Ingenieure, die physische Produkte entwickeln, stehen vor einem wiederkehrenden Paradoxon: Sie generieren mehr Simulationsdaten als je zuvor, verbringen aber täglich Stunden damit, darin spezifische Erkenntnisse zu suchen. Generative KI (GenAI) löst dieses Problem, indem sie Fragen in natürlicher Sprache anhand historischer Simulationsergebnisse und anderer unstrukturierter Datenquellen in sofortige Antworten umwandelt.

Täglich führen Modellierungs- und Simulationsteams Tausende von Analysen durch und generieren Terabytes an Daten, um Entwürfe anhand komplexer Anforderungen zu validieren. Die Simulations- und Modellierungsphase der Produktentwicklung ist entscheidend für Innovation und Wettbewerbsvorteile. Doch der in diesen oft riesigen Datensätzen verborgene Wert ist schwer zu erschließen. Ingenieure verbringen viel Zeit damit, Kontext wiederherzustellen, Informationen in voneinander unabhängigen Systemen aufzuspüren und verstreute Entscheidungsdokumente zusammenzutragen. Branchenstudien bestätigen, dass 87 % der Ingenieure täglich Stunden damit verbringen, nach Informationen zu suchen, die für eine einzige Designentscheidung benötigt werden.COLABGenerative KI verändert diese Realität, indem sie die Simulationshistorie sofort über natürliche Sprache durchsuchbar macht und so Zeit und Aufwand der Ingenieure von der Datenarchäologie hin zu tatsächlicher Innovation lenkt. 

Die Integration generativer KI in Entwicklungsprozesse, die höchste Genauigkeit und die Einhaltung von Industriestandards erfordern, steht noch am Anfang. Ingenieure erforschen GenAI zwar für generatives Design, bei dem KI basierend auf Einschränkungen und Zielen neuartige Geometrien vorschlägt, und für die autonome Workflow-Automatisierung, doch der unmittelbarste Nutzen liegt in der Datenintelligenz: Vorhandenes Wissen wird sofort zugänglich und nutzbar gemacht.

Die KI-gestützte Produktivitätssteigerung

Die Vorteile der Beseitigung von Datenreibung verstärken sich schnell. Wenn Ingenieure 60–80 % weniger Zeit mit der Informationssuche und dem Zusammentragen von Belegen verbringen, können sie diese Zeit für die eigentliche Analyse und Innovation nutzen. Wenn Teams bereits vorhandene Arbeiten sofort identifizieren können, verdreifachen sie die Wiederverwendung validierter Analysen und vermeiden Doppelarbeit. Wenn Fachwissen abfragefähig ist, anstatt im individuellen Gedächtnis gespeichert zu sein, werden neue Teammitglieder schneller produktiv und Expertise skaliert unternehmensweit.

Unternehmen, die KI zur Verarbeitung von Simulationsdaten einsetzen, berichten von einer 10-20 % schnelleren Markteinführungszeit und bis zu 20 % geringeren F&E-Kosten (Boston BeratungsgruppeDies sind keine bloßen Verbesserungen – sie stellen grundlegende Veränderungen in der Arbeitsweise von Ingenieurorganisationen dar.

KI, die den technischen Kontext versteht

Generative KI-Assistenten, die speziell für Simulationsdaten entwickelt wurden, können Fragen in natürlicher Sprache analysieren, technische Fachbegriffe verstehen und die Absicht in präzise Datenabfragen über fragmentierte Datenquellen hinweg übersetzen. Ein Luft- und Raumfahrtingenieur kann beispielsweise nach „externen aerodynamischen Ergebnissen für hochsubsonische Bedingungen“ fragen. Das System versteht, dass dies bedeutet, Mach-Zahlen zwischen 0.75 und 0.95 zu filtern, Widerstandsbeiwerte und Druckverteilungen zu extrahieren und relevante CFD-Simulationen anzuzeigen – selbst wenn diese Daten auf lokalen Workstations, Cloud-Speichern, PLM-Systemen und voneinander getrennten Tabellenkalkulationen verteilt sind.

