KI in der Produkt­entwicklung
Der große Wandel hat mal wieder in einer Entwicklungsabteilung begonnen. Hier kommt die KI her. Und hier kann sie auch ganz fantastisch eingesetzt werden. Nicht nur in neuen Produkten, sondern als Entwicklungswerkzeug.

KI ist ein wahrlich revolutionäres Werkzeug. Wie es die CNC-Fräsmaschine in den 1980er Jahren, die fotorealistische CAD-Konstruktion in den 1990er Jahren oder die Autocode-Generierung in der Softwareentwicklung in den 2000er Jahren war. Wahrscheinlich so revolutionär wie alle drei genannten Entwicklungswerkzeuge zusammen.


Das besondere an der KI ist sicherlich, dass sie auch außerhalb der Produktentwicklung – und da hat sie ja vielleicht selbst der Produktentwickler zuerst kennengelernt – ein riesiger Werkzeugkasten für unzählige Anwendungsfälle ist.

Mir gefällt das Bild, dass man die heutigen KI-Werkzeuge anordnet wie die Elemente im Periodensystem.

 

So wie die chemischen Grundelemente völlig verschieden sind, z. B. Metalle, Gase oder radioaktive Stoffe, so sind auch die KI-Tools eigenständig und grundverschieden. Es gibt und wird vermutlich nie die eine KI geben, die alles kann. Die Begründung liegt in der Anwendung. KI wird und muss immer hochspezifisch und hochdetailliert für eine Anwendung passend entwickelt werden. Das gute Training mit den richtigen und geeigneten Daten ist das Erfolgsgeheimnis der KI und letztendlich der Booster für ihre große Wirkung.

Da funktioniert sie ein bisschen wie ein erfolgreicher Top-Manager, der in seinem Leben eine Vielzahl von Aufgaben und Positionen in verschiedenen Firmen hatte (meist in der gleichen Branche) und dabei unzählige Herausforderungen, Kontakte und Erfahrungen generiert hat. Dieser Erfahrungsschatz ist sein Erfolg, ganz vergleichbar mit dem zur Verfügung gestellten Trainingsdaten einer KI und deren Fähigkeit, diese zu nutzen.

Die KI versteht dabei nicht wie ein Mensch. Sie erkennt nur statistische Muster in Daten. Ihre Intelligenz beruht auf Wahrscheinlichkeiten, nicht auf echtem Verständnis oder Bewusstsein. Sie hat ihre Ursprünge und Basis in neuronalen Netzen und dem maschinellen Lernen.

Einsatzbereiche der KI entlang des Produkt­entstehungs­prozesses 

a) Ideengenerierung & Marktanalyse
KI-gestützte Tools analysieren große Datenmengen aus Social Media, Marktberichten und Kundenbewertungen, um neue Produktideen zu identifizieren oder Trends frühzeitig zu erkennen.

 
Beispiel: Ein Konsumgüterhersteller kann mithilfe von KI herausfinden, dass in einem bestimmten Marktsegment eine steigende Nachfrage nach umweltfreundlichen Verpackungen besteht. Auf dieser Grundlage lassen sich gezielt neue Produktkonzepte entwickeln, die echten Bedarf decken und nicht nur Vermutungen oder Bauchgefühl folgen.

b) Produktdesign & CAD
Generatives Design nutzt KI, um auf Basis bestimmter Anforderungen (z. B. Material, Belastung und Kosten) automatisch Dutzende an Designoptionen zu erstellen. Produktdesigner wählen anschließend die beste Lösung aus. Das beschleunigt nicht nur die Entwicklung, sondern erweitert auch den kreativen Horizont.
Beispiel: Eine gut trainierte KI kann im Audiobereich, z. B. bei Hörgeräten oder Kopfhörern, Störgeräusche viel besser ausfiltern als klassische Filter und Algorithmen.

c) Simulation & Prototyping
KI kann physikalische Simulationen (z. B. Strömungs-, Struktur- oder Thermoanalyse) beschleunigen, indem sie Vorhersagen auf Basis vergangener Simulationen und realer Daten trifft – ohne jeden Fall neu berechnen zu müssen.
Ein gutes Beispiel sind digitale Zwillinge: virtuelle Abbilder eines Produkts, die mit realen Daten gefüttert werden. Diese Zwillinge lassen sich mit Hilfe von KI in Echtzeit analysieren und verbessern. So kann etwa ein Maschinenbauer prüfen, wie sich Materialänderungen auf die Belastbarkeit eines Bauteils auswirken – ohne es tatsächlich fertigen zu müssen.

d) Personalisierung & Konfiguration
KI ermöglicht es, Produkte dynamisch an individuelle Kundenwünsche anzupassen – etwa im E-Commerce oder in der Automobilindustrie.
Ein Beispiel ist der Schuhhersteller, der online individuelle Modelle basierend auf Fußform und Laufstil anbietet – unterstützt durch ein KI-System, das aus tausenden Datenpunkten optimale Vorschläge berechnet.

e) Intelligente Entscheidungsfindung
In komplexen Entwicklungsprojekten unterstützt KI das Projektmanagement durch prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungsfindung. So lassen sich Risiken frühzeitig erkennen und Alternativen vorausschauend bewerten. Besonders im Zusammenspiel mit PLM-Systemen (Product Lifecycle Management) sorgt KI für eine durchgängige Datenbasis und mehr Transparenz.

Dabei hat die KI-unterstützte Entwicklung viele Vorteile: beschleunigte Entwicklungszyklen, höhere Innovationsrate, Kostenreduktion, bessere Marktanpassung und Steigerung der Produktqualität.