Top-Technologien | Engineering
LinkedIn-Ausgabe 01 – Februar 2026
Top-Technologien im Engineering: Simulation, FEM-Analyse, ganzheitlicher Leichtbau und technisches Gewichtsmanagement.
Einleitung
Sehr geehrte Leserinnen und Leser,
in den vergangenen Monaten wurde TGM aus unterschiedlichen Industrien wiederholt mit einer sehr ähnlichen Fragestellung konfrontiert: Welche Rolle kann künstliche Intelligenz heute realistisch im Engineering und im ganzheitlichen Leichtbau spielen – jenseits von Buzzwords und Visionen?
Diese Gespräche entstanden parallel in Projekten mit OEMs verschiedener Industriebereiche sowie mit System- und Tier-1-Lieferanten. Auffällig war dabei, dass sich die Fragestellungen weniger um einzelne Tools drehten, sondern um grundlegende Themen: frühe Entscheidungsfindung, Systemverständnis, Robustheit, Simulationsmethodik und den Umgang mit Unsicherheit in komplexen Entwicklungsprojekten.
Dies war für uns der Anlass, eine technisch fundierte Newsletter-Reihe zu aktuellen Schlüsseltechnologien aufzubauen – nicht als Trendübersicht, sondern als ingenieurwissenschaftliche Einordnung auf Basis realer Projekte, Methoden und Forschungsergebnisse.
TGM begleitet seit über 20 Jahren Entwicklungsprogramme in Bahn-, Automobil- und Aerospace-Projekten und bewegt sich dabei regelmäßig an der Schnittstelle von Systemarchitektur, Leichtbau, FEM-Simulation und technischem Gewichtsmanagement. Diese Perspektive prägt auch die folgenden Ausführungen: KI wird hier nicht als Ersatz für Ingenieurarbeit betrachtet, sondern als Werkzeug, dessen Nutzen und Grenzen klar verstanden werden müssen.
KI im Engineering – Grundverständnis
Künstliche Intelligenz wird im Engineering häufig sehr abstrakt diskutiert. In der industriellen Produktentwicklung zeigt sich jedoch zunehmend: Der Nutzen von KI entsteht nicht durch autonome Algorithmen, sondern durch die gezielte Kopplung von KI mit physikalischem Verständnis, Simulationsmethoden und systemischem Leichtbau.
Insbesondere in sicherheitskritischen Industrien mit langen Lebenszyklen ist KI kein Ersatz für Ingenieurmethoden, sondern ein Werkzeug zur Strukturierung, Bewertung und Absicherung von Entscheidungen.
1. KI in frühen Design- und Entwicklungsphasen: Umgang mit Unsicherheiten
In der Vorentwicklung sind Daten lückenhaft, Varianten zahlreich und Randbedingungen instabil. Forschungsnahe KI-Ansätze werden hier eingesetzt für:
- Systematische Variantenexploration (z. B. Architektur, Materialien, Strukturen)
- Abschätzung physikalischer Einflussgrößen wie Lasten, mechanische Ähnlichkeiten, Masseeffekte, Steifigkeit und Funktionsintegration bei geringem Reifegrad
- Identifikation primärer und sekundärer linearer sowie nichtlinearer physikalischer Effekte (Schnittstellen, Funktionsüberlagerungen, Gewichtsspiralen)
Der Mehrwert liegt nicht in „optimalen Lösungen“, sondern in robusteren Entscheidungsräumen.
2. Ganzheitlicher Leichtbau als Voraussetzung für sinnvolle KI-Anwendung
KI entfaltet ihre Wirkung vor allem im Systemleichtbau, weniger in isolierten, nachweispflichtigen strukturellen Bauteiloptimierungen.
