Automatisierte Produktgestaltung mit künstlicher Intelligenz

Generatives Design und Engineering eröffnen mit Künstlicher Intelligenz (KI) KMU neue Möglichkeiten, Produkte effizient und innovativ zu entwerfen. Diese Technologien kombinieren rechnerische Leistung und intelligente Algorithmen, um automatisierte und oft überraschende Designs zu erzeugen, die den traditionellen Entwurfsprozess ergänzen können.

Wie generatives Design funktioniert

Im Zentrum des generativen Designs stehen Algorithmen, die mit Künstlicher Intelligenz arbeiten. Diese Algorithmen nutzen definierte Eingaben wie Gewichtsbeschränkungen, Materialeigenschaften oder funktionale Anforderungen und generieren darauf basierend optimierte Entwürfe. Ein besonderes Merkmal ist die Fähigkeit, zahlreiche Entwurfsvarianten in kürzester Zeit zu erstellen, was es ermöglicht, die Richtige effizient auszuwählen. Ein KMU, das Möbel produziert, kann so beispielsweise unzählige Stuhlvarianten testen, um das ideale Modell zu finden.

Vorteile der automatisierten Entwurfserstellung

KMU profitieren von verkürzten Entwicklungszeiten und einer gesteigerten Innovationskraft. Die Generierung von Entwürfen durch KI erlaubt eine schnelle Iteration und die Prüfung vielfältiger Lösungen bei geringerem Ressourceneinsatz. Beispielsweise kann ein kleines Ingenieurbüro im Bereich Maschinenbau neue Komponenten entwerfen und die Festigkeit der verschiedenen Optionen ohne lange Testphasen simulieren. Dazu verbessert der Einsatz von generativem Design oft die Produktqualität, indem es Optimierungsmöglichkeiten aufzeigt, die Menschen möglicherweise übersehen.

Herausforderungen bei der Umsetzung

Obwohl die Vorteile offensichtlich sind, stolpern viele Unternehmen anfangs über typische Fehler. Ein häufiger Fehler ist die unzureichende Datenqualität. Für präzise Entwürfe benötigt die KI saubere und umfangreiche Daten. Die Korrektur besteht darin, vor dem Einsatz grosser Wert auf Datenbereinigung und -verwaltung zu legen. Zudem kann der blosse Einsatz von KI zu einer Überschätzung der Technologie führen. Menschliche Analyse und Handwerkskunst sind weiterhin entscheidend. Fehlende Fachkenntnisse in der Interpretation der KI-Ergebnisse sind ein weiterer Stolperstein, der durch gezielte Schulung und Weiterbildung im Unternehmen behoben werden kann.

Kosten und Investitionen optimieren

Generatives Design kann initiale Investitionen erfordern, jedoch führen optimierte Designprozesse oft zu Kosteneinsparungen durch reduzierte Materialkosten und verkürzte Entwicklungszyklen. Unternehmen wie ein kleiner Fahrradzubehörhersteller können beispielsweise durch geringeren Materialverbrauch bei gleichzeitiger Beibehaltung oder Verbesserung der Produktfestigkeit profitieren.

Erfolgreicher Einstieg in 14–30 Tagen

Bedarfsanalyse (1–3 Tage): Definieren Sie Projektziele und Einsatzbereiche für generatives Design in Ihren bestehenden Prozessen.

Datenbewertung (4–5 Tage): Sammeln und bereinigen Sie bestehende Designdaten; evaluieren Sie, welche Daten ergänzend benötigt werden.

Toolauswahl (6–10 Tage): Wählen Sie basierend auf Ihren Anforderungen eine geeignete Softwarelösung und prüfen Sie etwaige Integrationsmöglichkeiten.

Schulung (11–15 Tage): Führen Sie Workshops zum Thema generatives Design und spezifische Software-Schulungen durch, um Ihre Mitarbeitenden zu befähigen.

Pilotprojekt starten (16–20 Tage): Beginnen Sie mit einem kleinen Testprojekt, um die eingesetzte Technik zu validieren und erste Erfahrungen zu sammeln.

Evaluation und Anpassung (21–30 Tage): Analysieren Sie die Ergebnisse des Pilotprojekts und passen Sie Prozesse und Software-Einstellungen auf Basis dieser Erfahrungen an.

Durch die strategische Implementierung von generativen Design- und Engineering-Techniken können KMU produktiver und wettbewerbsfähiger werden, während sie gleichzeitig ihre Innovationskapazität stärken.