DEP AIWorks Webinar-Reihe

AIWorks-Webinarreihe – Die Zukunft der Ingenieursimulation
Globale Webinar-Reihe mit 5 Folgen · 2026

Die KI-Revolution in der
Ingenieursimulation

Von parametrischer CAE und physikbasierten neuronalen Netzen bis hin zu Geometrie-KI und agentenbasierten Arbeitsabläufen – entdecken Sie, wie MeshWorks & AIWorks die Produktentwicklungszeiten in den anspruchsvollsten Branchen der Welt um das Zehnfache verkürzen.

5 Episoden
10+ Branchen
10× Schnellere Simulation
<1% KI-Vorhersagefehler
Automobil
Luft- und Raumfahrt
Eisenbahnen
Gesundheitspflege
Öl und Gas
Energie
Unterhaltungselektronik
Schwere Ausrüstung
Industriemaschinen
CAE / CAD / CFD
NVH / CHT / Crash
Dauerhaftigkeit und Struktur
Automobil
Luft- und Raumfahrt
Eisenbahnen
Gesundheitspflege
Öl und Gas
Energie
Unterhaltungselektronik
Schwere Ausrüstung
Industriemaschinen
CAE / CAD / CFD
NVH / CHT / Crash
Dauerhaftigkeit und Struktur
Warum das wichtig ist

Die Produktzyklen
verkürzen sich rapide.

Automobilprogramme, die früher 5 Jahre dauerten, zielen heute auf 18 Monate ab. Unterhaltungselektronik erfordert Bearbeitungszeiten von 3 Monaten. Traditionelle CAE-Workflows – CAD → Vernetzung → Simulation → Iteration – können da nicht mithalten.

MeshWorks und AIWorks wurden entwickelt, um diese Lücke zu schließen. Mit physikbasierten neuronalen Netzen, Modellreduktion und agentenbasierten KI-Workflows kann Ihr Simulationsteam Vorhersagen treffen, Designs entwickeln und Optimierungen in einer bisher unvorstellbaren Geschwindigkeit durchführen.

10-mal schnellere Simulationslaufzeiten

Die Modellreduktion wandelt detaillierte FE-Modelle in schnelle und präzise Ersatzmodelle um. Ein einstündiger Nastran-Lauf verkürzt sich so auf fünf Minuten – ohne Kompromisse bei der physikalischen Genauigkeit.

🧠

KI, die Physik versteht

Unsere physikbasierten neuronalen Netze betten Navier-Stokes-Gleichungen, FE-Gleichungen und Large-Eddy-Simulationen direkt in die Verlustfunktion ein – und liefern so einen Widerstandsvorhersagefehler von unter 1 % und einen Strukturfrequenzfehler von unter 5 %.

🔄

10 Designiterationen an einem einzigen Tag

Parametrische CAE-Entwicklung mit Submodell-Automatisierung ermöglicht es Teams, direkt auf Mesh-Ebene Modelle zu untersuchen und zu iterieren, wodurch der CAD-Rundweg, der jeden Zyklus um Wochen verlängert, übersprungen wird.

🌐

Weltweit im großen Maßstab bewährt

Im Einsatz bei großen OEMs in den USA, Japan, Korea, Indien, China und Europa – darunter Namen, die für die Automobil-, Luft- und Raumfahrt- sowie die Schwermaschinenindustrie stehen.

Die Plattform

Alles, was Sie in 5 Sitzungen lernen werden

📐
MeshWorks – Vor- und Nachbearbeitung

Ultraschnelle FE-Modellierung (Tetraeder, Hexaeder, Mittelebene), automatisierte Montage, intelligente Verbindungen (Schrauben, Schweißnähte, Kontakte) und hochautomatisierte Nachbearbeitung mit integrierten 3D-Berichten. Die Datengenerierungs-Engine für alle KI-Workflows.

🤖
KI simulieren – Physikbasierte Vorhersage

Trainiert KI-Modelle für Struktursteifigkeit, Crash-Aufprall, Aerodynamik (cW-Wert + Druckfelder), NVH-Frequenzen und mehr. Nutzt Graph-Convolutional Neural Networks mit eingebetteter physikalischer Verlustfunktion. Ersetzt mehrtägige Berechnungsläufe durch Vorhersagen im Subminutenbereich.