Relevante Forschungsfelder sind:
- Funktionsintegration und Systementkopplung
- Analyse von Lastpfaden, Wirkflächen und Neutralachsen
- Wechselwirkungen zwischen Struktur-, Material- und Systementscheidungen
Erst wenn diese Zusammenhänge modelliert sind, kann KI:
- relevante Freiheitsgrade priorisieren
- nicht-intuitive Leichtbaupotenziale sichtbar machen
- Zielkonflikte (Masse vs. Steifigkeit vs. Lebensdauer, Akustik, Dauerfestigkeit) transparent darstellen
3. KI & FEM: Unterstützung statt Ersatz
In der Simulation ersetzt KI keine FEM-Analyse. Sie unterstützt vielmehr bei:
- Preprocessing-Standardprozessen
- Vorselektion kritischer Lastfälle
- Plausibilisierung von Ergebnissen
- Ableitung sinnvoller Optimierungsrichtungen (z. B. Topologie, Wandstärken, Materialsubstitution)
- schnellerer Parameterkonvergenz
- Reduktion unnötiger Iterationen
Forschungsrelevant ist dabei insbesondere die Kopplung datengetriebener Methoden mit physikalisch validierten Modellen.
4. Mass-Properties-Engineering, Weight Control & Weight Management
Gewicht ist kein Ergebnis, sondern ein dynamischer Entwicklungsparameter. KI wird hier eingesetzt für:
- assistentenunterstützte Prognosen bei niedrigen Reifegraden
- Risiko- und Toleranzbewertung
- Bewertung von Varianten, Plattformen und modularen Architekturen
- Konsistenzprüfungen zwischen Top-down-Zielen und Bottom-up-Reife
Gerade in langfristigen Projekten erhöht dies die Entscheidungssicherheit deutlich.
5. Branchenspezifische Forschungsperspektiven
Relevante Industrien:
- Rail, Aerospace, Defense
- Busindustrie und Nutzfahrzeuge
- Maschinenbau und Medizintechnik
Typische Rahmenbedingungen:
- lange Betriebsdauer und hohe Sicherheitsanforderungen
- hohe regulatorische Anforderungen und Nachweispflichten
- statisch überbestimmte Systeme mit komplexen linearen und nichtlinearen Einflussgrößen
- hohe Kosten später Änderungen
- ambitionierte Zielkonflikte
KI dient hier als Werkzeug zur frühen Risikoidentifikation und Vertiefung des Systemverständnisses.
Zusätzlich im Premium-Automotive- und Sportwagenbereich:
- kurze Entwicklungszyklen bei hohen Sicherheitsanforderungen
- hohe Innovationsdichte und -dynamik
Hier wird KI zur Beschleunigung von Konzeptbewertungen und Technologieentscheidungen eingesetzt.
6. Grenzen und offene Forschungsfragen
Aktuelle Herausforderungen sind:
- Datenqualität und Vergleichbarkeit
- Erklärbarkeit von KI-Ergebnissen
- Integration in bestehende Engineering-Prozesse
- Absicherung gegenüber Normen und Zulassung
Der Konsens in der Forschung ist klar: KI ist nur dann belastbar, wenn sie auf fundierten ingenieurwissenschaftlichen Methoden aufsetzt.
Fazit
KI im Engineering ist kein Selbstzweck. Ihr Mehrwert entsteht dort, wo sie systemisches Denken, Leichtbauwissen, FEM-Methodik, Mass-Properties-Engineering und Weight Management ergänzt – nicht ersetzt.
Gerade im ganzheitlichen Leichtbau zeigt sich: Die Kombination aus Erfahrung, Physik und KI ist deutlich leistungsfähiger als jeder Ansatz für sich allein.
Quellen (Auswahl)
- Sacks et al.: BIM Handbook, Wiley, 2018
- Agrawal et al.: Prediction Machines, Harvard Business Review Press, 2018
- Karniadakis et al.: Physics-informed machine learning, Nature Reviews Physics, 2021
- Bendsøe & Sigmund: Topology Optimization, Springer, 2004
- VDI-Richtlinie 2221, Ausgabe 2019
Hans-Peter Dahm
TGM Lightweight Solutions GmbH
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