Unsere KI-Lösungen verstehen, analysieren und interpretieren Geometriedaten – intelligent, praxisbewährt und produktiv im Einsatz bei führenden OEMs aus Automotive, Nutzfahrzeug sowie Luft- und Raumfahrt. Seit über 25 Jahren entwickeln wir leistungsfähige Algorithmen, seit mehr als einem Jahrzehnt kombinieren wir sie mit eigener KI.
Das Ergebnis: einzigartige Lösungen, die Prozesse in der digitalen Produktentwicklung signifikant beschleunigen – für einen schnellen "Return on Innovation".
Maßgeschneiderte Effizienz
Unsere spezialisierten KI-Lösungen automatisieren gezielt Entwicklungsprozesse und sind exakt auf spezifische Use-Cases abgestimmt.
Fokus auf Geometriedaten
Die KI-Algorithmen analysieren komplexe Geometriedaten, unterstützen Anwender:innen bei Entscheidungen und lernen eigenständig dazu.
Schnell einsatzbereit
Unsere standardisierten KI-Software-Module lassen sich über API-Schnittstellen in bestehende Systeme und Prozesse integrieren.
Die KI ist in Quality-Monitor (QM) integriert und wird bereits erfolgreich produktiv eingesetzt. Viele Kunden verwenden QM, um täglich mehrere Millionen Bauteilpaarungen auf geometrische Stimmigkeit zu berechnen. Die generische KI bereitet potenzielle Problemstellen automatisch so auf, dass alle relevanten Informationen auf einen Blick vorliegen und Anwender:innen die Konflikte schnell und effizient bewerten können. Manuelle Aufwände werden dadurch deutlich reduziert. Die Einsatzmöglichkeiten der KI sind vielfältig: angefangen bei der Vorbereitung der Daten, über die Anreicherung mit Zusatzinformationen bis hin zur eigenständigen Bewertung der Konflikte.
Die mitlernende KI unterstützt Sie dabei, Konfliktstellen in digitalen Prototypen schnell und zuverlässig zu bewerten. Sie ist in Quality-Monitor integriert, baut auf der generischen KI auf und passt sich spezifischen Anforderungen an. Das individuelle Training erfolgt mehrgleisig: Die KI lernt sowohl aus aktuellen als auch aus historischen Bewertungen der Anwender:innen und steigert so kontinuierlich ihren praktischen Nutzen.
Für das Training berücksichtigen wir verschiedene Faktoren wie Bauteilbeziehungen, Metadaten und den Vertrauenslevel. Dadurch erkennt die KI, dass dasselbe Problem je nach Kontext unterschiedlich bewertet werden kann.
Die Kombination aus generischer und mitlernender KI bildet die Grundlage für den nächsten Technologiesprung und macht den Entwicklungsprozess effizienter und intelligenter.
Die mitlernende KI arbeitet stets mit den Nutzer:innen zusammen, kann aber – abhängig von Trainingsstand und Vertrauenslevel – auch eigenständig Entscheidungen treffen und so zusätzlich entlasten. Sie erstellt Bewertungsvorschläge für geometrische Konflikte, indem sie auf bereits Erlerntes zurückgreift und Ähnlichkeiten analysiert.
Neben unkritischen Konflikten erkennt und meldet die mitlernende KI nun auch kritische Relationen automatisch. Dadurch wird der gesamte Absicherungsprozess noch effizienter.
Die in Quality-Monitor integrierte KI analysiert für OEMs aus Automotive sowie Luft- und Raumfahrt täglich mehrere Millionen von Bauteilpaarungen. Mit der neuesten Entwicklungsstufe identifiziert die KI kritische Konfliktstellen, bewertet sie und zeigt den Anwender:innen direkt zu Beginn der Absicherung an, welche Konflikte wirklich relevant sind. Langwierige Bewertungsphasen gehören damit der Vergangenheit an.
Als KI-Agent bringen wir die mitlernende KI genau dorthin, wo viele geometrische Probleme entstehen: in die Konstruktion. Mit dieser Funktion ist es zum ersten Mal möglich, kritische Konflikte frühzeitig sichtbar zu machen. Sobald eine neue Konstruktion im PDM-System veröffentlicht wird, überwacht die KI alle Bauteile, Bauteilgruppen sowie Schnittstellen und liefert kontextbezogenes Feedback zu den Konfliktstellen. So können Probleme von den Konstrukteur:innen direkt gelöst werden, die Datenqualität steigt von Anfang an. Folgeprozesse profitieren von weniger Abstimmungsaufwand und geringeren Nachbesserungen.
Kundenbeispiel: Die KI wird kontinuierlich trainiert und verbessert sich laufend. Die drei Grafiken verdeutlichen, wie sie ihr Potenzial Schritt für Schritt entfaltet. Inzwischen kann die KI bereits 40 % aller Konflikte automatisch als unkritisch bewerten.
Die KI überwacht digitale Prototypen und meldet Problemstellen automatisch.
