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KI Methoden verkürzten Entwicklungszyklen 120-fach | Felsaris
Mit KI Methoden von Felsaris werden Entwicklungszyklen um bis zu Faktor 120 verkürzt, Kosten gesenkt und prädiktive Surrogat-Modelle mit >99 % Genauigkeit implementiert
Künstliche Intelligenz revolutioniert die moderne Produktentwicklung und ermöglicht es Ingenieurbüros wie Felsaris, Entwicklungszyklen drastisch zu verkürzen. Während klassische Engineering-Ansätze oft auf zeitaufwendige Trial-and-Error-Methoden setzen, nutzt Felsaris KI-gestützte Verfahren zur schnellen, datenbasierten Optimierung technischer Produkte. Der Einsatz von maschinellem Lernen, Surrogat-Modellen und intelligenten Algorithmen reduziert die Zeit bis zum funktionsfähigen Prototyp um bis zu 120-mal und senkt gleichzeitig die Entwicklungskosten erheblich. Mehr dazu hier.
KI-basierte Surrogat Modelle ersetzen kostenintensive Iterationen
Der traditionelle 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 zeitaufwendig, 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 „Ersatz-Modell“. „Ersatz“ bezieht sich hierbei auf die Nachbildung eines physikalisch-technischen Systems und dessen Verhalten bei veränderlichen Eingabewerten – ähnlich wie eine CFD-Simulation die digitale Nachbildung eines Windkanalversuchs darstellt. Ein prädiktives Machine-Learning-Modell aus CFD-Ergebnissen fungiert somit 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 beeindruckende Effizienz: Statt 500 zeitintensiver CFD-Simulationen genügen durch intelligente Design-of-Experiments-Methoden bereits 50 Simulationen, um ein hochgenaues Surrogat-Modell zu erstellen.
Das Ergebnis: Ingenieure erhalten Designbewertungen in nur einer Minute statt der ursprünglich benötigten zwei Stunden pro Variante. Dies ermöglicht eine 120-mal schnellere Design-Exploration und macht umfangreiche Parameterstudien praktisch durchführbar.
Machine Learning optimiert Entwicklungs Entscheidungen automatisch
Maschinelles Lernen geht bei Felsaris über reine Surrogat-Modelle hinaus. Reinforcement Learning-Algorithmen erkunden eigenständig den Designraum und identifizieren automatisch optimale Lösungen. Diese Methode ist besonders wertvoll bei der Entwicklung strömungsführender Systeme wie Ventilen, Brennstoffzellen oder Verbrennungsmotoren, wo eine Vielzahl von Parametern gleichzeitig optimiert werden muss.
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. Dadurch 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 notwendig waren.
Entwicklung der KI-gestützten Produktentwicklung bei Felsaris
Die Entwicklung der KI-Integration bei Felsaris folgt einem strukturierten Ansatz, der auf jahrelanger Erfahrung in der computergestützten Entwicklung aufbaut. Das Ingenieurbüro nutzt etablierte Machine Learning-Frameworks in Kombination mit hochspezialisierten 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 Grundlage für die KI-Algorithmen dient. Anschließend werden durch intelligente Versuchsplanung (Design of Experiments) die wichtigsten Design Punkte identifiziert und simuliert.
Diese Simulationsdaten bilden die Trainingsgrundlage für neuronale Netze und andere Machine Learning-Algorithmen. Besonders bewährt haben 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 als Projektarbeit. Jedes neue Entwicklungsprojekt liefert zusätzliche Trainingsdaten und erweitert das Wissen der Algorithmen. Dadurch werden die Vorhersagen immer präziser und die Entwicklungszeiten weiter reduziert.
KI Software Entwicklung für maßgeschneiderte Engineering-Lösungen
Die KI-Software-Entwicklung 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 automatisierte Kopplung von CAD-Software mit Simulationsumgebungen. Parametrische 3D-Modelle werden automatisch generiert, simuliert und bewertet – vollständig 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 finale Produktperformance ermöglichen. Diese Modelle können parallel zum bestehenden klassischen Entwicklungs-Workflow aufgebaut werden – teilweise unter Nutzung bereits simulierter Betriebspunkte sowie durch die effiziente Ergänzung neuer Datenpunkte.
Für weitreichende Entwicklungsvorhaben kann der Workflow zur Erstellung von Surrogate- bzw. Machine-Learning-Modellen modular erweiterbar aufgebaut werden. Damit adressieren wir frühzeitig das Risiko eines erneuten Trainings und stellen sicher, dass das Vertrauen in die Surrogatmodelle (Ersatzmodelle) langfristig gewahrt bleibt.