Nutzung von KI zum Gewinnen wirklich Für nützliche und zeitnahe Erkenntnisse reichen KI-Tools, die nur in einem separaten Browser-Tab genutzt werden, nicht aus. Generative KI entfaltet ihren wahren Wert erst, wenn sie direkt in die Entwicklungsumgebung und die Arbeitsabläufe integriert wird, in denen Simulationsdaten generiert und gespeichert werden, und insbesondere, wenn sie mit den bereits genutzten Systemen (z. B. PLM, PDM, SPDM usw.) verknüpft ist. Ohne diese Integration stehen Entwickler vor Herausforderungen wie Kontextwechseln, Problemen beim Datenexport sowie Sicherheits- und Compliance-Risiken.

Die Fähigkeiten generativer KI gehen weit über die einfache Suche hinaus. Diese KI-Systeme verstehen die Zusammenhänge zwischen Designparametern und Leistungsergebnissen, können zwischen erfolgreichen Lösungen und fehlgeschlagenen Testläufen unterscheiden und erfassen automatisch Metadaten, die von herkömmlichen Dateibrowsern als generische Dokumente behandelt werden. Fragt ein Ingenieur beispielsweise: „Haben wir diese Designkonfiguration schon einmal getestet?“, findet die KI nicht nur Dateien, sondern versteht den technischen Kontext von Teilenummern, Testparametern, Ergebnissen und Methoden, die für F&E-Entscheidungen relevant sind.

Komplexe technische Fragen in Sekundenschnelle beantworten

Generative KI ermöglicht es Ingenieuren, hochspezialisierte Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und sofort präzise Antworten aus ihren Simulationsdaten zu erhalten. Anstatt stundenlang Informationen zu rekonstruieren oder nach früheren Arbeiten zu suchen, können Ingenieure direkt abfragen, was sie benötigen:

• Aerodynamische Leistung: „Zeigen Sie mir alle Flügelkonstruktionen, die bei Geschwindigkeiten über Mach 0.8 getestet wurden und bei denen das Verhältnis von Auftrieb zu Widerstand 15 überstieg.“
• Diagramme zur Solver-Effizienz: „Erstellen Sie ein Streudiagramm, das den Zusammenhang zwischen der Netzfeinheit und der Konvergenzzeit des Lösers für alle CFD-Fälle des letzten Jahres darstellt.“
• Auswirkungen der Änderung: „Welche Simulationen verwendeten Teile, die von der Änderungsanordnung XYZ betroffen sind, und müssen einige dieser Ergebnisse aufgrund der neuen Spezifikationen erneut validiert werden?“
• Sicherheitsschwellenwerte: „Finden Sie frühere Crashsimulationen, bei denen die Verformung der B-Säule den Sicherheitsgrenzwert überschritten hat.“
• Visualisierung der Designauswirkungen: „Erstellen Sie eine Korrelationsmatrix, die aufzeigt, welche Designparameter den größten Einfluss auf die Sicherheitsergebnisse von Crashtests haben.“
• Parameterkorrelation: „Welche Konstruktionsparameter korrelieren mit der Kühlleistung der Batterie bei Autobahngeschwindigkeit?“
• Anomalieerkennung: „Zeigen Sie mir Simulationen, bei denen die Randbedingungen oder Materialeigenschaften wesentlich von unserer Standardpraxis für diesen Bauteiltyp abweichen.“
• Rechenleistung: „Welche Solver-Einstellungen und Hardware-Konfigurationen führten zur schnellsten Lösungszeit für externe CFD-Fälle mit ähnlicher Netzfeinheit?“

Diese Fragen erfordern ein Verständnis von Kontext, Zusammenhängen und domänenspezifischer Bedeutung. Sie erfordern die Verknüpfung von Hardwarekonfigurationen mit Solver-Einstellungen und Leistungsergebnissen. Vor allem aber erfordern sie die Übersetzung der technischen Intention in Datenabfragen, ohne dass der Entwickler zum Datenbankexperten werden muss. Genau hier setzt generative KI an und verändert alles.