Die KI für Bilderzeugung ist im VT-DMU Modul „photo“ und im Material-Editor eingebunden. Dadurch kann sie einfach in Kundenprozesse und -systeme integriert werden. Die KI-Technologie unterstützt beim Rendering von Bildern, die Grafiken werden direkt aus den 3D-Daten erzeugt. Bei unseren Kunden wird sie dafür eingesetzt, Bilder aus großen Datenmengen zu erzeugen oder 3D-Szenen in Echtzeit zu rendern. Die Ergebnisse können für Marketing-Unterlagen, fotorealistische Produktdarstellungen oder die exakte Darstellung von Produktdetails und vieles mehr verwendet werden.
Die VT-Lösung garantiert perfekte Bildqualität bei minimaler Berechnungszeit und niedrigen Hardware-Anforderungen. Während des Render-Prozesses nutzt die KI das trainierte Netz, optimiert verrauschte Bildstellen und stellt das Bild fertig.
Neben der generischen und mitlernenden KI suchen wir stetig nach weiteren Use-Cases, um künstliche Intelligenz in der virtuellen geometrischen Absicherung erfolgreich einzusetzen. Im Rahmen eines Forschungsprojekts haben wir erfolgreich unsere KI für die automatische Bauteilerkennung entwickelt.
Der Input sind erneut 3D-Daten, die vom trainierten neuronalen Netz erkannt und klassifiziert werden. Das Netz kann auf kundenspezifische Daten angepasst werden. Bei großen Bauteilen greift die KI auf weitere Bauteileigenschaften zurück, so dass Bauteile jeder Größe erkennt werden. Die erkannten Bauteilarten werden mit Wahrscheinlichkeiten ausgegeben.
Die KI liefert wertvolle Informationen, die ohne sie nicht verfügbar wären. Diese Details können wiederum in Systemen für die Bauteilbehandlung verwendet werden, z.B. für die zielgerichtete Kollisionsbehandlung und Berechnung in der virtuellen geometrischen Absicherung, zur Produktionsplanung oder für Einkaufsprozesse. In Quality-Monitor ist die Funktion über „Similar Relations“ bereits integriert und verfügbar.
Mit der KI für geometrische Ähnlichkeitssuche haben wir eine intelligente Lösung entwickelt, die ähnliche Bauteile automatisch identifiziert und gruppiert. Ziel ist es, allen Produktherstellern die Möglichkeit zu bieten, Varianten frühzeitig zu Gleichteilen zu vereinheitlichen – und damit Komplexität, Kosten und Ressourceneinsatz in der Produktentwicklung zu reduzieren.
Der Input sind 3D-Daten, die die KI anhand definierbarer Schwellenwerte analysiert. Es können den Ähnlichkeitsgrad individuell anpassen: Hohe Prozentwerte führen zu besonders präzisen Gruppen ähnlicher Bauteile, geringere Werte lassen größere Toleranzen zu. Dadurch bleibt volle Flexibilität, um Bauteile nach spezifischen Anforderungen auszuwählen, zu vergleichen und zu sortieren.
Integriert in den Entwicklungsprozess überwacht die KI fortlaufend den Datenstand. Sobald neue Geometrien mit definierten Ähnlichkeitswerten hinzukommen, werden diese automatisch den passenden Gruppen zugeordnet. So verbessert sich die Qualität der Suchergebnisse kontinuierlich und der Aufwand für manuelle Sortierung entfällt.
Die KI für Bauteilähnlichkeiten liefert wertvolle Informationen für eine datenbasierte Entscheidungsfindung. Durch die intelligente Gruppierung ähnlicher Komponenten können Unternehmen bereits in frühen Phasen die Teilevielfalt reduzieren, Fertigungs- und Montageprozesse vereinfachen und Lagerkosten senken. Damit bildet die Lösung die Grundlage für eine konsequente Gleichteilstrategie – und schafft messbare Effizienzgewinne.
Im digitalen Service werden Service-Vorgänge für ein neues Produkt bereits während der Entwicklung simuliert. Noch bevor die Produktion beginnt, muss klar sein, wie das Ergebnis gewartet oder repariert werden kann. Das bedeutet, dass zu diesem Zeitpunkt bereits alle Werkstattinformationen wie Reparaturanleitungen, Ersatzteilkonzepte oder Reparaturzeiten vorliegen müssen.
Immer mehr Produktvarianten werden unter hohem Zeitdruck entwickelt. Physikalische Prototypen, an denen Reparaturkonzepte entwickelt werden könnten, sind seit Jahren rückläufig. Aufgrund dieser Rahmenbedingungen werden Werkstattinformationen zunehmend vollständig digital erstellt.
