Entwicklung: Virtuelle Produktentwicklung

Beschreibung

Ziel der Produktoptimierung in der Entwicklung ist es, Produkte bestmöglich im Hinblick auf festgelegte Anforderungen zu gestalten und zu konstruieren. Diese Anforderungen können Effizienzziele wie die Senkung von Fertigungskosten, Langlebigkeit und Qualität der Produkte umfassen, aber auch Nachhaltigkeitsaspekte wie Reparierbarkeit oder die Minimierung des Materialeinsatzes. Die individuellen Zielstellungen beeinflussen unter anderem die Materialauswahl und die Produktgeometrie.

Generative KI, insbesondere Diffusionsmodelle, können in der virtuellen Produktentwicklung eine entscheidende Rolle spielen, indem sie neue Designvorschläge und Materialkombinationen generieren, die traditionelle Methoden oft übersehen. Diese Modelle können alternative Produktdesigns entwickeln, die auf Materialeinsparung, strukturelle Festigkeit und Nachhaltigkeit optimiert sind. Darüber hinaus unterstützen sie die Optimierung der Produktgeometrie und die Materialauswahl, um Produkte zu schaffen, die sowohl funktional als auch umweltfreundlich sind, und beschleunigen dabei den Innovationsprozess erheblich.

Potenziale

Die Integration von KI in die virtuelle Produktentwicklung bietet erhebliche Potenziale zur Steigerung der Ressourceneffizienz, wie am Pilotprojekt mit der Johann Herges GmbH deutlich wird. Dieses Unternehmen plant, die Produktion orthopädischer Einlagen durch ein KI-unterstütztes 3D-Druckverfahren grundlegend zu transformieren. Traditionell erfordert die Herstellung solcher Einlagen den Einsatz verschiedener Aufbauten und ist zeitintensiv. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz, insbesondere durch den Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen (ANN) und Support Vector Machines (SVM), strebt das Unternehmen an, die Ressourceneffizienz deutlich zu verbessern, indem der Materialeinsatz optimiert und die Produktionszeiten verkürzt werden.

Die Anwendung generativer KI, insbesondere von Diffusionsmodellen, bietet darüber hinaus die Möglichkeit, Produktdesigns zu entwickeln, die den Materialverbrauch minimieren, ohne die strukturelle Integrität oder Funktionalität der Produkte zu beeinträchtigen. Diese Modelle können alternative Designlösungen vorschlagen, die den Materialbedarf reduzieren, was sowohl die Herstellungskosten senkt als auch den ökologischen Fußabdruck verringert. Sie unterstützen die Auswahl nachhaltigerer Materialien und bewerten deren Eigenschaften im Hinblick auf Ressourcenschonung, was zur Entwicklung langlebiger und reparierbarer Produkte führt. Durch die Optimierung der Produktgeometrie werden Produktionsabfälle weiter reduziert, was zu einer noch effizienteren Nutzung der eingesetzten Ressourcen führt. Insgesamt tragen diese KI-gestützten Ansätze wesentlich zur ressourceneffizienten Produktentwicklung bei und ebnen den Weg zu einer nachhaltigeren Industrie.

Verbreitungsgrad

Der Einsatz von generativer KI in der virtuellen Produktentwicklung, insbesondere durch Diffusionsmodelle und andere KI-Technologien, weist derzeit noch einen niedrigen Verbreitungsgrad auf. Während einige innovative Unternehmen und Pilotprojekte, wie das der Johann Herges GmbH, die Potenziale dieser Technologien bereits nutzen, ist die breite Einführung in der Industrie noch nicht weit fortgeschritten. Viele Unternehmen stehen vor Herausforderungen bei der Implementierung, einschließlich hoher technischer Komplexität, erforderlicher Investitionen in spezialisierte Software und mangelnder Erfahrung im Umgang mit KI-gestützten Entwicklungsprozessen.