Produktdesigns jenseits der menschlichen Vorstellungskraft

Warum die zukünftige Produktentwicklung mit generativem Design und Künstlicher Intelligenz jetzt Fahrt aufnehmen wird.

23. Mai 2019
Produktdesigns jenseits der menschlichen Vorstellungskraft
Beim Generativen Design werden bald KI-Algorithmen zur treibenden Entscheidungskraft im Produktdesign. (Bild: Frustum)

Warum die zukünftige Produktentwicklung mit generativem Design und Künstlicher Intelligenz jetzt Fahrt aufnehmen wird.

Das Konzept des von Künstlicher Intelligenz (KI) gesteuerten generativen Designs in der Produktentwicklung ist keine bahnbrechende Innovation. Schon vor einigen Jahren existierte eine Art erster Hype rund um dieses Thema, allerdings gab es noch keinen rechten Durchbruch. Zu groß erschien die Skepsis gegenüber KI-Algorithmen als treibende Entscheidungskraft im Produktdesign.

Darüber hinaus war es für Anbieter von 3D-CAD-Technologie bislang schwer, Ingenieure und Entwickler für den im Konstruktionsprozess frühzeitigen und häufigen Einsatz von Simulationstechnik zu begeistern.

Die technologischen Herausforderungen wie die mangelnde Geschwindigkeit der Anwendungen erschienen oft noch zu groß. Inzwischen ist aber viel passiert – in mehrerlei Hinsicht. Dank Cloud-Technologien sowie Fortschritten in den Bereichen Simulationstechnologie, dem 3D-Druck sowie beim Machine Learning als eine der KI-Technologien steht das Konzept des generativen Designs in der Produktentwicklung vor einer breiteren Anwendung im Markt. Spätestens jetzt gilt es auch, sich Gedanken über die zukünftige Rolle des Produktentwicklers zu machen.

Das wahre „Computer Aided Design“

Einfach ausgedrückt, bedeutet generatives Design, das Menschen und Computer gemeinsam Objekte jenseits der menschlichen Vorstellungskraft entwerfen. Während die Produktentwickler und Ingenieure bislang noch selbst aktiv und kreativ über ein neues Produkt, Bauteil oder eine größere Konstruktion wie eine Brücke oder ein Haus nachdachten und den Computer samt moderner CAD-Software als Hilfsmittel nutzten, wird beim generativen Design eben jener Computer zur treibenden kreativen Kraft. Der Mensch legt zunächst Designparameter und Funktionsanforderungen wie etwa Maximalgröße (Bauraum), Gewicht, Werkstoffart, Belastbarkeit, Fertigungsprozess oder Kosten fest.

Es ist sogar möglich, weitere Designparameter zu definieren, die Kaufentscheidungen, Fertigungskapazitäten, den Status der Lieferkette und regional erforderliche Produktvarianten berücksichtigen. Dann übernimmt der Computer. Er errechnet aber nicht nur eine optimale Geometrie, er erstellt Tausende Design-Entwürfe, die den vorgegebenen Kriterienkatalog zwar erfüllen, ihn aber in alle möglichen Richtungen ausreizen. Die Simulation wird beim generativen Design somit in den Entwicklungsprozess integriert. So können beispielsweise ausschließlich Entwürfe ausgegeben werden, die sich für die CNC-Fräsmaschine oder den 3D-Drucker eignen, es können jedoch auch verschiedenen Fertigungsmethoden in die Auswahl gebracht werden.

Die Vorteile, die Unternehmen allein durch das generative Design-Verfahren erzielen, sind vielfältig: Die Produktivität der Produktentwicklungsabteilung in der Entwurfsphase steigt immens sowie auch der Zugewinn an Kreativität und Innovation, wenn mehr Zeit in die Erforschung konzeptioneller Designs gesteckt werden kann.

Es ist beispielsweise möglich, leistungsstärkere Konstruktionen mit geringerem Gewicht und verbesserter Haltbarkeit zu entwickeln. Gleichzeitig fördert diese Art der Entwicklung die Optimierung neuer Produkte für eine verbesserte Produzierbarkeit, die Reduktion von Materialkosten sowie kürzere Produktionszeiten und sie erlaubt einen hohen Personalisierungsgrad, was die Kunden freuen wird. Da Simulation, Analyse und Fertigung auf einer Ebene liegen, sinkt die Gefahr möglicher teurer Nachbesserungen drastisch, was die Zeit bis zur Markteinführung weiterhin stark verkürzen kann.

Die KI kürt den „Sieger“

Nachdem mittels generativem Design und einem möglichen Katalog an Randbedingungen mehrere tausend Designentwürfe entwickelt wurden, lässt die Technik den Menschen aber nicht allein damit – wie soll er schließlich ermitteln, welcher Entwurf nun am besten passt? Diesen Teil der Auswertung übernimmt die KI. Sie sucht die tatsächlich am besten geeignete Version aus und kürt somit den „Sieger“ anhand der Vorgaben. Der Entwickler wiederum kann sich an dieser Stelle sogar mehrere Design-Varianten anhand verschiedener Parameter heraussuchen lassen, beispielsweise die besten Vorschläge für verschiedene Materialien. Oder er sucht das leichteste Modell bei größtmöglicher Steifigkeit.

Ebenfalls können auf dieser Stufe Kriterien in Echtzeit verändert werden, seien es Material- oder Konstruktionsanforderungen sowie auch an die Produktionskosten gekoppelte Parameter wie das Herstellungsvolumen, die Software rechnet es sofort entsprechend um.