Der Mix aus riesigen Datenmengen, täglichen Änderungen, hohem Zeitdruck und vielen Expertenmeinungen ist eine ideale Ausgangsbasis, um Künstliche Intelligenz effizient einzusetzen. Unsere „Agenten“ registrieren automatisch jede Änderung in den Entwicklungsdaten. Sobald eine geometrische Abweichung identifiziert ist, wird diese dem KI-Prototyp zur Bewertung vorgelegt. Die KI erkennt sofort, welche Auswirkung diese Abweichung auf das Reparaturkonzept hat, und gibt eine Empfehlung ab, ob der Service-Vorgang erneut geprüft werden muss. Dieser Prozess entlastet Anwender:innen spürbar in der täglichen Arbeit, da sie sich nicht mehr jede Änderung in den Daten manuell ansehen müssen, bevor sie entscheiden können.
Die Implementierung von KI-Lösungen in der Produktentwicklung stellt Unternehmen vor Herausforderungen, wie die Verfügbarkeit, Transparenz und Qualität großer Datenmengen sowie die Integration der KI in bestehende Prozesse. Dennoch überwiegen die Vorteile, insbesondere wenn Unternehmen mit spezialisierten KI-Anbietern zusammenarbeiten, die maßgeschneiderte und skalierbare Lösungen bieten.
Für den Industriestandort Deutschland bedeutet dies, dass durch den verstärkten Einsatz von KI die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft der Unternehmen gestärkt wird. Dies trägt dazu bei, Deutschland als führenden Standort für Technologie und Industrie zu positionieren und langfristig Arbeitsplätze zu sichern sowie dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken.
Unsere Lösungen im Bereich 'Künstliche Intelligenz' machen den Unterschied und sind einzigartig am Markt. Weit vor ChatGPT und Co. haben wir unsere KI selbst entwickelt, trainiert und spezialisiert. Schon vor über zehn Jahren wussten wir, dass Big Data und die damit verbundenen Datenmengen nicht mehr manuell überprüft werden können. Inzwischen haben wir vielfach bewiesen, dass wir mit unserer intelligenten Technologie für viele Use-Cases im DMU- und 3D-Umfeld einen echten Mehrwert bieten.
Unser Angebot umfasst derzeit fünf Produkte und richtet sich an alle Unternehmen, die mit Spitzentechnologie ihre Prozesse effizienter, ihre 3D-Daten transparenter und ihre digitale Produktentwicklung schneller machen wollen.
Unsere KI-Lösungen sind erprobt und können, genau wie unsere Algorithmen, in den Prozess integriert werden. Unsere KI-Lösung für Geocheck ist im Standardprodukt Quality-Monitor enthalten und kann so von Unternehmen genutzt werden. Für uns gehören Integrationen von Software-Lösungen zum Tagesgeschäft. Durch jahrzehntelange Expertise in der Beratung, praktischen Anwendung und Software-Technologie können wir ganzheitlich dabei unterstützen, neue DMU-Lösungen einzuführen.
Unser Geschäftsführer Hermann Gaigl hat mit einem Fachvortrag am Online-Event zum Thema „Nutzen und Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT für KMU“ teilgenommen. Die Veranstaltung war Teil der Transformationsserie von Bayern Innovativ. Uns war es im Rahmen des Vortrags besonders wichtig, noch einmal herauszustellen, dass ChatGPT kein Allheilmittel ist, besonders nicht im DMU-Umfeld für spezifische Use-Cases in der digitalen Produktentwicklung. Hierfür sind andere, spezielle KI-Lösungen notwendig, für die immer gilt: Man muss seinen Use-Case und seine Daten genau kennen. Wie die Anwender:innen mit der KI interagieren und wie die KI up-to-date gehalten wird, muss von Anfang an klar sein.
Auf Einladung der IHK für München und Oberbayern hielt unser Head of Sales and Marketing, Michael Pretschuh, bei einer Ausschusssitzung einen Vortrag zum Thema KI. Darin ging es primär um unseren Hauptfokus bei diesem Thema, das heißt Künstliche Intelligenz in der virtuellen Produktentwicklung. Oder: "Von der Idee über die Entwicklung bis zum produktiven Einsatz bei Kunden"
Für uns gehören diese Schritte untrennbar zusammen, denn wir wollen unsere Kunden im Tagesgeschäft unterstützen – jeden Tag ein bisschen mehr, jeden Tag ein bisschen besser.
In der digitalen Produktentwicklung bieten KI-Systeme unterschiedliche Formen der Unterstützung an. Bei einer Fachtagung an der Uni Kufstein sprach Hermann Gaigl darüber, warum wir unsere KI entwickelt haben, welche Erfahrungen wir mit Kunden und Anwender:innen bei der Einführung gemacht haben und was unsere Erkenntnisse aus dem laufenden Produktivbetrieb sind.
Die Veranstaltung hat uns erneut gezeigt: Ob in der Regelungstechnik, im CAE oder auch in der Kunst – alle sehen sich mit den gleichen Problemen konfrontiert, aber die Lösungsansätze mit KI hängen immer vom Anwendungsfall ab und sehen ganz unterschiedlich aus.
Michael Pretschuh zeigt Ihnen unsere Lösungen im Gespräch und geht auf Ihre Bedürfnisse ein.
