KI und digitale Zwillinge Auf dem Weg zu einer neuen industriellen Revolution

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Anlässlich der «3DExperience World» präsentierte Dassault Systèmes seine Vision einer durch künstliche Intelligenz, Simulation und digitale Zwillinge grundlegend veränderten Industrie. Zahlreiche Rednerinnen und Redner skizzierten eine Zukunft, in der Ingenieurinnen und Ingenieure mit virtuellen Assistenten zusammenarbeiten und die Gestaltung der realen Welt von der digitalen Welt bestimmt wird.

Zur diesjährigen «3DExperience World», der jährlichen Veranstaltung der Solidworks-Community, kamen mehr als 4000 Fachleute in Houston, USA, zusammen. Auf dem Programm standen rund 350 Workshops und Konferenzen mit über 270 Stunden technischem Inhalt. Dabei etablierte sich künstliche Intelligenz als zentrales Thema.

Pascal Daloz, CEO von Dassault Systèmes, formulierte das Ziel des Unternehmens wie folgt: «Wir reden nicht über die Zukunft – wir gestalten sie.» Diese Zukunft entsteht auf dem Fundament einer riesigen Solidworks-Community: Die Software zählt rund 8,5 Millionen Nutzer, das gesamte Ökosystem von Dassault Systèmes umfasst etwa 400 000 Unternehmenskunden sowie rund 45 Millionen Anwender weltweit.

KI als neue industrielle Infrastruktur

Für Jensen Huang, CEO von Nvidia, ist künstliche Intelligenz eine grundlegende Technologieinfrastruktur – vergleichbar mit der Elektrizität oder dem Internet. Dieser Wandel basiert auf einer tiefgreifenden Veränderung im Engineering: Die Konstruktion verlagert sich zunehmend von der physischen in die digitale Welt. Während Ingenieurinnen und Ingenieure früher zahlreiche physische Prototypen bauen mussten, können sie ihre Produkte künftig in hochdetaillierten virtuellen Umgebungen entwickeln und testen. Diese Entwicklung beruht auf der Kombination dreier Elemente: digitale Zwillinge, wissenschaftliche Simulation und künstliche Intelligenz.

Wenn die digitale Welt die reale Welt steuert

Im Mittelpunkt dieser Vision steht das Konzept des digitalen Zwillings: eine vollständige digitale Abbildung eines Produkts, einer Maschine, einer Fertigungsanlage oder sogar einer gesamten Organisation. Mithilfe dieser Modelle kann das Verhalten eines Systems simuliert werden, noch bevor es physisch existiert. Die Integration von Nvidia-Technologien – insbesondere der Recheninfrastruktur und der Plattform «Nvidia Omniverse» – in die Softwareumgebung von Dassault Systèmes soll die Ausführung dieser Simulationen in bisher ungekanntem Umfang und Tempo ermöglichen. Das Ziel ist klar: Ein Produkt soll vollständig in der digitalen Welt entworfen, getestet und optimiert werden, bevor es in der realen Welt gebaut wird.

Nach Einschätzung der Unternehmensführung könnte dieser Ansatz die Produktentwicklung in der Industrie grundlegend verändern, beispielsweise durch eine deutliche Reduzierung der Kosten für physische Tests wie Crashtests in der Automobilindustrie oder aerodynamische Versuche.

KI und Simulation als Innovationsbeschleuniger

Traditionell basiert die Simulation auf präzisen physikalischen Modellen, die jedoch sehr rechenintensiv sind. KI kann diese Methoden ergänzen, indem sie bestimmte Phänomene vorausberechnet. Diese Kombination ermöglicht es beispielsweise, das Verhalten von Werkstoffen vorherzusagen, Tausende von Designvarianten virtuell zu testen oder die Aerodynamik eines Fahrzeugs zu optimieren.

