KI im Engineering
Code the Product – Vision für die Produktentstehung der Zukunft
von Dr.-Ing. Daniel Steffen, Dr.-Ing. Jens Standke und Philipp Wibbing – erschienen in der ZWF-Sonderausgabe “Künstliche Intelligenz in Engineering und Produktion” (4/2025)
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, immer komplexere Produkte schneller, zu geringen Kosten und mit einem höheren Absicherungsgrad zu entwickeln, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Gelingen kann dies nur, wenn die Produktentwicklung deutlich virtueller wird und Methoden der Softwareentwicklung übernimmt. Im Beitrag wird erläutert, wie eine vollständig digitale Entwicklungsweise – sprich „Code the Product“ – funktioniert und welche Rolle Künstliche Intelligenz (KI) dabei spielt. Sie ist ein wesentlicher Beschleuniger der Produktentstehung und kann ein Enabler für den „Code the Product“-Ansatz sein.
Die neue Realität der Produktentstehung mit Künstlicher Intelligenz
Die rasanten Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) haben einen bedeutenden Entwicklungssprung ausgelöst, der sowohl die Produkte selbst als auch die Prozesse zu ihrer Entstehung tiefgreifend verändert. KI-Lösungen sind heute in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die vor wenigen Jahren noch undenkbar waren. Diese Entwicklungen haben weitreichende Auswirkungen auf die Produktentwicklung und die Produkte an sich. Produkte sind heutzutage keine isolierten Einheiten mehr, sondern agieren als KI-gestützte, vernetzte Systeme, die Daten austauschen und Prozesse intelligent und autonom steuern können. Ein prägnantes Beispiel hierfür sind moderne Industrieanlagen, die durch das Industrial Internet of Things (IIoT) miteinander verbunden sind. Diese Anlagen kommunizieren nicht nur untereinander, sondern nutzen auch KI-Algorithmen und Data Analytics, um Daten in Echtzeit zu analysieren und daraus Optimierungsmaßnahmen für Produktionsprozesse abzuleiten.
Diese Konnektivität bietet erhebliche Vorteile, wie z. B. die Möglichkeit, Produktionsanlagen durch KI-gestützte Software-Updates gezielt zu erweitern und zu verbessern. Maschinelles Lernen und KI ermöglichen es, große Datenmengen aus der Vernetzung effizient zu analysieren. Zudem können durch die Vernetzung Echtzeitdaten gesammelt und analysiert werden, um beispielsweise vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) zu ermöglichen und Ausfallzeiten zu minimieren. Sie gehen aber auch einher mit der Notwendigkeit, sich mit Cybersicherheit und einer dauerhaften Interoperabilität zu beschäftigen.
Die Digitalisierung in der Produktentwicklung, wie sie in der Studie von Bitkom Research beschrieben wird, zeigt, dass Unternehmen, die diese Herausforderungen erfolgreich meistern, erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen können. Sie sind in der Lage, innovative Produkte schneller auf den Markt zu bringen und besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden einzugehen.