Praktische Anwendung: Wasserstoffmotoren-Entwicklung mit KI
Ein eindrucksvolles Beispiel für den praktischen Nutzen der KI-gestützten Entwicklung ist die Wasserstoffmotoren-Entwicklung bei Felsaris. Die komplexe Umrüstung konventioneller Verbrennungsmotoren auf Wasserstoffbetrieb erfordert die gleichzeitige Optimierung zahlreicher Parameter: Einspritzsystem, Zündzeitpunkt, Aufladesystem, 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 gleichzeitig unter Berücksichtigung ihrer Wechselwirkungen.
Das Ergebnis: Ein 6-Zylinder-Motor wurde innerhalb nur eines Jahres erfolgreich von Benzin- auf Wasserstoffbetrieb umgerüstet und erreichte 100 Prozent der ursprünglichen Leistung bei null CO₂-Emissionen. Diese Entwicklungszeit wäre mit herkömmlichen Methoden nicht erreichbar gewesen.
Die KI-Algorithmen identifizierten dabei Konfigurationen, die menschliche Ingenieure möglicherweise übersehen hätten, 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 bestehender Workflows. Die Integration erfolgt schrittweise und orientiert sich an den spezifischen Bedürfnissen der Kunden.
Kleinere Unternehmen profitieren von vorgefertigten KI-Lösungen, die ohne umfangreiche Vorinvestitionen genutzt werden können. Die On-Demand-Services von Felsaris bringen KI-gestützte Entwicklungsmethoden auch für Projekte mit begrenztem Budget zum Einsatz.
Größere Entwicklungsabteilungen erhalten maßgeschneiderte KI-Tools, die in ihre bestehende Software-Landschaft integriert werden. Dabei werden die internen Ingenieure geschult, damit sie die KI-Methoden eigenständig nutzen und weiterentwickeln können.
Die Implementierung beginnt oft mit Pilotprojekten, in denen die Leistungsfähigkeit der KI-Methoden demonstriert wird. Nach erfolgreicher Validierung werden die Algorithmen auf weitere Anwendungsgebiete ausgedehnt.
Kostenreduktion durch intelligente Optimierung
Der Einsatz von KI-Methoden führt zu messbaren Kostenvorteilen in der Produktentwicklung. Physische Prototypen sind teuer und zeitaufwendig, besonders bei komplexen Systemen wie Verbrennungsmotoren oder strömungsführenden Komponenten.
Durch prädiktive KI-Modelle kann die Zahl physischer Prototypen drastisch reduziert werden. Stattdessen werden virtuelle Experimente durchgeführt, die binnen Minuten Ergebnisse liefern, für die früher Wochen oder Monate benötigt wurden.
Die automatisierte Optimierung reduziert außerdem den Bedarf an hochspezialisierten Ingenieuren. Routineaufgaben wie Parameterstudien oder Design-Variationen 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 datengetriebene Entscheidungen
KI-gestützte Entwicklung führt nicht nur zu schnelleren, sondern auch zu besseren Ergebnissen. 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 zuverlässige Basis für Entwicklungs Entscheidungen schafft. Durch die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen steigt diese Genauigkeit mit jedem Projekt weiter an.
Objektive, datenbasierte Bewertungen ersetzen subjektive Einschätzungen und reduzieren das Risiko kostspieliger Fehlentscheidungen. Dies ist besonders wichtig bei der Entwicklung sicherheitskritischer Komponenten 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 mit höherer Qualität zu entwickeln. Felsaris demonstriert durch konkrete Projekterfahrungen, wie maschinelles Lernen, Surrogat Modelle und intelligente Optimierung die Entwicklungszyklen revolutionieren können.
Besonders für Start-ups und KMU eröffnen diese Methoden neue Möglichkeiten: Komplexe Entwicklungsprojekte, die früher großen Konzernen vorbehalten waren, werden durch 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 herkömmlichen Simulationen?
KI-Surrogat Modelle ermöglichen eine bis zu 120-mal schnellere Designbewertung bei einer Genauigkeit von über 99 Prozent. Sie ersetzen zeitaufwendige CFD-Simulationen und ermöglichen umfangreiche Parameterstudien, die mit herkömmlichen Methoden praktisch undurchführbar wären.
Wie werden KI-Algorithmen bei Felsaris trainiert?
Das Training erfolgt mit Daten aus hochpräzisen Simulationen und realen Experimenten. 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 entwickelt maßgeschneiderte Kopplungen zwischen etablierter Engineering-Software und KI-Algorithmen. Die Integration erfolgt schrittweise und ermöglicht die nahtlose Nutzung bestehender Tools mit erweiterten KI-Funktionen.
Welche Kosteneinsparungen sind durch KI-gestützte Entwicklung realistisch?
Durch die Reduktion physischer Prototypen und die Beschleunigung von Entwicklungszyklen lassen sich Kosteneinsparungen von 30-50 Prozent erreichen. Die genauen Einsparungen hängen 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.