Künstliche Intelligenz revolutioniert die moderne Produktentwicklung und ermöglicht es Ingenieurbüros wie Felsaris, Entwicklungszyklen drastisch zu verkürzen. Während klassische Engineering-Ansätze häufig auf zeitaufwändige Trial-and-Error-Methoden setzen, nutzt Felsaris KI-basierte Verfahren für die schnelle, datenbasierte Optimierung technischer Produkte. Der Einsatz von maschinellem Lernen, Surrogat-Modellen und intelligenten Algorithmen verkürzt die Zeit bis zum funktionsfähigen Prototyp um bis zu das 120-Fache und senkt die Entwicklungskosten. Mehr dazu hier.
KI-basierte Surrogat-Modelle ersetzen kostenintensive Iterationen
Der klassische Produktentwicklungsprozess basiert häufig auf dem „one factor at a time“-Prinzip, bei dem einzelne Parameter nacheinander variiert und getestet werden. Diese Methode ist nicht nur zeitaufwändig, sondern auch ineffizient bei der Erkundung komplexer Designräume. Felsaris durchbricht diesen Ansatz durch den gezielten Einsatz von KI-basierten Surrogat-Modellen. Der Begriff „Surrogate Model“ stammt aus dem Englischen und bedeutet „Ersatzmodell“. „Ersatz“ bezieht sich dabei auf die Nachbildung eines physikalisch-technischen Systems und dessen Verhalten bei veränderlichen Eingaben — ähnlich wie eine CFD-Simulation die digitale Nachbildung eines Windkanalversuchs darstellt. Ein prädiktives Machine-Learning-Modell auf Basis von CFD-Ergebnissen fungiert als Ersatz für viele einzelne, aufwändige CFD-Simulationen.
Diese intelligenten Modelle werden mit Daten aus hochpräzisen CFD-Simulationen trainiert und können anschließend das Verhalten technischer Systeme mit einer Genauigkeit von über 99 Prozent vorhersagen. Ein praktisches Beispiel aus der Felsaris-Praxis zeigt die überwältigende Effizienz: Statt 500 zeitintensiver CFD-Simulationen genügen bereits 50 Simulationen, um ein hochgenaues Surrogat-Modell zu erstellen.
Das Ergebnis: Ingenieure erhalten Designbewertungen in nur einer Minute, statt wie zuvor zwei Stunden pro Variante zu benötigen. Das ermöglicht eine 120-mal schnellere Designexploration und macht umfangreiche Parameterstudien praktisch durchführbar.
Maschinelles Lernen optimiert automatische Entwicklungsentscheidungen
Maschinelles Lernen geht bei Felsaris über reine Surrogat-Modelle weiter. Reinforcement Learning-Algorithmen erkunden eigenständig den Designraum und identifizieren automatisch optimale Lösungen. Dieses Verfahren ist besonders wertvoll bei der Entwicklung strömungsführender Systeme wie Ventilen, Brennstoffzellen oder Verbrennungsmotoren, bei denen mehrere Parameter gleichzeitig optimiert werden müssen.
Die KI-Algorithmen von Felsaris analysieren große Datenmengen aus Simulationen und Experimenten, erkennen komplexe Muster und Wechselwirkungen zwischen Designparametern, die für menschliche Ingenieure oft nicht offensichtlich sind. So werden nicht nur lokale, sondern globale Optima gefunden, was zu deutlich besseren Produkteigenschaften führt.
Ein konkretes Beispiel zeigt die Leistungsfähigkeit dieses Ansatzes: Bei der Optimierung interner Strömungsgeometrien konnte Felsaris durch KI-gestützte Algorithmen automatisch das beste Design identifizieren, ohne dass manuelle Eingriffe oder ingenieurtechnische Vermutungen erforderlich waren.
Entwicklung der KI-gestützten Produktentwicklung bei Felsaris
Die Entwicklung der KI-Integration bei Felsaris folgt einem strukturierten Ansatz, der auf langjähriger Erfahrung in der computergestützten Entwicklung basiert. Das Ingenieurbüro nutzt etablierte Frameworks für maschinelles Lernen in Kombination mit hochspezifischen Engineering-Tools wie CAD-, CFD- und FEM-Software.
Der Entwicklungsprozess beginnt mit der Parametrisierung des zu optimierenden Systems. Alle relevanten Geometrie- und Betriebsparameter werden in ein mathematisches Modell überführt, das als Basis für die KI-Algorithmen dient. Anschließend werden die wichtigsten Designpunkte identifiziert und simuliert durch intelligente Versuchsplanung (Design of Experiments).
Diese Simulationsdaten bilden die Trainingsgrundlage für neuronale Netze und andere Machine-Learning-Algorithmen. Besonders bewährt haben sie sich bei Felsaris Random Forest-Algorithmen und Bayessche Optimierung, da sie auch mit begrenzten Datensätzen zuverlässige Vorhersagen treffen können.