🔩
Funktionen KI – Geometrieintelligenz

Automatische Erkennung von Konstruktionsmerkmalen in komplexen Baugruppen. Ermöglicht musterbasierte Designgenerierung, merkmalsparametrische Optimierung und KI-gestützte Konzeptentwicklung ohne erneute Verwendung von CAD.

📊
Datenmanager & Parametrisierer

Die voxelbasierte Datenanalyse verarbeitet Hunderte von Designs in einem einheitlichen 3D-Raum. Statistische Visualisierung von Form, Dicke, Spannung und Materialverteilung. Die Erkenntnisebene vor dem KI-Training.

🎯
GEOM AI – Geometriegesteuertes Design

KI-Modelle, die neue Geometrien generieren, anstatt nur Reaktionen vorherzusagen. Sie kombinieren CAD-Morphing, Konzeptmodellierung und generative Topologie – und erzeugen so direkt auf FE-Modellebene realisierbare neue Designs.

🕸️
Agentische KI – Autonome Arbeitsabläufe

KI-Agenten verwalten Simulationsabläufe autonom – sie planen Simulationsläufe, überwachen die Konvergenz, lösen Optimierungen aus und erstellen Berichte. Die Zukunft der Simulation: Ingenieure überwachen, anstatt auszuführen.

Die Serie

5 Episoden.
Ein vollständiges Bild.

Jede Episode ist in sich abgeschlossen. Um die AIWorks-Plattform vollständig zu beherrschen, sollten Sie alle fünf Episoden ansehen.

01
Überblick
Auftaktfolge · Empfohlen für alle

MeshWorks & AIWorks: Der vollständige Plattformüberblick

Die Branche fordert 18-monatige Fahrzeugprogramme. Teams der Unterhaltungselektronik haben hingegen nur 90 Tage Zeit. In dieser Auftaktveranstaltung wird erläutert, warum traditionelle CAE-Verfahren nicht mithalten können – und wie die MeshWorks + AIWorks-Plattform entwickelt wurde, um dieser Herausforderung zu begegnen. Sie erhalten einen umfassenden Überblick über den integrierten Workflow: von der schnellen Modellerstellung und dem Reduced Order Modeling bis hin zur gesamten AIWorks-Modulfamilie und den Branchen, die bereits weltweit davon profitieren.

Produktentwicklungstrends MeshWorks-Plattformarchitektur Modellierung reduzierter Ordnung (ROM) KI-Workflow-Übersicht Globale Kundenfallstudien Branchenübergreifende Anwendungen
Folge 1 von 5 Jetzt anmelden
02
Kapitel 1
AIWorks-Serie · Kapitel 1

KI-Simulation – Physikbasierte Vorhersagen für reale Ingenieurprobleme

Ein detaillierter Einblick in das Simulate AI-Modul – die Engine, die teure physikbasierte Solver durch hochpräzise, ​​physikbasierte neuronale Netzwerkmodelle ersetzt. Wir betrachten anhand von Beispielen aus der Automobilbranche Torsions- und Biegesteifigkeit, Seiten- und Frontalaufprall, NVH-Verhalten bei reduzierter Karosserie und Fahrzeugaerodynamik (cW-Wert + Druckfeldvorhersage). Verstehen Sie die PINN-Architektur, die Unterschiede zwischen physikalischen Verlustfunktionen und Standard-ML und warum die Äquivalenzbewertung so wichtig ist, bevor Sie einem KI-Modell im Produktiveinsatz vertrauen.