KI, die Ingenieurwesen spricht

Generative KI-Assistenten, die speziell für technische Daten entwickelt wurden, können Anfragen über alle relevanten Datenquellen hinweg analysieren, technische Fachbegriffe verstehen und die Intention in präzise Datenabfragen übersetzen. Diese Fähigkeit ist in verschiedenen technischen Bereichen und für unterschiedliche Fragetypen anwendbar. Ein Luft- und Raumfahrtingenieur kann beispielsweise nach „externen aerodynamischen Ergebnissen für hochsubsonische Bedingungen“ fragen, und das System versteht, dass dies bedeutet, nach bestimmten Mach-Zahlen zu filtern, Widerstandsbeiwerte und Druckverteilungen zu extrahieren und relevante CFD-Simulationen anzuzeigen – selbst wenn verschiedene Teams unterschiedliche Namenskonventionen verwenden.

Für ein pharmazeutisches Forschungsteam, das Wirkstoffziele identifiziert, kann der Assistent die Anweisung „Identifizieren und Validieren neuer Ziele ausschließlich anhand unserer vorgegebenen Datensätze“ interpretieren und den gesamten Arbeitsablauf orchestrieren: Durchführung von Proteinsimulationen, Abgleich mit Substanzdatenbanken, Kennzeichnung potenzieller Wechselwirkungen, Initiierung von Molekulardynamikstudien und Erstellung von Validierungsberichten. Aufgaben, die zuvor monatelange manuelle Arbeit erforderten, sind nun innerhalb weniger Tage erledigt, und die Entwicklung von Wirkstoffen erfolgt innerhalb kürzester Zeit.

Die Funktionalität geht über die reine Suche hinaus. Fragt ein Halbleiteringenieur beispielsweise nach „Aufträgen mit Konvergenzproblemen im letzten Sprint“, listet die KI nicht nur fehlgeschlagene Läufe auf, sondern analysiert Protokolldateien, identifiziert die spezifische numerische Instabilität oder das Problem mit der Netzqualität und schlägt erfolgreiche Konfigurationen aus früheren Projekten zur Behebung vor. Das System lernt aus der Simulationshistorie des Unternehmens.

Unterschiedliche Branchenanwendungen, gleiches Problem

Die physikalischen Gegebenheiten und die Messgrößen mögen je nach Branche variieren, aber die grundlegende Reibung ist universell: Die Beantwortung grundlegender ingenieurtechnischer Fragen sollte nicht stundenlanges manuelles Suchen in Dateien, Bearbeiten von Tabellenkalkulationen und das Hinzufügen von Kollegen zur Interpretation erfordern. Neuskalierungsassistent Nutzt generative KI, um sofortige Abfragen in jedem beliebigen Bereich zu ermöglichen. Beispiele aus realen Entwicklungsszenarien sind:

Luft- und Raumfahrt: Ingenieure müssen regelmäßig die Leistung hunderter Designiterationen vergleichen. Anstatt Dateien manuell zu öffnen und Zahlen zu extrahieren, fragen sie: „Vergleiche die Widerstandsbeiwerte aller im zweiten Quartal getesteten Rumpfvarianten, farblich dargestellt nach Einlassdesign.“ Rescale Assistant generiert die Visualisierung in Sekundenschnelle und zeigt, dass eine bestimmte Einlassgeometrie den Widerstand über verschiedene Konfigurationen hinweg um 8 % reduziert – eine Erkenntnis, die zwar technisch in den Daten vorhanden, aber praktisch unsichtbar war.

Automobil: Bei der Entwicklung von Akkupacks für Elektrofahrzeuge ist das Wärmemanagement entscheidend. Ein Ingenieur fragt: „Zeigen Sie den Zusammenhang zwischen Zellabstand und maximalem Temperaturanstieg beim Schnellladen.“ Rescale Assistant analysiert Hunderte von thermischen Simulationen, erstellt ein Korrelationsdiagramm und zeigt auf, dass der optimale Abstand von 4.5 mm bereits vor sechs Monaten von einem anderen Team getestet wurde. Dadurch werden wochenlange redundante Analysen vermieden.

Halbleiter: Prozessingenieure müssen die Fertigungsvariabilität verstehen. Die Frage „Welche Ätzkammereinstellungen führten zu einer Wafer-Variation von weniger als 2 %?“ filtert sofort Tausende von Prozesssimulationsläufen heraus, identifiziert den optimalen Parameterbereich und zeigt, dass drei scheinbar unterschiedliche Rezepturen tatsächlich gleichwertige Ergebnisse lieferten. Dadurch wird der Prozessraum verkleinert und die Ausbeute verbessert.

