#92 30 Millionen Designs in 30 Minuten | Was KI in der Produktentwicklung möglich macht mit Dr. Uli Christian Blessing | ABC-Insights

Was machen Eulen, Pinguine und Orcas im Entwicklungslabor eines
Automotive-Zulieferers? Und wie wird daraus ein Lüfter, der 4 bis
5 dB leiser ist und 10 bis 15 % effizienter – bei einem Produkt,
das seit Jahrzehnten optimiert wird? Darüber spreche ich mit Dr.
Uli Christian Blessing, der bei Mahle in der Entwicklung an
KI-getriebener Produktinnovation arbeitet. Uli ist Co-Autor
unseres Buchs „Das ABC der Digitalisierung“; diese Folge ist Teil
der ABC-Insights-Sonderserie. Die Folge hatten wir bereits
Februar aufgenommen, aber der Sommer war super voll & daher
kommt leider erst jetzt der Release. Das ändert aber gar nichts
an der Sache, im Gegenteil: es ist umso relevanter!





Uli ordnet nämlich die KI-Landschaft im Mittelstand sauber ein:
Automation (Industrie 4.0) ist abgehakt, Digitalisierung
verstanden, AI in der Produktentwicklung ist der größte
ungenutzte Hebel – konkret in der Kombination aus prädiktiver und
generativer KI, die Simulationszeiten von Wochen auf Sekunden
drückt.





Case 1 – Eulenlüfter (Plug-in-Hybrid-Kühlmodul, das nachts leise
sein muss): Iterationszyklus von 4-6 Wochen auf 1,5-2 Tage. Drei
Hebel: CAD über Blender (Gaming-Tool) per Prompting, 3D-Druck am
Nachmittag, Akustikmessung am nächsten Tag. Plus 50-60
Hardware-Designs entlang bionischer Vorbilder (Eule, Hai,
Fledermaus, Buckelwal – auch bewusst schlechte als
Negativ-Beispiele). Ergebnis: 4-5 dB leiser, 60 %
Schalldruckreduktion, 10-15 % Effizienz.





Case 2 – Pinguin-Blower (Klimaanlagen-Lüfter im E-Auto):
KI-Boost-Loop mit Partner Neural Concept. 1000 CFD-Simulationen
als Trainingsbasis, danach 30 Millionen Designs in 30 Minuten.
Klassische Experten erwarteten 0,5 % – herausgekommen sind 15 %
Effizienz und 5 dB. Die beste Geometrie ähnelt einer
Pinguin-Flosse.





Ulis Lessons Learned: Datenqualität schlägt Datenmenge – lieber
1000 saubere Datensätze neu erzeugen als zehntausend unsaubere
aus dem Archiv. Datenraum bewusst erweitern, auch durch
absichtlich schlechte Designs. Offene Fehlerkultur: 10- bis
50-mal straucheln ist normal. Erfolgsteam: KI-Enthusiast +
Domain-Experten + CFD-Simulant + externer Compute-Partner –
klein, schlagkräftig, im Serienentwicklungsprozess eingebettet.





Ulis Schlussbotschaft: Bei aller Sorge um China und die
US-Hyperscaler – in Baden-Württemberg sitzt ein riesiger
Domain-Datenschatz. Wer den mit moderner KI sauber kombiniert,
muss sich nicht verstecken.





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