Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
KI-gestützte Simulation für Entwicklung und Produktion
Simulationen schneller, skalierbarer und wirtschaftlicher nutzen
Entscheidungen in Entwicklung und Produktion müssen oft getroffen werden, bevor ihre Auswirkungen vollständig absehbar sind. Simulation reduziert diese Unsicherheit, ist jedoch häufig zeit- und rechenaufwendig. Besonders bei komplexen Parameterräumen gerät sie schnell an ihre Grenzen.
KI gestützte Simulation setzt genau hier an: Sie beschleunigt Berechnungen, erweitert den untersuchbaren Lösungsraum und erschließt völlig neue Anwendungsfelder. Dazu gehören automatisierte Optimierung oder Echtzeit-Prozessüberwachung.
Wofür wird Simulation in der Industrie heute eingesetzt?
Simulation ist ein zentrales Werkzeug entlang der gesamten industriellen Wertschöpfung. Sie unterstützt Unternehmen in der Produktentwicklung, Fertigungsplanung und im laufenden Betrieb.
In der Entwicklung und im Betrieb ermöglichen CFD Simulationen und FEM Simulationen, Strömungsverhalten, Wärmeübertragung oder mechanische Belastungen frühzeitig zu bewerten und Bauteile optimal auszulegen. In der Produktion werden Simulationen genutzt, um Materialflüsse, Anlagenkonzepte oder Automatisierungslösungen risikofrei zu testen.
Wie funktioniert die Interaktion von Künstlicher Intelligenz mit Simulation?
Die Kombination von KI und Simulation eröffnet neue Möglichkeiten, um komplexe Systeme zu verstehen und zu optimieren. Dies kann mit verschiedenen Herangehensweisen umgesetzt werden:
- Synthetische Datengenerierung: Simulationen erzeugen große, gelabelte Datensätze zum Training von KI-Modellen
- KI-Training mittels Simulation: KI-Modelle (z. B. Reinforcement Learning) werden in simulierten Umgebungen trainiert und auf reale Systeme übertragen
- KI-gestützte Ermittlung von Simulationsrandbedingungen: Schwer zu ermittelnde, erforderliche Randbedingungen können genauer bestimmte werden (z. B. Kräfte oder Wärmeübergangskoeffizienten)
- Implementierung von physikalischen Gesetzmäßigkeiten in KI-Modelle: Aufstellen von Physics-Informed KI-Modellen (z.B. PINNs)
- Ersetzen klassischer Simulationen: Durch Surrogate-Modelle lernt KI das Verhalten rechenintensiver Simulationen und ersetzt diese durch schnelle Approximationen.
Welche Vorteile bietet die KI-gestützte Simulation für die Industrie?
In der Praxis scheitert der breite Einsatz von Simulation häufig am hohen Modellierungsaufwand, begrenzten Expertenressourcen und langen Rechenzeiten. Zudem sind Parameterstudien und Optimierungen rechenintensiv und liefern nur einen Bruchteil der möglichen Lösungen. Durch die Kombination klassischer Simulationsmethoden und KI, werden typische Engpässe heutiger Simulationen überwunden.
✔ Kostensenkung und schneller ROI
Weniger physische Prototypen, geringerer Rechenaufwand und automatisierte Abläufe senken die Entwicklungs- und Betriebskosten unmittelbar. Der Return on Investment ist entlang der gesamten Wertschöpfungskette zeitnah messbar.
✔ Kürzere Time-to-Market
Tausende Varianten werden in einem Bruchteil der bisherigen Zeit bewertet. Schnellere Iterationen und frühere belastbare Entscheidungsgrundlagen verkürzen Entwicklungszyklen messbar, ein direkter Wettbewerbsvorteil.
✔ Entscheidungssicherheit und Risikominimierung
Objektive, datenbasierte Analysen ersetzen Bauchgefühl. Umfassendes virtuelles Testen, auch von Grenzfällen, reduziert technische und wirtschaftliche Risiken vor dem realen Einsatz.
✔ Echtzeitfähige Prozessoptimierung
Einsatz dort, wo klassische Simulation zu langsam ist. Digitale Zwillinge, Echtzeit-Prozessüberwachung ermöglichen die Minimierung von Aufwand und Ressourceneinsatz mittels schnellerer Berechnungen in KI Modellen.
✔ Höhere Modellqualität
Indem KI schwer bestimmbare Simulationsparameter präziser aus Daten schätzt oder physikalische Gesetzmäßigkeiten direkt in lernfähige Modelle integriert, können belastbarere Vorhersagen auch bei begrenzter Datenlage erzielt werden.
Mit KI gestützter Simulation entstehen Modelle, die schneller Ergebnisse liefern, präziser vorhersagen und in der digitalen Produktion wesentlich flexibler einsetzbar sind.
Wie gelingt der Einstieg in KI-gestützte Simulation?
Der Einstieg in die KI-gestützte Simulation gelingt in der Regel über einen klar abgegrenzten Proof of Concept (PoC), der wirtschaftlich planbar und mit überschaubarem Risiko umsetzbar ist.
Die Investition hängt dabei vor allem von der Modellkomplexität, dem Integrationsumfang und der verfügbaren Datenbasis ab. Typische Projekte starten ab 14.400 Euro mit einem PoC inklusive explorativer Datenanalyse.
KI-gestützte Simulation für Ihr Unternehmen nutzen
Möchten Sie prüfen, wie KI gestützte Simulation Ihren Anwendungsfall beschleunigen kann? Vereinbaren Sie ein unverbindliches Erstgespräch. Gemeinsam erarbeiten wir eine individuelle Lösung und zeigen Ihnen, wie KI gestützte Simulation Ihre Prozesse spürbar voranbringen kann.