Die kontinuierliche Weiterentwicklung der KI-Methoden erfolgt projektbegleitend. Jedes neue Entwicklungsprojekt liefert zusätzliche Trainingsdaten und erweitert das Wissen über die Algorithmen. Dadurch werden die Vorhersagen immer präziser und die Entwicklungszeiten weiter reduziert.
KI-Softwareentwicklung für maßgeschneiderte Engineering-Lösungen
Die KI-Softwareentwicklung bei Felsaris konzentriert sich auf die nahtlose Integration von Machine-Learning-Algorithmen in bestehende Engineering-Workflows. Statt auf Standardlösungen zu setzen, entwickelt das Unternehmen maßgeschneiderte KI-Tools, die exakt auf die Anforderungen der technischen Produktentwicklung abgestimmt sind.
Ein zentraler Baustein ist die automatische Kopplung von CAD-Software mit Simulationsumgebungen. Parametrische 3D-Modelle werden automatisch generiert, simuliert und bewertet, komplett ohne manuellen Aufwand. Die KI-Software steuert dabei den gesamten Prozess: von der Geometrieerstellung über die Vernetzung bis hin zur Auswertung der Simulationsergebnisse.
Besonders innovativ ist die Entwicklung prädiktiver Modelle, die bereits in frühen Entwicklungsphasen zuverlässige Aussagen über die endgültige Produktleistung ermöglichen. Diese Modelle lassen sich parallel zum bestehenden klassischen Entwicklungsworkflow aufbauen — teilweise unter Nutzung bereits simulierter Betriebspunkte und durch die effiziente Ergänzung neuer Datenpunkte.
Für umfangreiche Entwicklungsvorhaben ist der Workflow zur Erstellung von Surrogat- bzw. Machine-Learning-Modellen modular erweiterbar aufgebaut. So wird dem Risiko eines erneuten Trainings frühzeitig begegnet und sichergestellt, dass die Zuverlässigkeit der Surrogat-Modelle (Ersatzmodelle) langfristig erhalten bleibt.
Praktische Anwendung: Entwicklung von Wasserstoffmotoren mit KI
Ein eindrucksvolles Beispiel für die praktische Nutzung der KI-gestützten Entwicklung ist die Entwicklung von Wasserstoffmotoren bei Felsaris. Die komplexe Umrüstung konventioneller Verbrennungsmotoren auf Wasserstoffbetrieb erfordert die parallele Optimierung zahlreicher Parameter: Einspritzsystem, Zündzeitpunkt, Ladesystem, Brennraumgeometrie und Ventilsteuerung.
Klassische Entwicklungsmethoden würden diese Aufgabe in sequenzielle Einzelschritte aufteilen und jede Komponente isoliert optimieren. Die KI-Methoden von Felsaris betrachten dagegen das Gesamtsystem und optimieren alle Parameter unter Berücksichtigung ihrer Wechselwirkungen.
Das Ergebnis: Ein 6-Zylinder-Motor wurde innerhalb von nur einem Jahr erfolgreich von Benzin auf Wasserstoffbetrieb umgerüstet und erreichte 100 Prozent der originalen Leistung bei null CO₂-Emissionen. Diese Entwicklungszeit wäre mit konventionellen Methoden nicht erreichbar gewesen.
Die KI-Algorithmen identifizierten dabei Konfigurationen, die menschlichen Ingenieuren möglicherweise entgangen wären, und führten zu einem optimierten Gesamtdesign, das sowohl leistungsstark als auch emissionsarm ist.
Integration von KI in bestehende Entwicklungsprozesse
Felsaris versteht KI nicht als Ersatz für bewährte Engineering-Methoden, sondern als intelligente Erweiterung vorhandener Workflows. Die Integration erfolgt schrittweise und orientiert sich an den spezifischen Anforderungen der Kunden.
Kleinere Unternehmen profitieren von vorgefertigten KI-Lösungen, die ohne umfangreiche Vorinvestitionen genutzt werden können. Die On-Demand-Services von Felsaris machen KI-basierte Entwicklungsmethoden auch für Projekte mit begrenztem Budget zugänglich.
Größere Entwicklungsabteilungen erhalten maßgeschneiderte KI-Tools, die in ihre bestehende Softwarelandschaft integriert sind. Dabei werden die internen Ingenieure so geschult, dass sie die KI-Methoden eigenständig nutzen und weiterentwickeln können.
Die Einführung beginnt häufig mit Pilotprojekten, in denen sich die Leistungsfähigkeit der KI-Methoden zeigt. Nach erfolgreicher Validierung werden die Algorithmen auf weitere Anwendungsbereiche ausgeweitet.
