CAD Mit KI mehr Raum für Kreativität

Anbieter zum Thema

Dassault Systèmes Deutschland GmbH

FAULHABER Austria GmbH

Fastems Systems GmbH

Schneider Electric GmbH

Das „C“ von CAD steht ab sofort wieder für „Creativity“. Eine Übersicht, wie maschinelles Lernen und Sprachmodelle dem Konstrukteur bei seinen Alltagsaufgaben unterstützen können.

Dem steilen Aufstieg von Computer-Aided Design (CAD) Mitte der 1980er-Jahre folgte ein lang andauernder Sinkflug ab Ende der 1990er-Jahre. Mit dem Aufkommen von Initiativen rund um Datenmanagement und PLM (Produktlebenszyklus-Management) wurde der computergestützten Erzeugung von Geometrien weit weniger Aufmerksamkeit zuteil. Die Lizenzerlöse gingen zurück, was natürlich auch der immer günstiger werdenden Hardware geschuldet war.

Doch die Veranstaltung „Catia Creative Design & Engineering Days“ im Science Congress Center auf dem Campus der TU München (TUM) in Garching bewies, dass CAD inzwischen auf die große Bühne der rechnergestützten Ingenieurwissenschaften zurückgekehrt ist. Warum CAD nicht mehr als „Commodity“ abgetan wird, hat unter anderem damit zu tun, dass es sich inzwischen dabei eher um CA(AI)D handelt – um ein durch künstliche Intelligenz beflügeltes CAD.

CAD als Teil eines größeren „Universums“

Die Konferenz von Dassault Systèmes verhandelte die Notwendigkeiten für den Umstieg von Catia V5 und dem Highend-Flächenmodellierungswerkzeug Icem Surf auf 3D-Experience Catia. Doch war das Event auch Ausdruck eines Generationswechsels insgesamt von dokumentenzentrierten hin zu plattformbasierten Ansätzen. Denn wenn es nach den führenden Systemanbietern geht, sollte CAD als Teil eines viel größer gedachten „(Industrial) Metaverse“ (Siemens, Nvidia, PTC) beziehungsweise „3D Univ+rses“ (Dassault Systèmes) betrachtet werden. In dieser Melange aus virtuellen und realen Realitäten interagieren die Nutzer über digitale Stellvertreter (Avatare) mit digitalen Zwillingen von Maschinen, anderen Objekten und in einer emulierten Umgebung.

Doch birgt diese Vision tatsächlich auch Potenzial für die industrielle Praxis? Oder ist es nur ein Hirngespinst? „3D-Modellierung alleine reicht heute nicht mehr aus. Wenn man die Komplexität in der Produktentstehung beherrschen will, muss man in Systemen denken und modellieren. Hierzu gehören Anforderungen, Verhalten, Produktarchitekturen, Systems of Systems in einer Plattform“, betonte Olivier Sappin, CEO Catia.

Es sind also diese verschiedenen Blickwinkel, die bei einer holistischen Modellierung von digitalen Zwillingen in Betracht gezogen werden müssen. Nehmen wir die digitale Abbildung der sogenannten „Welcome Sequence“ als Beispiel, bei der ein Fahrzeug den Fahrer begrüßt: Dabei geht es nicht nur um die realitätsnahe 3D-Modellierung des (mechanischen) Instrumententrägers mit all seiner Stofflichkeit, sondern auch um ein Raytracing des ansprechend illuminierten Cockpits (Elektrik/Elektronik und Software). Hinzu kommen weitere Facetten der Mensch-Maschine-Schnittstelle, wie also der Fahrer mit dem Auto insgesamt interagiert („Driver Experience“).

Es muss schneller gehen

Neben all den zusätzlichen Möglichkeiten der Modellierung lebensnaher Erfahrung mit dem virtuellen Produkt darf das sogenannte Front-Loading nicht aus den Augen verloren werden. Denn auch beim Durchspielen neuer Szenarien muss die Time-to-Market möglichst kurz gehalten werden. In Expertenkreisen wird, ganz gleich auf welchen Systemanbieter man setzt, kein Blatt vor dem Mund genommen und ernsthaft über Möglichkeiten der Halbierung von Produktentstehungszeiten gesprochen. Gerade die chinesischen Automobilhersteller machen es vor.

