gesponsertSimulation Fahrzeugentwicklung heute: virtuell und mittels KI

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Dassault Systèmes Deutschland GmbH

KI transformiert von Grund auf die Art und Weise, wie Fahrzeuge entworfen, getestet, produziert und vermarktet werden. Dabei gilt: Simulieren statt Probieren. Virtual Twins sind die Grundlage für nachhaltige Innovation und fortlaufende Produktverbesserungen – und ermöglichen die KI-Revolution in der Automobilbranche.

Was für viele Industriezweige gilt, betrifft die Automobilbranche umso mehr: Die Komplexität der Produktentwicklung ist in den vergangenen Jahren schier explodiert. Verantwortlich dafür ist der Anteil an Elefktronik und Software, der in modernen Fahrzeugsystemen immer größer wird, ebenso die zunehmende Individualisierung. Um dies zu bewältigen, müssen neue Formen der Entwicklung und der Zusammenarbeit gefunden werden. Interdisziplinäre Kollaboration und Kommunikation ist der kritische Erfolgsfaktor. Statt isolierte Komponenten und Prozesse stehen bei der Entwicklung End-to-End-Prozesse im Vordergrund. Lösungen wie die 3DEXPERIENCE Plattform von Dassault Systèmes ermöglichen einen solchen kollaborativen Ansatz. Im Zentrum steht dabei die Virtual-Twin-Technologie.

Ein virtueller Zwilling ist nicht auf das geometrische Modell eines einzelnen Objekts beschränkt, sondern bildet ein ganzes System ab, einschließlich der Umgebung, in der sich das komplexe System befindet. Er kann verschiedene Abstraktionsebenen des Produkts darstellen, inklusive Systemarchitekturen, Spezifikationen und Simulationen seines Verhaltens. In der virtuellen Welt lassen sich so in jedem Entwicklungsschritt die Auswirkungen jeder Optimierung simulieren. Der digitale Zwilling beschreibt, wie das Produkt gestaltet ist, der virtuelle Zwilling beschreibt zusätzlich das Verhalten des Systems.

Wie KI die Virtual Twin Experience bereichert

Virtuelle Zwillinge verknüpfen die virtuelle Welt mit der realen. Erst durch reale Daten, die auf den virtuellen Zwilling projiziert werden, entsteht Kontext. Informationen werden interpretierbar und haben echte Aussagekraft. Um einen solchen erlebbaren virtuellen Zwilling zu gestalten, sind drei Komponenten erforderlich:

• 1. Eine mathematische Beschreibung des Produkts oder gar der kompletten Supply Chain. Diese Beschreibung besteht sowohl aus digitalen als auch aus virtuellen, funktionalen Bestandteilen. Sie erlaubt somit nicht nur Modellierung, sondern auch Simulation, Fertigung, Service bis hin zu Marketing.

• 2. Relevante Realdaten aus verschiedenen Bereichen der Produktentwicklung. Darunter fallen unter anderem Informationen zu Kosten, Gewicht oder Problemstellungen. Viele Unternehmen koppeln diese Daten mit Data-Mining-Konzepten. Effektiver ist es jedoch, die Informationen direkt auf das Modell zu projizieren und sie dadurch zu jeder Zeit nutzbar zu machen.

• 3. Der Mensch als Entscheidungsträger. Auch in Zukunft wird es Personen brauchen, die diese Daten prüfen, ihre Schlüsse daraus ziehen und entscheiden, welche Designs letztlich den Weg zur Marktreife finden.

In allen drei Punkten kommt Künstliche Intelligenz zum Einsatz. Im ersten Schritt unterstützt generative KI dabei, die virtuellen Zwillinge zu erstellen. Den zweiten Schritt, die Data-Science-Ebene, kann KI optimieren, indem sie die gesammelten Rohdaten filtert und clustert, damit nur die relevanten Informationen auf den virtuellen Zwilling übertragen werden.

Und auch im dritten Schritt unterstützt KI den Menschen dabei, Entscheidungen zu treffen. So wird aus dem Einsatz von virtuellen Zwillingen eine KI-basierte Virtual Twin Experience.

Einsatzmöglichkeiten in der Automobilindustrie

Virtual Twins kommen aktuell bereits in verschiedenen Bereichen zum Einsatz, beispielsweise in der Simulation oder beim Testing. Diese Zwillinge erfüllen aber jeweils nur einen einzigen separaten Zweck. Zudem endet das Dasein des digitalen Zwillings meist mit dem Start der Produktion. Erkenntnisse aus der Nutzung des Autos durch den Endkunden fließen nicht als Feedback zurück in die Entwicklung.

Doch gerade diese Daten werden immer wichtiger, denn moderne Software-defined-Vehicles verändern sich auch nach dem Produktionsstart noch maßgeblich. Über regelmäßige Software-Updates lassen sich – ähnlich wie beim Smartphone – neue Funktionalitäten einspielen, angepasst an die individuellen Anforderungen des Fahrers oder der Fahrerin. Deshalb ist die durchgängige Virtual Twin Experience so revolutionär.

Use Case Produktentwicklung: Mit KI zum Unified Design Space

Carry-Over ist in der Autoindustrie gängige Praxis. Bewährte Systeme und Komponenten werden bei der Entwicklung eines neuen Fahrzeugs adaptiert und weiterentwickelt. Dabei greifen OEMs auf jahrzehntelange Erfahrung aus hunderten Fahrzeugmodellen zurück. Doch dieses umfangreiche Know-how wird nicht effektiv genutzt.

Was dazu fehlt, sind standardisierte generische Beschreibungen der Komponenten. Ein vielfach angepasstes Bremssystem könnte beispielsweise viel leichter in neue Modelle integriert werden, wenn es in einer konfigurierbaren Form vorliegt. Genau dabei kann KI helfen.

Möchten Hersteller ein neues Fahrzeug aus mehreren bestehenden Modellen entwickeln, so nehmen sie deren Design Space in den Blick. Dabei untersuchen sie, welche Teile der Fahrzeugstruktur für das neue Fabrikat relevant sind und übernommen werden können. Wegen der Vielfalt und Komplexität der Strukturen ist das bislang jedoch ein sehr aufwendiger Prozess. KI-Algorithmen betrachten nicht nur den Design Space aller zugrunde liegenden Modelle, sondern können die etablierten Fahrzeugstrukturen komplett aufbrechen.

Auf dieser Grundlage kann die KI damit beauftragt werden, aus den vergangenen Fahrzeugprojekten eine eigene, gänzlich neue Struktur abzuleiten – ein generisches Fahrzeug, das auf Erfahrungswerten basiert.

Dieser sogenannte „Unified Design Space“ dient Entwicklern als Grundlage, um Carry-Over zentralisiert und effektiv umzusetzen. Geht es in der Konstruktion zum Beispiel darum, passende Türen für ein neues Fahrzeug zu finden, liefert das KI-basierte gelernte Modell sofort die passenden Bauteile. Der aufwendige Zwischenschritt – herauszufinden, welche Anteile früherer Projekte geeignet sind – entfällt.

Weitere Anwendungen

Mit der Virtual Twin Experience lassen sich auch viele weitere Prozesse im Entwicklungszyklus optimieren, von den Produktspezifikationen über die Zertifizierung bis zur Produktion. Selbst die Vermarktung profitiert, etwa beim Erstellen von Werbefotos vor der Serienproduktion. KI kann trainiert werden, ein Bild – zum Beispiel ein mit generativer KI erzeugtes Landschaftsbild – so zu lesen, dass sie Faktoren wie Tageszeit, Schattenwurf oder Lichtspiegelungen einschätzen kann. Dieses Wissen überträgt sie auf den virtuellen Zwilling und fügt ihn realistisch in die Umgebung ein. Dem Marketing steht damit ein sehr schnelles und akkurates Tool zur Verfügung, das das Fahrzeug exakt so abbildet, wie es später aussieht.

Auch das Flottenmanagement inklusive Problemidentifizierung ist ein potenzielles Einsatzgebiet. Informationen zu Defekten oder zu den Auswirkungen von Software-Updates lassen sich mit einer Kombination aus KI und Data-Science-Methoden filtern. Diese Daten lassen sich dann direkt auf den virtuellen Zwilling projizieren und werden kontextualisiert.

Autohersteller können auf einen Blick feststellen, welchen Entwicklungsschritt das Problem betrifft, welche Ingenieure beteiligt waren und vieles mehr. Dank des raschen Feedbacks können sie Rückschlüsse für die Entwicklung ziehen, um Probleme zu beseitigen und das Fahrerlebnis zu verbessern.

Showcases und mehr – auf der 3DEXPERIENCE Conference 2024

KI und Virtual-Twin-Technologie gehen also in der Produktentwicklung und in vielen angrenzenden Bereichen Hand in Hand. So entstehen nahtlose und effiziente Prozesse, die die Entwicklung und Produktion von Fahrzeugen revolutionieren können und für OEMs erfolgskritisch sind.

Sie wollen das volle Potenzial der KI-basierten Virtual Twin Experience selbst erleben? Die 3DEXPERIENCE Conference 2024 gibt Gelegenheit dazu. Das Event von Dassault Sytèmes zum branchenübergreifenden Ideenaustausch findet vom 16. – 17. Oktober erstmals in München statt.

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