KoKAKI: Kontextualisierung der Konstruktionsaufgaben für die Automatisierung der Entwurfs- und Auslegungsphase mit Künstlicher Intelligenz

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Sandro Wartzack
• Fachliche Zuordnung: Konstruktion, Maschinenelemente, Produktentwicklung
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 522180880

Bedingt durch den hohen Wettbewerbsdruck in Hochlohnländern besteht zunehmend die Notwendigkeit, Routinetätigkeiten aus dem Produktentwicklungsprozess zu automatisieren. Zeitgleich ermöglicht der rasante technologische Fortschritt den zunehmenden industriellen Einsatz modernster Werkzeuge aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI). Häufig werden diese als Blackboxen in den Produktentwicklungsprozess integriert, ohne dass die Produktentwickelnden über detailliertes Verständnis bzgl. der Algorithmen verfügen. Folglich können das Verhalten und die Ergebnisse der KI-Lösung nur schlecht interpretiert werden und somit fehlerhafte Prognosen daraus entstehen. Deshalb sollen die KI-Methoden in der Produktentwicklung näher an die Denkweise der Produktentwickelnden angelehnt werden, damit die erzeugten Ergebnisse und der Weg zu diesen direkt geprüft werden können. In Vorarbeiten des Antragstellers konnte gezeigt werden, dass der Einsatz und Nutzen der KI-Methode Selbstverstärkendes Lernen (engl. Reinforcement Learning) in der Produktentwicklung großes Potential für die gestellte Aufgabe bietet. Beim Selbstverstärkenden Lernen übernimmt ein Agent einen Teil der Konstruktionsaufgaben von Produktentwickelnden. Daher ist das Ziel des Vorhabens, eine erhöhte Nachvollziehbarkeit von automatisiert verbesserten Produkten mittels Selbstverstärkendem Lernen zu realisieren. Besonders Fokus soll dabei auf die virtuelle Geometrieerzeugung in der Produktentwicklung gelegt werden, ohne dass Nachteile für die Bauteilauslegung entstehen. In der Bearbeitung sollen drei Forschungsfragen beantwortet werden, welche unterschiedliche Teilaspekte abdecken. Zuerst liegt der Fokus auf der Erweiterung der Zustandsbeschreibung, welche näher an die Bedürfnisse der Produktentwicklung geführt werden sollen. Danach soll eine neue Explorationsstrategie entwickelt werden, welche sich an der Erkundung von erfahrenen Produktentwickelnden orientiert. Mit Hilfe der letzten Frage soll analysiert werden, inwieweit es möglich ist, über intrinsische Belohnung implizierte Zusammenhänge im Entwicklungsprozess abzubilden. Als Demonstrator-Bauteile dienen Faser-Kunststoff-Verbund Bauteile, da deren Auslegung auf komplizierten Zusammenhängen beruht. Allerdings kann beim Entwurf von FKV Bauteilen auf eine weitreichende Expertise beim Antragsteller zurückgegriffen werden, was die Grundlage für das Forschungsvorhaben bildet. Mit einem Automatisierungswerkzeug zur verbesserten automatisierten Geometrieerzeugung und erhöhter Nachvollziehbarkeit der vorgenommenen Handlungen, ergibt sich enormes Potential zur Verbesserung des Produktentwicklungsprozesses. Einerseits können Produktentwickelnde mit weniger Erfahrung im Umgang mit KI-Methoden das erforschte Tool anwenden und die Änderungen der Produktgestalt besser nachvollziehen. Andererseits können so Standard- oder Routinetätigkeiten automatisiert werden und somit zu einer Zeit und Kostenersparnis in der Konstruktion von Produkten führen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen