IIoT Innovation Center

Generatives Design und digitale additive Fertigung sind zentrale Forschungs- und Anwendungsbereiche im Accenture IIoT Innovation Center in Garching. - Bild: Accenture.

| von Dr. Felix Wunner, Tino Krüger und Bernd Gierse, Accenture

Warum wird in der Entwicklung immer mehr digitalisiert? Das so genannte „Generative Design“ kann nicht nur Entwicklungszyklen verkürzen, es gestaltet den ganzen Engineering-Prozess neu. Um zu verstehen, warum das so ist, müssen wir uns herkömmliche Konstruktionsprozesse genauer ansehen und deren Grenzen zeigen.

Nachteile herkömmlichen Engineerings

In der Entwicklung setzen zahlreiche Unternehmen auf bewährte Engineering- und Design-Verfahren (E&D). Das Spektrum reicht von einfachen Möbelstücken bis zu hochkomplexen Maschinen.
Diese Verfahren bestehen üblicherweise aus sechs Schritten:

  • Idee: ein Problem erkennen und ein Lösungskonzept erstellen
  • Gestaltung: einen Prototyp entwickeln auf Grundlage des Konzepts
  • Design: detaillierte Ausarbeitung des Konzepts
  • Validierung: Testen des Produkts, um sicher zu gehen, dass es funktioniert
  • Produktion: Produkt zur Serienreife bringen
  • Marktstart: Markteinführung des Produkts

Die Abfolge der Schritte ist dabei meistens linear, was zu Schwierigkeiten führt:

  • Jeder Schritt erfordert ein hohes Maß an technischem Wissen. Damit Ingenieure ein nutzbares und serienreifes Design entwickeln können, müssen sie jede Dimension und Funktion durch komplexe, domain-spezifische Softwaretools genau definieren. Und das, obwohl sie hochentwickelte Software nutzen.
  • Produkte müssen zurückgerufen werden, wenn etwas in der Validierungs- oder Fertigungsphase schiefläuft. Dann muss das Produkt meist neu entwickelt werden, was zu einer enormen Verschwendung von Ressourcen führt.

  • Strenge Zeitpläne stehen innovativen Lösungen entgegen, da Entwickler und Konstrukteure für die Entwicklung neuer Designs Zeit benötigen. Aufgrund hohen Zeitdrucks führt das häufig zu unkreativen Lösungen mit wenig Aussicht auf nachhaltige Innovationen.

In vielen Firmen wird herkömmliche E&D-Software seit vielen Jahren eingesetzt. Sie erleichtert viele der Aufgaben innerhalb dieser Abfolge: Beispielsweise erfolgen Berechnungen automatisch oder teilautomatische Werkzeuge beschleunigen den Design-Prozess. Jedoch sind die Phasen der Entwicklung weiterhin dieselben. Und Designer müssen sie alle der Reihe nach durchlaufen.
Neue Technologien bieten hingegen ein großes Potenzial zur Steigerung der Produktivität. Ausreichend Beispiele gibt es dazu aus anderen Bereichen. Generative Design steigert die Effizienz enorm. Dies umfasst auch die Optimierung von Wertschöpfungsketten. Betriebe profitierten vor allem durch die Einführung neuer Fertigungskonzepte wie etwa der additiven Fertigung, auch als 3D-Druck bekannt.

Generatives Design ist die Zukunft

Generative Design erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. KI hilft dabei, schwierige E&D-Prozesse zu vereinfachen, um so die Interaktion zwischen Computern und Ingenieuren zu verbessern. Dabei übernehmen einzelne Rechen-Einheiten den Hauptteil der Arbeit, wie beispielsweise bei der Simulation zur Optimierung der Topologie.
Hierbei werden automatisch Designvorschläge erzeugt und in Einzelschritten so lange weiterentwickelt, bis bestimmte Ziele, also mehrere Designs in möglichst kurzer Zeit, erreicht werden können. Am Schluss wählen Ingenieure dann die beste Design-Variante aus.
Dies beschränkt übrigens keinesfalls den Computer auf rein mechanische Aufgaben. Denn Next-Gen-Algorithmen können mittlerweile so trainiert werden, dass sie ein Design nicht nur in Hinblick auf spezifische Entwicklungsparameter wie Gewicht oder Belastbarkeit optimieren. Auch wirtschaftliche Größen wie etwa Fertigungskosten oder sogar ästhetische Anforderungen werden berücksichtigt.