Physikbasierte neuronale Netze (PINN) Datengenerierungsstrategie Crash- und Aufprallvorhersage Aerodynamik (CFD) KI-Modelle NVH-/Frequenzvorhersage Äquivalenzbewertung KI-Familien für mehrere Lastfälle
Folge 2 von 5 Jetzt anmelden
03
Kapitel 2
AIWorks-Serie · Kapitel 2

Funktionen KI – Von der Geometrieerkennung bis zur intelligenten Designgenerierung

Konstruktionszeichnungen werden durch Merkmale definiert: Rippen, Ansätze, Abrundungen, Flansche, Bohrungen, Punktschweißungen. Features AI nutzt maschinelle Intelligenz zur Erkennung, Klassifizierung und Bearbeitung dieser Merkmale in großem Umfang. In dieser Session wird erläutert, wie das Modul automatisch Merkmalsmuster in Baugruppen erkennt, wie Merkmale zu parametrischen Griffen für die schnelle Erkundung des Konstruktionsraums werden und wie die Kombination von Merkmalserkennung mit datengestützten Erkenntnissen die KI-gestützte Konzeptgenerierung ermöglicht, ohne dass CAD-Daten benötigt werden.

Geometrische Merkmalserkennung, Merkmalsbasierte Parametrisierung, Datenerzeugung aus Merkmalen, Merkmale von Guss- und Stanzbaugruppen, Verbindungsintelligenz (Schweißnähte, Schrauben), Konzeptentwicklung aus Merkmalsmustern
Folge 3 von 5 Jetzt anmelden
05
Kapitel 4
AIWorks-Serie · Kapitel 4 · Serienfinale

Agentische KI – Autonome intelligente Simulationsorchestrierung für das Ingenieurwesen

Die letzte Herausforderung im KI-gestützten Engineering: Agenten, die nicht nur unterstützen, sondern aktiv agieren. In dieser Session zeigen wir, wie Agentic AI in AIWorks mehrstufige Simulationsabläufe autonom orchestriert. Agenten verwalten Datenpipelines, rufen Solver (Physik oder KI) auf, überwachen die Konvergenz, führen Optimierungsschleifen aus und generieren umfassende Berichte – alles ohne Eingriff des Entwicklers. Wir behandeln außerdem die Architektur des AIWorks Optimizers, die interdisziplinäre Synchronisierung und die Gestaltung einer agentenbasierten Simulationsorganisation für maximalen Durchsatz.

Agentenbasierte Workflow-Architektur, Multi-Solver-Orchestrierung (Physik + KI), automatisierte Optimierungsschleifen, multidisziplinäre Synchronisierung, Prozessautomatisierung und -veröffentlichung , Berichtserstellung und eingebettete 3D-Ergebnisse
Folge 5 von 5 Jetzt anmelden
Wer sollte teilnehmen?

Entwickelt für Simulations-
und Konstruktionsingenieure

🔧

CAE-/FEA-Ingenieure

Fachleute für Struktur-, Dauerhaftigkeits-, Crash- und Ermüdungssimulationen, die ihre Solver-Workflows mit KI erweitern möchten.

💨

CFD-/Thermoingenieure

Ingenieure für Aerodynamik, CHT und Strömungssimulation suchen nach 10x schnelleren Design-Explorationszyklen.

📐

CAD-/Maschinenbaukonstrukteure

Produktdesigner und CAD-Ingenieure, die mithilfe von KI den Kreislauf zwischen Design und Simulation schließen möchten.

🔊

NVH-/Akustikingenieure

Spezialisten für Geräusche, Vibrationen und Rauheit optimieren die Resonanzfrequenzen und die akustische Leistung.

🏗️

Leiter des Simulationsteams

Engineering-Manager, die für die Effizienz der CAE-Prozesse, die Datenstrategie und die Roadmap für die KI-Einführung verantwortlich sind.

🤖

KI-/ML-Ingenieure in der Industrie

Data Scientists und ML-Experten wenden maschinelles Lernen auf physikalische Simulations- und Ingenieurdaten an.

🚗

Automobilingenieure

Karosseriebau-, Fahrwerks-, Antriebsstrang- und Systemingenieure beschleunigen Fahrzeugentwicklungsprogramme.

✈️

Luft- und Raumfahrt & Verteidigung

Struktur- und Aerodynamikingenieure, die an gewichtsreduzierten, leistungsstarken Flugzeugen und UAV-Plattformen arbeiten.

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