Als Antwort setzt man bei Dassault Systèmes unter anderem auf die enge Verbindung von CAD und Modsim. Letzteres ist eine Kombination aus simultaner Modellierung und Simulation: Konstrukteure werden damit in die Lage versetzt werden, ihre Konstruktionen selbst zu überprüfen, um lange Bearbeitungszeiten zu vermeiden. Modsim als wichtiger Bestandteil einer „Democratization of Simulation“ – so das gängige Schlagwort dafür – vermeidet, dass auf Simulationsingenieure und deren messerscharfes Urteilsvermögen lange gewartet werden muss, indem auf vorab geprüfte, automatisiert ablaufende CAE-Prozesse zugegriffen werden kann.

Ein weiterer Booster in Sachen Geschwindigkeit ist die Nutzung von maschinellem Lernen beziehungsweise künstlicher Intelligenz (KI). So hat Dassault Systèmes das komplette Schulungsmaterial zum Trainieren einer KI verwendet. Damit wird ab dem diesjährigen Release jede Catia-Anwendung vom Chatbot Aura begleitet. Treten Fragen auf, werden diese passend zu dem Kontext durch den Zugriff auf das Schulungsmaterial beantwortet. Ein anderes Beispiel für eine integrierte KI ist, dass bei einer aus dem 3D-Modell abgeleiteten Fertigungszeichnung automatisiert die Platzierung der Bemaßung erfolgt – mit korrekter Anordnung der Maße. Dazu wurde die KI an alten Zeichnungen trainiert.

Neues Berufsbild entsteht

Ganz klar: Das Berufsbild des Konstrukteurs steckt in einem tiefgreifenden Wandel. Bereits heute kann mit einem „Geometrieskelett“ gestartet und die Detaillierung dem Computer überlassen werden. In einem ersten Schritt ist also nicht mehr der Mensch Herr des Geschehens, sondern die Stückliste und integrierte Simulationstechniken.

Wie dramatisch die Auswirkungen eines „CAAID“ sein können, lässt sich am Beispiel der Topologieoptimierung zeigen: Auf Basis von einwirkenden Kräften und Randbedingungen entsteht eine Ausgangstopologie – das ist ein alter Hut. Und bisher folgten viele manuelle Tätigkeiten, um zu einem CAD-Modell zu gelangen, das für die Fertigung taugt. Doch inzwischen kann der Computer die Geometrie selbsttätig nach fertigungsrelevande Kriterien optimieren und die Oberflächen KI-gestützt bis zu einer ausreichenden Güte nacharbeiten.

Das Kürzel „Catia“ steht für „Computer-aided three-dimensional interactive Application“. Die CAD/CAM/CAE-Applikation wurde erstmals 1977 von Dassault Aviation auf den Markt gebracht und vom IT-Spinoff des Flugzeugbauers Dassault Systèmes ab 1981 weiterentwickelt. Icem Surf (ursprünglich VW Surf) wurde in den 1980er Jahren für die hochwertige 3D-Flächenmodellierung („Class A Surfaces“) entwickelt. Nach einer wechselvollen Firmengeschichte ist es seit 2007 Teil von Dassault Systèmes.

Mit der Version 5 von Catia wurde die parametrische Modellierung eingeführt. Der (sehr erfolgreiche) Gegenentwurf dazu war in den 1990er Jahren Pro/Engineer (heute Creo) von PTC und später Unigraphics (heute NX). All diesen Autorensystemen gelang es, dem Vorläufer von KI-Anwendungen KBE (Knowledge-based Engineering, auch: Wissenmanagement) in deren mechanischen CAD-Umgebungen zu integrieren. KBE und die damit verbundene regelgesteuerte Featureerstellung ist eine wichtige Voraussetzung von KI-Anwendungen in CAD. Und heute stehen wir an der Schwelle, dass das KI-basierte CAD-System eigenständig handelt und Ergebnisse liefert, die sich überraschend effizient weiter verwenden lassen.

Auch E-CAD profitiert

Übrigens macht auch die Elektroprojektierung derzeit einen großen Sprung nach vorne. Auf der vergangenen Hannover Messe präsentierte Eplan neue Use Cases zur Implementierung von Large Language Models (LLMs) auf Basis von Microsoft OpenAI Services. Ein Use Case dreht sich um den Eplan Copilot. So liefert das Prompting „Was muss ich berücksichtigen, um konform zur Norm IEC 81 346 zu arbeiten?“ an diesen Assistenten einen zielführenden Workflow zur normgerechten Projektierung.

Die Fortschritte in CAD sind also beachtlich und immer mehr Routinetätigkeiten werden durch den Einfluss von KI verschwinden. Auf alte Gewohnheiten ausruhen indes darf sich der Konstrukteur allerdings nicht.

(ID:50593981)