Ingenieurinnen und Ingenieure können so deutlich mehr Konstruktionsvarianten erkunden, fundiertere Vergleichsanalysen durchführen und schneller auf benötigtes Wissen zugreifen. «Künstliche Intelligenz ist ein Werkzeug, das den Wert derer vervielfacht, die es einsetzen», bringt Manish Kumar, CEO von Solidworks, es auf den Punkt.

Interview mit Suchit Jain, Vice President Strategy bei Dassault Systèmes

Welche regulatorischen Rahmenbedingungen sind im Bereich der künstlichen Intelligenz erforderlich? Worauf müssen wir besonders achten?

Suchit Jain: Man sollte KI nicht zu stark einschränken, um ihr volles Potenzial ausschöpfen zu können. Ich persönlich gehöre eher zu denjenigen, die eine übermässige Regulierung ablehnen. Das bedeutet jedoch nicht, dass es gar keine Regeln braucht. Leitplanken und Richtlinien sind durchaus notwendig. Aber es gilt, die richtige Balance zu finden. Zu viele Einschränkungen riskieren, die Entwicklung zu bremsen und das Potenzial zu begrenzen. Der eigentliche Fokus sollte darauf liegen, sicherzustellen, dass KI verantwortungsvoll und im richtigen Sinne eingesetzt wird.

Die Technologien entwickeln sich rasant. Wie hilft Dassault Systèmes Studierenden, mit diesem Tempo Schritt zu halten und sich auf die Werkzeuge vorzubereiten, die sie später in der Industrie einsetzen werden?

S. Jain: Das Bildungssystem wird der technologischen Entwicklung immer etwas hinterherhinken. Das ist beinahe unvermeidlich. Es gibt allerdings Institutionen, die sehr progressiv sind und aktiv daran arbeiten, diesen Rückstand zu verringern. In den letzten Jahren sind beispielsweise an Universitäten wie Cornell, Berkeley oder dem MIT, aber auch an kleineren Hochschulen, zahlreiche «Maker Labs» und Entrepreneurship-Zentren entstanden. Diese Initiativen ermutigen Studierende der Fachrichtungen Ingenieurwesen, Design und Wirtschaft, zu experimentieren und konkrete Projekte umzusetzen.

Bei Dassault Systèmes versuchen wir, auf mehreren Ebenen zu handeln. Einerseits arbeiten wir mit Schulen zusammen, um Software und künstliche Intelligenz stärker in die Lehrpläne zu integrieren. Andererseits bemühen wir uns, unsere Werkzeuge so zugänglich wie möglich zu machen, damit Studierende diese selbst ausprobieren können. Wir bieten unter anderem Zertifizierungsprogramme, Design-Wettbewerbe und internationale Projekte an. Unser weltweiter Design-Wettbewerb hat kürzlich beispielsweise Teilnehmende aus 37 Ländern zusammengebracht.

Zudem unterstützen wir Initiativen, bei denen Privatunternehmen und Bildungseinrichtungen gemeinsam an konkreten Projekten arbeiten.

Meine Hauptbotschaft an Studierende ist: Wenn Ihre Hochschule bestimmte Technologien oder Software nicht vermittelt, dann lernen Sie diese anderswo. Technologien entwickeln sich sehr schnell, und Ihr Studienplan allein wird nie ausreichen. Es ist entscheidend, neugierig zu bleiben, eigenständig zu recherchieren und sich kontinuierlich weiterzubilden.

Angesichts der Vielzahl an Technologien stellt sich für Führungskräfte die Frage: Wie können sie erkennen, welche es wert sind, getestet oder eingeführt zu werden?

S. Jain: Der erste Schritt ist Bewusstsein. Führungskräfte müssen wissen, was es gibt, und technologische Entwicklungen aufmerksam verfolgen. Medien und Analysten spielen eine Rolle, aber CEOs müssen auch eigene Recherchen betreiben und Werkzeuge selbst ausprobieren.

Wichtig ist ausserdem, an den Orten präsent zu sein, an denen diese Diskussionen stattfinden, beispielsweise auf Konferenzen, Branchenevents oder Fachveranstaltungen. Diese Orte helfen dabei, Trends zu verstehen und neue Werkzeuge kennenzulernen.