Die Technologie liefert dem Entwickler somit in nur kurzer Zeit optimierte Designs für gleich mehrere Ziele gleichzeitig. Nach Sichtung der Möglichkeiten können anschließend erste Prototypen in Fräsmaschinen oder 3D-Druckern erzeugt werden oder die Ergebnisse fließen automatisch in Tests anhand anderer Erkenntnisse des Unternehmens, einschließlich Kostenkalkulation, Lieferketten und Qualitätsdaten, ein. Somit wird nicht nur enorm viel Zeit eingespart, sondern der Output vergrößert sich um ein Vielfaches. Das „aided“ in CAD – Computer Aided Design – wird somit endlich tatsächlich umgesetzt.

Generatives Design ist nicht Topologieoptimierung

An dieser Stelle ist es wichtig, noch einmal den Unterschied zwischen generativem Design und anderen Technologien wie Topologieoptimierung, Gitteroptimierung oder ähnliches einzugehen, die oft unter einem Namen gelistet werden: Während beim generativen Design von einem „weißen Blatt Papier“ ausgegangen wird, für das der Produktentwickler lediglich einige Rahmenkriterien definiert, beziehen sich alle anderen Technologien auf die Optimierung eines bereits bestehenden Entwurfs durch Simulation am 3D-Modell. Hier geht es beispielsweise darum, das Gewicht zu reduzieren, ohne die äußere Form des Bauteils zu verändern. Es entstehen hierbei jedoch nicht vollkommen neue Gestaltungsmöglichkeiten wie beim generativen Design, sondern lediglich optimierte Variationen einer bekannten Lösung.

Der Produktentwickler bleibt die letzte Instanz

Wie bereits beschrieben, ändert sich durch generatives Design und KI der gesamte Produktentwicklungsprozess und damit zunächst auch die Rolle des Produktentwicklers oder Ingenieurs selbst. War er früher die treibende kreative Kraft, die Designentwürfe lieferte, wird er in diesem Prozess mehr zum Kurator der Ergebnisse. Er bleibt zwar von Anfang an in die Entwurfsphase eingebunden, legt aber lediglich die Parameter für den Computer fest und jongliert anschließend mit einigen wenigen Zielvorgaben wie der schnellsten Produktionsvariante, dem in der Herstellung günstigsten Modell oder der Variante mit den besten Produkteigenschaften. Gegenüber der heutigen Realität hat das unter anderem den Vorteil, dass er seine Modelle nicht mehr gegenüber anderen Entscheidungsträgern verteidigen muss, schließlich sind alle mittels Algorithmen entstanden, wobei vom jeweiligen Optimum ausgegangen werden kann.

Eine wichtige Rolle bleibt jedoch definitiv bestehen – das prüfende Auge in punkto Optik und Ästhetik. Der Computer besitzt dieses (noch) nicht. Er rechnet alle vorgegebenen Parameter ein und setzt den optimalen Entwurf nach technischen Gesichtspunkten um.

Besitzt ein Auto letzten Endes und trotz des „optimalen“ Designs auch eine Optik, die beim Käufer ankommt oder wird er zum Ladenhüter der Autohäuser? Was ist mit Farbe und dem ästhetischen Formempfinden der Menschen? Fühlt sich ein Material trotz schlechteren Abschneidens in der Berechnung „besser“ an und wird dadurch eher gekauft? Dies alles sind Fragen, die das breite Set an multisensorischen Fähigkeiten des Produktentwicklers sowie seine Erfahrung beanspruchen. Es ist ein Unterschied, ob es sich um ein Bauteil innerhalb einer Maschine, Autos oder Flugzeugs handelt, das später niemand mehr zu Gesicht bekommt, oder aber ob es eine Komponente oder ein Produkt wird, das später sichtbar ist und dessen Form, Farbgebung oder Klang kaufentscheidend sein können.

Bereit für den täglichen Einsatz

Generatives Design und KI haben mittlerweile eine Reife erlangt, die ein breites Anwendungsspektrum möglich macht. Dafür sorgen auch neue Anwendungspakete, wie es beispielsweise PTC mit seinem zukünftigen Creo Portfolio anbieten wird, in dem die Visualisierungstechnologie von Ansys und die Generative Design-Technologie des gegen Ende letzten Jahres übernommenen Unternehmens Frustum stecken. Die gemeinsame Lösung verlagert die Analyse an den Anfang des Designprozesses. Mithilfe der integrierten Funktionen von Frustum und Ansys kann Creo Designmethoden mit generativem Design empfehlen, Anwender mit Ansys Discovery Live durch den iterativen Designprozess führen und schließlich das vollständige Produkt maßstabsgerecht mit dem umfassenderen Ansys Discovery-Paket validieren. Diese in Creo integrierten Funktionen bieten Produktentwicklern Ingenieuren erstklassige Möglichkeiten, Produktinnovationen schnell voranzutreiben.

Vorbei ist somit die Zeit der langsamen Anwendungen, die eher Zeit kosten als einsparen. Somit dürften generatives Design und KI schon sehr bald breiteren Anklang finden, weil Unternehmen zunehmend die Vorteile dieser Methode im Zusammenhang mit der verfügbaren Technologie entdecken. Vor allem die ersten Anwender werden unter anderem Produkte schneller entwerfen und fertigen und mit verbesserten Eigenschaften oder zu einem günstigeren Preis anbieten können, was ihnen einen gehörigen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann. Markus Hannen, Technical Sales Vice President bei PTC