Drei Generationen der Simulation: Die Entwicklung der Engineering-Simulationswerkzeuge

Engineering-Simulationswerkzeuge haben sich über die letzten Jahrzehnte hinweg massiv weiterentwickelt. Angefangen bei lokal installierten Expertentools über CAD-integrierte Systeme bis hin zu cloud-nativen Plattformen, die heute das Rückgrat vieler Engineering-Prozesse bilden. Die Entwicklung ist geprägt von höherer Zugänglichkeit, Effizienz und strategischem Mehrwert.

Generation 1: Spezialisierte Expertentools

Die erste Generation entstand in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts. Diese Tools boten detaillierte, präzise Simulationen – allerdings nur unter folgenden Bedingungen:

• Expertensteuerung: Der Betrieb erforderte tiefgehendes Fachwissen, was den Einsatz auf wenige Spezialisten beschränkte und zu Engpässen führte. Die Verständigung zwischen Simulationsexperten und anderen Teams war oft schwierig.
• Hohe Kosten: Neben der teuren Software fielen zusätzlich erhebliche Investitionen in Hardware, Updates, Schulungen und Support an. Dadurch konnten sich meist nur größere Unternehmen solche Tools leisten.
• Isolation: Workflows liefen unabhängig von anderen Engineering-Prozessen. Daten mussten oft manuell übertragen werden – fehleranfällig und ineffizient. Integrierte Workflows gab es kaum.

Trotz dieser Einschränkungen bilden diese Systeme die Grundlage für das heutige Simulationsverständnis.

Generation 2: CAD-integrierte Simulationstools

Rund um die Jahrtausendwende setzte eine neue Generation ein: Simulationsfunktionen wurden direkt in CAD-Systeme integriert:

• Effizienz im Workflow: Designänderungen ließen sich sofort testen und validieren – Iterationen wurden dadurch rascher und kostengünstiger.
• Geringerer Prototypen-Bedarf: Fehlentwicklungen konnten früh erkannt werden, was Zeit und Ressourcen sparte.
• Verbesserte Visualisierung: Fortschritte in der Grafik ermöglichten anschaulichere und präzisere Darstellungen realer Phänomene.

Dennoch gab es Einschränkungen:

• Lokal gehostet: Leistung war abhängig von der Hardware vor Ort – häufig ein limitierender Faktor bei komplexen Simulationen.
• Tiefergehende Funktionen fehlten teilweise: Bei besonders anspruchsvollen Szenarien reichte die CAD-Integration nicht aus, und spezialisierte Expertentools blieben notwendig.

Kompatibilität, Schulung und Hardware-Anschaffung blieben zentrale Herausforderungen.

Generation 3: Simulation als Unternehmensgrundlage

Seit den 2010er Jahren hat sich die Rolle der Simulation fundamental gewandelt. Cloud-native CAE-Technologien setzen auf kollaborative und effiziente Workflows:

• Cloud-basiert statt lokal: Die Abkehr von lokalem Hardwareeinsatz erlaubt flexible Nutzbarkeit – unabhängig vom Standort.
• Simulationsgestütztes Design: Simulation wird nicht nur am Ende eingesetzt, sondern von Beginn an in den Designprozess eingebunden. Frühzeitige Analysen ermöglichen informierte Entscheidungen, beschleunigen Innovationen und verbessern Produkte.
• Skalierbarkeit und Zusammenarbeit: Teams über Standorte hinweg können gleichzeitig arbeiten. Komplexe Simulationen laufen parallel, Ergebnisse sind unternehmensweit zugänglich.
• Strategischer Beitrag: Simulation ist nicht mehr nur technisches Werkzeug, sondern Innovationstreiber, Kosten- und zeitsparend, und trägt zur Marktdifferenzierung bei.

Experten sichern weiterhin die Qualität, während Designer eigenständiger und schneller Simulationsergebnisse erzielen können.

Ausblick: Die Zukunft der Simulation

Die nächste Evolutionsstufe könnte AI-basierte Simulation sein. Durch Kombination mit künstlicher Intelligenz lassen sich Prozesse weiter beschleunigen und automatisieren:

1. Vorhersagegestützt: KI-Modelle nutzen Simulationsergebnisse zur schnellen Prognose komplexer Szenarien.
2. Effizienzgewinne: Neue Designvarianten werden in Sekunden analysierbar; die Entwicklung von Produkten wird agil und datengestützt.
3. Intuitive Nutzung: Tools werden auch für weniger spezialisierte Nutzer zugänglicher, indem sie KI-Unterstützung in Setup und Auswertung anbieten.

Cloud-native Plattformen bilden das Fundament dieser Entwicklung – durch offene Architektur, hohe Rechenleistung in Echtzeit und durchgängige Datenintegration.

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