Mobile-Menu

Produktentwicklung Dank KI schneller zur Designentscheidung

Ein Gastbeitrag von Michael Probst, Head of Business Development, CAIQ GmbH 4 min Lesedauer

Anbieter zum Thema

CONTACT Software GmbH
invenio AG
Bechtle PLM Deutschland GmbH

Integrierte CAD-CAE-Prozessketten in Verbindung mit maschinellem Lernen beschleunigen die Produktentstehung erheblich. Die Time-to-Market lässt sich dabei insbesondere durch einen Plattform-Ansatz verkürzen.

Der automatisierte Prozess mit dem Catia-Plug-in von CAIQ ermöglicht Sampling, DoE, Modellerstellung, Simulation, Auswertung mit anschließendem Training der ML-Modelle. So wird die Designfindung beschleunigt. (Bild: Contact Software)
Der automatisierte Prozess mit dem Catia-Plug-in von CAIQ ermöglicht Sampling, DoE, Modellerstellung, Simulation, Auswertung mit anschließendem Training der ML-Modelle. So wird die Designfindung beschleunigt.
(Bild: Contact Software)

Die Simulation wird in der Produktentstehung immer wichtiger. Sie ist zentraler Bestandteil einer datengetriebenen Strategie, die Entscheidungen deutlich schneller treffen kann. Voraussetzung ist, dass unmittelbarer Zugriff auf die entsprechenden Daten besteht und Prozessketten ohne Medienbrüche durchgängig ablaufen. Gerade in der CAD-CAE-Prozesskette ist dies allerdings oftmals nicht der Fall.

Dabei ist eine reibungsfreie CAD-CAE-Prozesskette wichtig, weil die CAD-Daten einerseits den Ursprung und das finale Design dokumentieren, andererseits der Weg hin zum Optimum über viele CAE-Abstimmungsschleifen führt. Dies muss möglichst effizient geschehen, denn eine kurze Time-to-Market ist einer der wichtigsten Benchmarks in der Fertigungsindustrie.

Weiterführende Inhalte