehr nachhaltig sind.
KI ist von unschätzbarem Wert, wenn es darum geht, iterative Designprozesse zu beschleunigen und umfangreiche Datensätze effizient zu verwalten. Sie kann Fahrzeugdesigns schnell auf Faktoren wie den Fußgängerschutz prüfen und die Geometrie und Funktion natürlicher Prinzipien in technische Lösungen umsetzen.
Das Projekt nutzt die Syneras-Software zur Vernetzung und Automatisierung verschiedener Softwarelösungen im Entwicklungsprozess. EDAG, das als Betatester fungiert, nutzt KI-Funktionen, um die Datenaufbereitung und das Training neuronaler Netzwerke zu automatisieren und die Produktentwicklung zu rationalisieren. Im Hinblick auf die mit nachhaltigen Produkten verbundenen Kostensteigerungen setzt das Projekt auf die Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft, um Lösungen zu finden, die die wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit nicht beeinträchtigen. Es entwickelt Kriterien für die Bewertung und Abwägung widersprüchlicher wirtschaftlicher und nachhaltiger Anforderungen, die anhand historischer Daten validiert und in Algorithmen umgesetzt werden. Diese automatisierte Erfassung und Überprüfung von Anforderungen und Nachhaltigkeitsdaten ermöglicht eine kontinuierliche Optimierung während der Entwicklung.
Ziel des Projekts ist es, die Ergebnisse am Beispiel eines Türmoduls zu präsentieren, wobei eine Gewichtsreduzierung von mindestens 20 % und eine Verkürzung der Entwicklungszeit um 30 % angestrebt wird.
Schließlich unterstreicht der Artikel, wie wichtig es ist, sicherzustellen, dass die während der Entwicklung getroffenen Annahmen zur Nachhaltigkeit mit der Realität übereinstimmen. Die während der Nutzungsphase des Produkts gesammelten Daten, die Lastfälle, Bauteilausfälle und Recyclingdaten umfassen, werden mit dem digitalen Zwilling des Bauteils durch additive Direktmarkierungen verknüpft. Dieser Ansatz gewährleistet eine solide Rückverfolgbarkeit und ermöglicht es zu verfolgen, ob geplante Recyclingmaßnahmen effektiv umgesetzt wurden.
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