Biowissenschaften: Bei der Validierung einer Formulierung fragt ein Wissenschaftler nach Chargenkonsistenzfaktoren. Rescale Assistant korreliert Auflösungsraten mit Mischparametern in Dutzenden von Chargensimulationen, stellt fest, dass die Rührerdrehzahl oberhalb von 300 U/min einen nichtlinearen Effekt hat, und weist darauf hin, dass dieser Befund einer Annahme im aktuellen Protokoll widerspricht, was eine wertvolle Prozessüberprüfung auslöst.

Neben den hier aufgeführten Beispielen haben wir von unseren Kunden unzählige weitere Möglichkeiten erfahren, wie sie mithilfe der integrierten Funktion „Rescale Assistant“ ihre Simulationsdaten abfragen und analysieren. 

KI zur Wirkungsmessung: Kosten- und Leistungsdaten verstehen

Die Leiter von Entwicklungsteams stehen vor unterschiedlichen Fragen. Die besten Antworten erfordern oft die Verknüpfung technischer und betriebswirtschaftlicher Daten: „Wie hoch sind unsere durchschnittlichen Simulationskosten pro Designiteration?“ „Welche Hardwarekonfigurationen bieten das beste Kosten-Nutzen-Verhältnis für unsere typischen CFD-Simulationen?“ „Verursachen wir Doppelarbeit zwischen den Teams?“

Generative KI kann zudem Ausgabenmuster analysieren, Budgetverluste aufgrund vermeidbarer Konfigurationsfehler erkennen und Möglichkeiten für kostengünstigere Hardwarekonfigurationen vorschlagen. Sie kann erkennen, wenn mehrere Teams nahezu identische Studien durchführen, die Verschwendung quantifizieren und Koordinierungspunkte vorschlagen.

Für IT-Verantwortliche im Infrastrukturmanagement lassen sich Fragen wie „Darstellen Sie den Rechenverbrauch pro Projekt im letzten Quartal grafisch dar“ oder „Listen Sie Workloads auf, die hinsichtlich der Kosten-Nutzen-Rechnung optimiert werden könnten“ sofort beantworten. Generative KI kann mehr als nur Zahlen ausgeben; sie kann Muster, Anomalien und Optimierungspotenziale erkennen, die sonst unentdeckt blieben.

Vom Bewusstsein zur Aktion

Die Argumentation für generative KI in der Datenanalyse im Ingenieurwesen ist nicht theoretischer Natur. Die Technologie existiert bereits, und es entstehen ständig neue Anwendungsgebiete. 

Ingenieure können Fragen in einfacher Sprache stellen und erhalten innerhalb von Sekunden fundierte, kontextbezogene Antworten. Organisationen erfassen automatisch institutionelles Wissen und bewahren so Expertise in ihrer Entwicklung. Teams lernen aus jeder jemals durchgeführten Simulation und bauen auf kollektiven Erkenntnissen auf.

Die Transformation erfordert weder die Überarbeitung ganzer Arbeitsabläufe noch den Austausch etablierter Tools. Der integrierte Ansatz von Rescale ermöglicht es der KI, direkt in der Simulationsumgebung zu arbeiten, die Ingenieure bereits nutzen: keine Datenexporte, keine separaten Plattformen und kein Kontextwechsel. Der Assistent versteht sowohl die technischen Parameter Ihrer Simulationen als auch den Geschäftskontext Ihrer Projekte, da er dort integriert ist, wo diese Arbeit stattfindet. Diese native Integration ermöglicht sofortige und präzise Antworten.

Möchten Sie sehen, wie Ingenieurteams KI einsetzen, um ihre Simulationsdaten zu erschließen? Erfahren Sie mehr über die Analyse von Gesprächsdaten und wie Unternehmen die Suchzeit um 60-80 % verkürzen und gleichzeitig die F&E-Zyklen beschleunigen: Rescale Assistant für die Analyse von Konversationssimulationsdaten.