Letztlich lernt man vor allem durch Tun. Unternehmen sollten kleinere Pilotprojekte starten, um neue Technologien auszuprobieren. Es geht nicht darum, die gesamte Organisation von heute auf morgen umzukrempeln, sondern darum, Dinge auszuprobieren, schnell zu lernen und Anpassungen vorzunehmen.

In Bereichen wie KI oder Software ist das Angebot heute enorm. Der beste Weg, um herauszufinden, was funktioniert, ist, es auszuprobieren. Führungskräfte sollten nicht zögern, zu experimentieren – auch wenn das bedeutet, schnell zu scheitern. Die richtige Lösung hängt immer vom spezifischen Kontext des jeweiligen Unternehmens ab.

Drei virtuelle Assistenten

Die wichtigste Neuheit, die Dassault Systèmes vorgestellt hat, ist die Einführung von drei KI-gestützten Assistenten, die Ingenieurinnen und Ingenieure in ihrer täglichen Arbeit unterstützen sollen. Diese virtuellen Begleiter sind Teil der Vision «3D Universes» – einer digitalen Umgebung, in der Daten, Simulation und künstliche Intelligenz nahtlos integriert sind. Drei Assistenten wurden vorgestellt:

• Aura: Ein Assistent für Projektmanagement und Business-Aufgaben, der Teams dabei hilft, Informationen zu strukturieren und Ziele zu erreichen.

• Leo: Ein Assistent für kreatives Engineering (in Anlehnung an Leonardo da Vinci), spezialisiert auf die Lösung technischer Probleme und die Konstruktion.

• Marie: Ein wissenschaftlicher Assistent (benannt nach Marie Curie), der sich auf physikalische Grundlagen und Simulationen konzentriert.

In einer Demonstration von Manish Kumar war Leo beispielsweise in der Lage, eine technische Zeichnung aus einem PDF in ein vollständiges parametrisches 3D-Modell zu überführen, das direkt in Solidworks weiterverwendet werden konnte.

Diese Assistenten arbeiten zusammen, können ihre Überlegungen erläutern, Ingenieurinnen und Ingenieure Schritt für Schritt führen und das im Unternehmen vorhandene technische Wissen strukturieren. Laut Pascal Daloz sollen diese Systeme Begleiter bleiben – keine Ersatzkräfte: «Die Verantwortung für Entscheidungen liegt stets beim Menschen.»

Industrielles Wissen strukturieren und teilen

Die virtuellen Assistenten bieten nicht nur individuelle Unterstützung, sondern verfolgen auch ein weiteres Ziel: Sie erfassen und strukturieren das Fachwissen von Unternehmen. In vielen Industriebetrieben ist ein Grossteil des Wissens implizit und über die Belegschaft verteilt. Durch die Einbindung dieses Know-hows in eine digitale Umgebung kann KI es dem gesamten Unternehmen zugänglich machen. Die Assistenten werden so zu einem Instrument der internen Wissensverbreitung und langfristigen Wissenssicherung.

Das traditionelle Geschäftsmodell von Dassault Systèmes basiert auf dem Verkauf von Nutzerlizenzen für Software wie Solidworks. Mit der Einführung der virtuellen Assistenten soll sich an dieser Logik nichts ändern. Pascal Daloz bestätigte, dass das Unternehmen keinen Wechsel zu einem reinen Abonnementmodell plant, das sich nach der Nutzung statt der Nutzerzahl richtet. Offen bleibt hingegen die Frage der Preisgestaltung für diese KI-gestützten Assistenten. Ihr Wert könnte beispielsweise anhand sogenannter «Wissenseinheiten» bemessen werden, also der Art von Kenntnissen, Fähigkeiten oder Aufgaben, die diese Assistenten zur Verfügung stellen. Das genaue Geschäftsmodell wird noch erarbeitet, das Ziel besteht darin, den Mehrwert dieser neuen Werkzeuge adäquat abzubilden.