Generatives Design
Weniger Material: Generative Algorithmen bieten die perfekte Kombination aus Ästhetik und Funktion. Der Prototyp eines exemplarischen Bauteils des free.da Projekts. Free.da ist ein Kollaborationsprojekt zwischen designaffairs und Accenture Industry X.0, das im IIoT Innovation Center in Garching ausgestellt ist. - Bild: Accenture

Besonders interessant ist ihre Anwendung der Gestalt- und Oberflächenoptimierung zur Verbesserung weiterer funktionaler Eigenschaften der Bauteile. nTopology hat beispielsweise eine Software entwickelt, welche unter anderem den Wärmefluss von Komponente durch gezielt vergrößerte Oberflächen optimiert. Des Weiteren haben Startups wie zum Beispiel Additive Flow Anwendungen entwickelt, durch die Ingenieure unterschiedliche Materialien in eine Komponente integrieren können, gleichzeitig aber auch das Prinzip der Topologieoptimierung einsetzen.
Die Ergebnisse aus diesen Prozessen sind außergewöhnlich. Zum einen sind die Produkte überragend. Zum Anderen ist die Entwicklungszeit viel kürzer als bei herkömmlichen Prozessen. Ergebnisse, die ein menschliches Gehirn nicht erreichen kann.

3D-Druck als Schlüssel zum Mehrwert

Wie bereits erwähnt, entfaltet Generative Design seine Potenziale am besten in Verbindung mit anderen Technologien, wie beispielsweise dem 3D-Druck. Zunächst ermöglicht dieser schnelles Prototyping zum Testen der neu gestalteten Konstruktionen.
Zudem, und dies ist noch entscheidender, gibt es für einen 3D-Drucker keine geometrischen Grenzen. Dies bedeutet, dass er selbst äußerst komplexe Strukturen herstellen kann, die mit herkömmlichen Verfahren (wie Schmieden oder Gießen) nicht gefertigt werden können. Höchst ungewöhnliche Designs, wie es nur ein KI-getriebener Algorithmus erzeugen kann, können also tatsächlich produziert werden.
Des Weiteren erleichtert der 3D-Druck die kundenindividuelle Massenproduktion. Es können also Produkte gedruckt werden, die jeweils auf die spezifischen Anforderungen des Kunden abgestimmt sind. Etwa eine individuell perfekt passende Komponente für ein Fahrrad. Und dies zu sehr geringen Kosten, obwohl das Bauteil nur einmal gefertigt wird.

Wie funktioniert dies in der Praxis?

Stellen sie sich vor, sie entwickeln eine Schwinge für ein Motorrad. Zunächst müssen sie den Gestaltungsbereich festlegen. Um zu berechnen, wo sich zum Beispiel die Befestigungspunkte befinden, benötigen sie schon viel Zeit. Zudem müssen weitere Parameter, wie Gewicht oder Drehmoment eingegrenzt werden. Im Anschluss vergehen Stunden, in denen sie berechnen, ob das jeweilige Design alle Entwicklungsanforderungen erfüllt.
Um die Leistungsfähigkeit und den innovativen Geist des generativen Designs wirklich zu verstehen, müssen wir einen Blick auf die klassischen Algorithmen zur Optimierung der Topologie werfen. Diese nutzt man seit vielen Jahrzehnten, um die Größe bestimmter Objekte zu minimieren.
Moderne generative Algorithmen nutzen diese Schritte zwar auch, erweitern allerdings den Bereich der Parameter. Der Nutzer kann dadurch eine größere Auswahl an Anforderungen hinzufügen. Der Workflow wird hierdurch umfangreicher, da die KI nun auch die mögliche Nutzung unterschiedlicher Materialien oder sogar unterschiedlicher Fertigungskonzepte analysieren kann. Dies macht die Entwicklungsarbeit am Ende einfacher und besser.
Generative Algorithmen sparen also Zeit. Sie können aber auch zur Entwicklung neuer Produkte beitragen, die es ohne diese Technik nicht gegeben hätte. Forscher analysieren durch generative Algorithmen beispielsweise den Knochenbau von Patienten. Orthopädische Produkte können darauf aufbauend mit Hilfe von generativer Fertigung sofort und individuell hergestellt werden.

