KI im Engineering verändert die industrielle Produktentwicklung. Ein Thesenpapier von Dassault Systèmes und WiGeP nennt fünf Voraussetzungen für langfristige Wettbewerbs- und Handlungsfähigkeit.
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Dassault Systèmes und WiGeP stellen fünf Impulse im Thesenpapier „Handlungsfähigkeit stärken – Industrielle Dynamik erfordert neue Engineering-Kompetenz“ vor.ChaoticMind, AdobeStock 974755562
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• Dassault Systèmes und WiGeP formulieren fünf Handlungsimpulse für das Engineering.
• KI und virtuelle Zwillinge eröffnen neue Möglichkeiten für Entwicklung, Simulation und Automatisierung.
• Systemverständnis sowie verlässliche Daten und Modelle gewinnen für die Produktentwicklung an Bedeutung.
• Wirtschaft, Wissenschaft und Politik sollen Engineeringkompetenz und Zusammenarbeit gemeinsam stärken.
Künstliche Intelligenz und virtuelle Zwillinge verändern die industrielle Produktentwicklung. Sie eröffnen neue Möglichkeiten für Entwicklung, Simulation und Automatisierung. Technologie allein schafft nach Einschätzung von Dassault Systèmes und der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Produktentwicklung (WiGeP) jedoch noch keine Innovation.
Entscheidend sei vielmehr das Zusammenspiel von Engineeringkompetenz, belastbaren Daten sowie einer engen Zusammenarbeit zwischen Wirtschaft, Wissenschaft und Politik. Das geht aus dem Thesenpapier „Handlungsfähigkeit stärken – Industrielle Dynamik erfordert neue Engineering-Kompetenz“ hervor. Produkte entwickeln sich zunehmend zu integrierten Systemen, in denen Mechanik, Elektronik, Software, Daten und KI zusammenwirken. Damit steigt die Komplexität der Produktentwicklung. Das Thesenpapier sieht deshalb im Systemverständnis eine Schlüsselkompetenz. Die Beherrschung dieser Komplexität beeinflusst Innovationsfähigkeit und industrielle Wettbewerbsfähigkeit.
Welche Rolle übernimmt der Mensch bei KI im Engineering?
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KI verändert das Engineering grundlegend, ersetzt es nach den Thesen aber nicht. Die Entscheidungshoheit bleibt beim Menschen. Grundlage dafür sind Verständnis, Urteilsfähigkeit und Erfahrungswerte. Damit rückt nicht allein die technologische Leistungsfähigkeit in den Mittelpunkt. Ebenso wichtig bleibt die Engineeringkompetenz, um Ergebnisse einzuordnen und Entscheidungen zu treffen.
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Daten und Modelle als Grundgerüst
Verlässliche Daten und Modelle bilden eine weitere Voraussetzung moderner Produktentwicklung. Sie ermöglichen den Einsatz virtueller Zwillinge für Simulation, Automatisierung und KI-gestützte Entwicklung über den gesamten Produktlebenszyklus. Ihre Qualität entscheidet dem Thesenpapier zufolge zunehmend über Innovationsgeschwindigkeit und Wettbewerbsfähigkeit.
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Fünf zentrale Handlungsimpulse
1. Systemverständnis wird zurSchlüsselkompetenz der Produktentwicklung
2. Künstliche Intelligenz verändert das Engineering – sie ersetzt es nicht
3. Daten und Modelle bilden das Grundgerüst moderner Produktentwicklung
4. Engineeringkompetenz entsteht im Zusammenspiel von Hochschulen, Forschung und Industrie
5. Produktentwicklung muss zu einem strategischen Handlungsfeld der Industrie-, Forschungs- und Bildungspolitik werden
Wie entsteht neue Engineeringkompetenz?
Die steigenden Anforderungen an die Produktentwicklung erfordern eine engere Zusammenarbeit von Hochschulen, Forschung und Industrie. Praxisnahe Ausbildung, kontinuierliche Weiterbildung und ein schneller Wissenstransfer sollen dazu beitragen, neue Methoden und Technologien zügig in die industrielle Praxis zu übertragen. Damit wird Engineeringkompetenz zu einer gemeinsamen Aufgabe verschiedener Akteure.
Produktentwicklung als strategisches Handlungsfeld
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Der fünfte Impuls richtet den Blick auf Industrie-, Forschungs- und Bildungspolitik. Initiativen zur Stärkung der Engineering-Kompetenz, Forschungskooperationen und moderne Engineering-Infrastrukturen werden als zentrale Zukunftsaufgaben beschrieben. Das gemeinsame Handeln von Politik, Wirtschaft und Wissenschaft soll dazu beitragen, die industrielle Handlungsfähigkeit Deutschlands und Europas langfristig zu sichern und die Innovationskraft im internationalen Wettbewerb zu stärken.
Quelle: Mit Material von Dassault Systèmes
Was Sie zu KI im Engineering wissen müssen
1. Was bedeutet KI im Engineering für die Produktentwicklung?
KI eröffnet neue Möglichkeiten für Entwicklung, Simulation und Automatisierung, während die Entscheidungshoheit beim Menschen bleibt.
2. Welche Rolle spielen Daten für KI im Engineering?
Verlässliche Daten und Modelle sind die Grundlage für virtuelle Zwillinge, Simulationen, Automatisierung und KI-gestützte Entwicklung.
3. Welche Kompetenzen erfordert KI im Engineering?
Besonders wichtig sind Systemverständnis, Urteilsfähigkeit und Erfahrungswerte sowie der Umgang mit komplexen integrierten Systemen.
4. Wie lässt sich KI im Engineering in die industrielle Praxis übertragen?
Das Thesenpapier nennt enge Kooperationen zwischen Hochschulen, Forschung und Industrie, praxisnahe Ausbildung, Weiterbildung und schnellen Wissenstransfer.
5. Warum ist KI im Engineering für Deutschland und Europa relevant?
Gemeinsame Anstrengungen von Wirtschaft, Wissenschaft und Politik sollen industrielle Handlungsfähigkeit und Innovationskraft langfristig stärken.