Kostenreduktion durch intelligente Optimierung
Der Einsatz von KI-Methoden führt zu messbaren Kosteneinsparungen in der Produktentwicklung. Physische Prototypen sind teuer und zeitaufwändig, besonders bei komplexen Systemen wie Verbrennungsmotoren oder stromführenden Komponenten.
Durch prädiktive KI-Modelle kann die Anzahl physischer Prototypen drastisch reduziert werden. Stattdessen werden virtuelle Experimente durchgeführt, die innerhalb von Minuten Ergebnisse liefern, für die früheren Wochen oder Monate benötigt wurden.
Die automatisierte Optimierung reduziert zudem den Bedarf an hochspezialisierten Ingenieurressourcen. Routineaufgaben wie Parameterstudien oder Designvariationen werden von KI-Algorithmen übernommen, während sich die Ingenieure auf kreative und strategische Aufgaben konzentrieren können.
Besonders kleine und mittelständische Unternehmen profitieren von diesem Ansatz, da sie Zugang zu modernsten Entwicklungsmethoden erhalten, ohne eigene KI-Expertise aufbauen zu müssen.
Qualitätssteigerung durch datengestützte Entscheidungen
KI-gestützte Entwicklung führt nicht nur zu schnelleren, sondern auch zu besseren Resultaten. Die Algorithmen können Designräume vollständiger erkunden, als es manuell möglich wäre, und identifizieren Lösungen, die alle Optimierungsziele gleichzeitig erfüllen.
Die Vorhersagegenauigkeit moderner KI-Modelle liegt bei über 99 Prozent, was eine verlässliche Grundlage für Entwicklungsentscheidungen schafft. Durch die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen steigt diese Genauigkeit bei jedem Projekt weiter an.
Objektive, datenbasierte Bewertungen ersetzen subjektive Einschätzungen und reduzieren das Risiko kostspieliger Fehlentscheidungen. Das ist besonders relevant bei der Entwicklung sicherheitskritischer Bauteile oder bei Produkten mit hohen Stückzahlen.
Fazit: KI als Wegbereiter für Innovation
Die Integration von KI-Methoden in die Produktentwicklung ermöglicht es Unternehmen, schneller, kostengünstiger und in höherer Qualität zu entwickeln. Felsaris demonstriert durch konkrete Projektarbeit, wie maschinelles Lernen, Surrogat-Modelle und intelligente Optimierung die Entwicklungszyklen revolutionieren können.
Gerade für Start-ups und KMU eröffnen diese Methoden neue Möglichkeiten: Komplexe Entwicklungsprojekte, die zuvor Großunternehmen vorbehalten waren, werden mit KI-Unterstützung auch für kleinere Unternehmen realisierbar.
Möchten Sie die Leistungsfähigkeit KI-gestützter Produktentwicklung für Ihr nächstes Projekt nutzen? Kontaktieren Sie Felsaris für ein unverbindliches Beratungsgespräch und erfahren Sie, wie künstliche Intelligenz Ihre Entwicklungszyklen verkürzen kann.
Häufig gestellte Fragen zur KI-gestützten Entwicklung
Welche Vorteile bieten KI-Surrogat-Modelle gegenüber traditionellen Simulationen?
KI-Surrogat-Modelle ermöglichen eine bis zu 120-mal schnellere Designbewertung bei einer Genauigkeit von über 99 Prozent. Sie ersetzen zeitaufwändige CFD-Simulationen und ermöglichen umfangreiche Parameterstudien, die mit den üblichen Methoden praktisch undurchführbar waren.
Wie werden KI-Algorithmen bei Felsaris trainiert?
Das Training erfolgt mit Daten aus hochpräzisen Simulationen und realen Versuchen. Durch intelligente Versuchsplanung wird die Anzahl der benötigten Trainingsdaten minimiert, während gleichzeitig eine hohe Modellgenauigkeit erreicht wird.
Können bestehende CAD- und CFD-Workflows in KI-Systeme integriert werden?
Ja, Felsaris hat maßgeschneiderte Kopplungen zwischen etablierter Engineering-Software und KI-Algorithmen entwickelt. Die Integration erfolgt schrittweise und ermöglicht die nahtlose Weiternutzung bestehender Tools mit erweiterten KI-Funktionen.
Welche Kosteneinsparung ist durch KI-gestützte Entwicklung realistisch?
Durch die Reduzierung physischer Prototypen und die Beschleunigung der Entwicklungszyklen lassen sich Kosteneinsparungen von 30 bis 50 Prozent erreichen. Die genaue Einsparung hängt von der Komplexität des Projekts und dem Integrationsgrad der KI-Methoden ab.
Ist KI-gestützte Entwicklung auch für kleinere Unternehmen zugänglich?
Absolut. Felsaris bietet flexible On-Demand-Services, die auch für Projekte mit begrenztem Budget geeignet sind. Kleinere Unternehmen können von fortschrittlichen KI-Methoden profitieren, ohne eigene Expertise aufbauen zu müssen.