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Nutzen Sie die AIGEDA-Ergebnisse für Ihre berufliche Weiterbildung

Das AIGEDA-Projekt wurde im Dezember 2023 erfolgreich abgeschlossen. Alle Erkenntnisse und Lerninhalte wurden gemeinsam mit dem  Lehrstuhl für Digital Engineering an der Ruhr-Universität Bochum in das berufsbegleitende Weiterbildungsprogramm Generative Engineering & Generative Design mit topaktuellen und spannenden E-Learning- sowie Praxisworkshop-Angeboten übernommen, mehr…

AIGEDA — Skill development in AI driven Generative Engineering and Design Automation

Ein umfassendes Qualifizierungsprogramm zur Entwicklung von notwendigen Fähigkeiten (Methodik und Werkzeuge) in Bezug auf generatives Engineering & Design, Entwurfsautomatisierung, Struktur- und Topologieoptimierung sowie wissensbasiertem Enginering unter Einbeziehung KI-gestützer Software-Systeme.

Video (engl.), 4 min.

Produktinnovationen sind für Unternehmen nach wie vor unerlässlich, um den Wohlstand in Europa zu sichern. Cyber-physische Systeme sind dabei Innovationstreiber in produzierenden Unternehmen, weisen aber auch einen hohen Grad an Komplexität auf. Um diese Komplexität zu beherrschen, ist der Bedarf an hochqualifizierten Ingenieur:innen — die in der Lage sind, das volle Potenzial moderner Software-Werkzeuge auszuschöpfen — unabdingbar. Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Konstruktionssoftwaretools (z. B. CAD) für generatives Design / generative Konstruktion, Konstruktionsautomatisierung und Konstruktionsoptimierung eröffnet völlig neue Möglichkeiten für die Entwicklung innovativer Produkte und Systeme und verändert den Konstruktionsprozess grundlegend. Da diese Technologie in den CAD-Werkzeugen ganz neu eingeführt wurde, müssen die Fachleute im Ingenieurwesen weitergebildet werden, um die potenziellen Auswirkungen auf die künftige Produktentwicklung und Innovationsaktivitäten in den Unternehmen zu nutzen.

“Generative Engineering” oder “Generative Design” ist eine iterative Entwurfsmethodik, bei der Produkte nicht wie bisher visuell, z. B. mittels CAD-Software (weiter-)entwickelt werden, sondern in einem algorithmischen Modell die unterschiedlichsten vorgegebenen Beschränkungen für deren Entwicklung beschrieben werden. Das können Maße, Materialien, physikalische Gesetzte, durchdringende Fremdteile u.v.m. sein. KI-gestützte Softwaresysteme können auf Basis dieser Modelle / Beschränkungen selbstständige Entwurfsvorschläge generieren. Dabei sind solche Programme in der Lage, nicht nur ein oder zwei, sondern eine Vielzahl an Varianten zu erzeugen, aus denen Entwickler:innen die Vorschläge wählen können, die am besten zu ihren Anforderungen / präferierten Entscheidungsparametern (z. B. Kosten, Produktionsdauer, verfügbare Materialien etc.) passen (sog. Design Space Exploration).

Das Ziel von AIGEDA

Die am Vorhaben beteiligten Forschungs-, Schulungs- und Industriepartner wollen ein Qualifizierungsprogramm schaffen, das sich in erster Linie an Fachleute in der Produktentwicklung richtet, um die notwendigen Fähigkeiten (Methodik und Werkzeuge) in Bezug auf algorithmische und KI-gestützte Generative Engineering (GE)- und Design Automation- Ansätze und Werkzeuge zu vermitteln. Es wird erwartet, dass die neue Generation von CAD/CAE/Simulationswerkzeugen im Prognosezeitraum 2021 – 2026 mit einer CAGR von mehr als 15 % wachsen wird. Diese maschinellen Lernfähigkeiten kommen der wachsenden Nachfrage nach fortschrittlicher Fertigung mit komplexen Designs und der Notwendigkeit entgegen, Größe und Masse von Produkten zu reduzieren und gleichzeitig die Leistung zu verbessern. Andererseits bedeuten diese Werkzeuge einen Paradigmenwechsel in der Produktentwicklung, und die Ingenieure müssen darauf vorbereitet und geschult werden.

Quelle: https://www.mordorintelligence.com/industryreports/generative-design-market

Es wird ein Lehrplan mit verschiedenen Ausbildungswegen und Lernnuggets zu diesen Themen entwickelt und in Weiterbildungskurse integriert, die sich an Fachleute unterschiedlicher Qualifikationsniveaus und technischer Spezialisierungen richten, ohne jedoch Studenten auf Masterniveau mit einem Hintergrund in der technischen Konstruktion auszuschließen. Teilnehmende des zu entwickelnden Curriculums werden danach in der Lage sein, nicht nur die verfügbaren Werkzeuge zu beherrschen, sondern sich auch die erforderlichen Methoden und Denkweisen anzueignen, um das volle Potenzial von GE und anderen KI-gesteuerten Konstruktionswerkzeugen und -techniken auszuschöpfen, d.h.: Vergleich des klassischen Konstruktionsansatzes mit GE und der Interaktion zwischen GE und klassischer Modellierung sowie Anpassung von Top-down- und Bottom-up-Modellierungsansätzen.

„Manufuture Vision 2030“

Das Ziel dieses Qualifizierungsprojekts steht im Einklang mit der Manufuture Vision 2030: “Europa wird führend sein in der Fertigungstechnik für hochgradig personalisierte und komplexe Produkte und Dienstleistungen in einem breiten Spektrum von Sektoren, darunter Luftfahrt, Automobilbau, Produktionsanlagen, erneuerbare Energien, Raumfahrt und Verteidigung. Europa wird eine Vorreiterrolle bei der Ressourceneffizienz und der Umsetzung der Kreislaufwirtschaft einnehmen, was zu seiner Wettbewerbsfähigkeit auf globaler Ebene beitragen und seine ökologische Nachhaltigkeit unterstützen wird. Die Fertigungssysteme in Europa werden flexibel und widerstandsfähig sein und ein optimales Gleichgewicht und eine optimale Integration zwischen Mensch und Maschine aufweisen. Die europäischen Arbeitskräfte werden neue Fähigkeiten entwickeln, um auf diese Herausforderungen vorbereitet zu sein“.

Der Weg zum Ziel

Welche Zielgruppe soll angesprochen werden

Die Hauptzielgruppe der AIGEDA-Qualifizierungslösungen sind Produktentwicklungs- und Systemingenieure, die bereits eine berufliche Tätigkeit ausüben. Die Hauptmotivation für die Teilnahme an beruflicher Weiterbildung ist jedoch die berufliche Weiterentwicklung oder der Erwerb von Kompetenzen, die zur Lösung eines dringenden beruflichen Problems erforderlich sind. Die erste Motivation erfordert einen rennomierten höheren akademischen Abschluss. Die zweite Motivation erfordert einen Lehrplan, der stark auf das jeweilige Unternehmen zugeschnitten ist. Um beiden Bedürfnissen gerecht zu werden, werden wir gemeinsam mit den Industriepartnern ein modulares Portfolio von Lernmaterialien (Learning Nuggets) entwickeln, die zu verschiedenen Kursen und Abschlüssen kombiniert werden können.

Wer sind die Projektpartner