Beispiele aus der Praxis

  • General Motors war eines der ersten Automobilunternehmen, das generatives Design nutzte, um das Gewicht seiner Fahrzeuge zu reduzieren. 2018 entwickelte das Unternehmen in Zusammenarbeit mit Autodesk 150 neue Designideen für eine Sitzkonsole. Am Ende entschied es sich für eine Lösung, die 40 Prozent leichter und 20 Prozent stabiler war als die ursprünglich verbaute Konsole.
  • Under Armour entwickelte mit Hilfe generativer Algorithmen einen Sportschuh für alle Sportarten. Baumwurzeln inspirierten die Unternehmer für ein optimales Verhältnis aus Flexibilität und Stabilität. Der Algorithmus brachte eine unkonventionelle Geometrie hervor, die im 3D-Druckverfahren in den Schuh eingebracht wurde.
  • Um neben der Funktion auch die Ästhetik ihrer Möbelstücke zu optimieren nutzen Philippe Starck und die Designfabrik Kartell ebenfalls Algorithmen. Das Unternehmen stellte sich dazu eine ganz einfache Frage: Wie können wir unseren Körper unter Einsatz geringster Materialmengen sicher und komfortabel ruhen lassen? Die Designer des Unternehmens fanden die Antwort mit Hilfe einer KI – und gestalteten ein unkonventionelles, aber hoch effektives Stuhldesign.

Wo beginnen?

Generatives Design entwickelt sich schnell weiter. Jeden Tag entstehen neue atemberaubende Anwendungen. Aber: ein Selbstläufer ist es dennoch nicht. Die Einführung des Verfahrens erfordert teils erhebliche Veränderungen bei Abläufen und Arbeitsweisen. Aber auch beim Selbstverständnis von Ingenieuren und Designern ist ein Umdenken nötig. Generatives Design ändert nicht nur Produkte. Es bricht oft traditionelle Strukturen vollständig auf.
FEM-Entwickler oder das Variantenmanagement können durch diese Technik überflüssig werden. Dies führt zur Veränderung traditioneller Produktlebenszyklen innerhalb von Unternehmen. Zudem sollte der benötigte Aufwand nicht unterschätzt werden, wenn sich Entwickler mit generativen Anwendungen auseinandersetzen müssen. Die Software kann nicht intuitiv benutzt werden, sodass Schulungen erforderlich sind.
Viele beliebte E&D-Anwendungen unterstützen mittlerweile Funktionen für generatives Design, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Autodesk beispielsweise hat das generative Design durch die Integration entsprechender Funktionen in seinen Software Produkten standardisiert. Darüber hinaus gibt es aber auch eine steigende Anzahl eigenständiger Open-Source-Programme.
Accenture nutzt generatives Design, um Kunden bei der Entwicklung bestehender Produkte und Verfahren zu unterstützen. Diese Product Engineering Services ermöglichen den Firmen „Shift Left Testings“ und beschleunigen so deren Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen. Darüber hinaus verringern sie F&E-Kosten, verkürzen die Zeit bis zur Produkteinführung und steigern deren Agilität. Generative Anwendungen und Software können von Accenture Spezialisten in bestehende PLM-Prozesse integriert werden.

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