Für die Ausbildung von morgen

Dassault Systèmes und Switch haben eine Rahmenvereinbarung abgeschlossen. Ziel ist es, die nächste Generation von Fachkräften praxisnah und zukunftsorientiert auf die Anforderungen der Industrie vorzubereiten.

Über eine zentrale Lizenzvereinbarung erhalten mehr als 200 Schweizer Lehr- und Forschungsinstitutionen einfachen und rechtssicheren Zugang zu Industrieanwendungen wie «Solidworks», «Catia» und «Delmia» auf der «3DExperience»-Plattform. Individuelle Verhandlungsaufwände entfallen, die Hürden bei der Einführung neuer Technologien sinken.

Die Kooperation stärkt den Wissenstransfer zwischen Hochschulen und Industrie: Studierende werden gezielt mit industrienahen Kompetenzen ausgestattet, die Wirtschaft profitiert von qualifizierten Absolventinnen und Absolventen. Mit Innosuisse als Partner können Forschungsinstitutionen die Lösungen von Dassault Systèmes zudem in geförderten Projekten nutzen – zum Vorteil des gesamten Schweizer Innovationsökosystems.

Intelligente Roboter für KMU

Die Robotik ist ein weiterer zentraler Bestandteil des aktuellen industriellen Wandels. Heute kommen Industrieroboter vor allem in grossen Unternehmen, insbesondere in der Automobilindustrie, zum Einsatz. Sie werden so programmiert, dass sie eine einzige Aufgabe millionenfach wiederholen. Der Grossteil der weltweiten Industrie besteht jedoch aus kleinen und mittleren Unternehmen, in denen die Aufgaben deutlich vielfältiger sind. In diesen Umgebungen ist die Programmierung eines Roboters für jede einzelne Operation zu kostspielig.

Jensen Huang ist der Ansicht, dass KI dieses Problem lösen könnte, indem sie die Robotik hin zu Systemen weiterentwickelt, die durch Demonstration lernen können. In diesem Szenario müsste dem Roboter müsste eine Aufgabe lediglich einmal gezeigt werden, damit er sie nachahmen kann. Diese Entwicklung könnte einen Grossteil der industriellen Tätigkeiten automatisierbar machen, die bisher der Robotisierung entzogen waren.

Digitale Souveränität

Die Frage der digitalen Souveränität war ein weiteres stark diskutiertes Thema. Lange Zeit entwickelte sich das Technologieökosystem in einem stark globalisierten Umfeld. Doch die zunehmenden geopolitischen Spannungen verändern die Ausgangslage. Unternehmen müssen heute Fragen wie die Datenlokalisierung, Schutz geistigen Eigentums und Kontrolle über digitale Infrastrukturen berücksichtigen.

Bei KI-Systemen wird diese Frage besonders heikel: Wenn Daten zum Training eines Modells genutzt werden – wem gehört dann das dabei erzeugte Wissen? Um diesen Herausforderungen zu begegnen, hat Dassault Systèmes eine eigene Cloud-Umgebung entwickelt. Sie ist in die «3DExperience»-Plattform integriert und ermöglicht die Nachverfolgung von Beiträgen sowie die Verwaltung von Rechten am geistigen Eigentum.

Eine neue Ära für das Engineering

Die Führungskräfte von Dassault Systèmes und Nvidia sehen in künstlicher Intelligenz kein Ende des menschlichen Engineerings. Im Gegenteil: KI könnte es Ingenieurinnen und Ingenieuren ermöglichen, deutlich schneller Lösungen für komplexe Probleme zu erarbeiten. Repetitive Aufgaben werden zunehmend automatisiert, sodass sich die Menschen auf Analyse, Kreativität und Entscheidungsfindung konzentrieren können. In dieser Vision arbeiten Ingenieurinnen und Ingenieure Seite an Seite mit spezialisierten KI-Systemen – in einer Umgebung, in der die digitale Welt die physische Welt erschafft und das Fachwissen verstärkt wird.

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