Ein starkes Team!
Wissensbasis und CAD-Modell sind getrennt.
ED-KI enthält die sehr langfristig pflegbare zentrale Wissensbasis. Das CAD-Modell enthält kein internes Konstruktionswissen und ist minimal klein. PTC Creo® Elements/Direct erzeugt teilweise automatisiert oder unterstützt durch ED-KI bedarfsgerechte CAD-Daten nach aktuellem Stand der Wissensbasis.
Schnittstellen zu den CAD-Systemen PTC Creo® Elements/Direct Modeling, Annotation und Drafting ermöglichen sowohl eine Benutzerführung als auch die direkte automatisierte Anwendung des Wissens bei Modellierungsaufgaben und Zeichnungserstellung.
In Jobverarbeitungen mit PTC Creo® Elements/Direct wird ED-KI für Automatierungen bei der Erstellung von CAD-Modellen und Zeichnungen verwendet.
Nehmen Sie Teil an der Entwicklung einer Konstruktionsunterstützung mit großem Sprachmodell (LLM) in PTC Creo® Elements/Direct Modeling.
F&E-Projekt für CAD mit LLMBei hohen Konstruktionskosten/Umsatz zählt jede Minute. Mit ED-KI können die Konstruktionsprozesse geführt, automatisiert und validiert werden.
Die Anwendung geprüfen Wissens produziert eine gleichbleibend hohe Qualität in der Konstruktion.
Sehr langfristige personenunabhängige Sicherung des Know-how in verständlicher, datentechnisch verarbeitbarer und veränderbarer Form.
Die Arbeit am Wissensmanagement kann als Softwareentwicklung in der Handelsbilanz aktiviert werden.
Veränderte Vorgaben für Produkte und Konstruktionsprozesse lassen sich zuverlässig und gesamtheitlich zentral orchestrieren.
Im Sinne von Industrie 5.0 für geänderte Lieferketten, Fertigungsverfahren oder technologische Rahmenbedingungen.
Mit ED-KI und PTC Creo® Elements/Direct gibt es keine Abhängigkeit von historisch gewachsenen CAD-Modellen und parametrischen Festlegungen.
ED-KI ist nicht nur für CAD entwickelt. Alle Applikationen, die SQL abfragen könnnen und textlich formulierte Algorithmen ausführen können, partizipieren von ED-KI.
Mit ED-KI und PTC Creo® Elements/Direct kann von der rasanten Entwicklung von großen Sprachmodellen (LLM) profitiert werden.
ED-KI ermöglicht die Erstellung, Verwaltung und Pflege einer hybriden Wissensbasis mit deduktiver und induktiver KI.
Deduktive KI nutzt explizites Wissen, zum Beispiel in Form von Algorithmen. Die Ergebnisse der deduktiven KI sind exakt nachvollziehbar. Somit ist die deduktive KI immer dann notwendig und sinnvoll, wenn Ergebnisse nachvollziehbar dokumentiert werden müssen. Besonders bei Aufgaben, deren Lösung mit einer rechtlichen Haftung verbunden sind und im Schadensfall präzise nachgewiesen werden müssen.
Induktive KI nutzt implizites Wissen, zum Beispiel in neuronalen Netzen. Das ist vergleichbar mit menschlichem Wissen, wo aus Erfahrung aufgrund von vorliegenden Parametern ein Ergebnis erzeugt wird. Die Ergebnisse sind kaum exakt beweisbar. Also eine rein "gefühlsmäßige" Entscheidung. Eine induktive KI muß mit DeepLearning trainiert werden. Die induktive KI ist dann sinnvoll, wenn Sachverhalte zu komplex sind, um sie deduktiv zu formulieren.
Gegenüberstellung von parametrisch-historischem CAD einerseits und ED-KI mit PTC Creo® Elements/Direct andererseits.
ED-KI verwaltet Produktstrukturen und technisches Know-how zentral in SQL. Textlich hinterlegte Algorithmen werden im CAD mathematisch und logisch für parametrische oder direkte Modellierung angewandt. Neuronale Modelle unterstützen Auslegung, Optimierung und Validierung. CAD-Modelle entstehen bedarfsgerecht aus den jeweils gültigen Regeln und Randbedingungen.
ED-KI mit PTC Creo® Elements/Direct wird seit etwa zehn Jahren erfolgreich bei Kunden eingesetzt. Die bestehende Infrastruktur integriert auch neuronale Modelle in die CAD-Arbeit.
Auftragsspezifische Produktfeatures fließen in die parametrisch-historischen CAD-Modelle ein.
Auftragsspezifische Anforderungen werden regelbasiert ausgewertet. Die CAD-Modelle sind direkt modelliert und automatisiert austauschbar.
1 = sehr ungünstig · 5 = sehr gut. Qualitative Bewertung, die Wertungen hängen vom konkreten Anwendungsfall ab.
| Unternehmensbereich | Bewertung (1–5 Punkte) | Vorteil |
|---|---|---|
| Produktentwicklung und Konstruktion | ED-KI | |
| Mathematische Berechnung und Auslegung | ED-KI | |
| Neuronale Modelle und Optimierung | ED-KI | |
| Produktstruktur und Variantenmanagement | ED-KI | |
| Änderungsmanagement und Innovation | ED-KI | |
| Einkauf und Lieferantenmanagement | ED-KI | |
| Eigenfertigung und Fremdfertigung | ED-KI | |
| Qualitätssicherung und technische Validierung | Gleichwertig | |
| Vertrieb und Auftragsabwicklung | ED-KI | |
| Service und Produktlebenszyklus | ED-KI | |
| IT, Datenmanagement und Systembetrieb | ED-KI | |
| Wirtschaftlichkeit und Investitionen | ED-KI | |
| Organisation und Wissensmanagement | ED-KI |
Qualitative Potenzialbewertung, ungewichtet. Hervorgehoben sind Resilienz (Industrie 5.0), einfache direkte Modellierung, CAD-Austauschbarkeit, geringere Datenlast und langfristig verfügbares Produktwissen. Dateigrößenunterschiede hängen von der konkreten Anwendung ab.
Regeln werden zentral angepasst; betroffene Varianten können systematisch identifiziert und neu berechnet werden.
Prüfungen, Berechnungen und Dimensionierungen lassen sich unternehmensweit wiederverwenden.
Geeignete Surrogatmodelle ermöglichen viele preiswerte Iterationen vor detaillierter CAE- und CAD-Erzeugung.
Alternative Materialien, Lieferanten und Verfahren können in einer gemeinsamen Auslegungslogik berücksichtigt werden.
Das Unternehmen verwaltet nicht mehr primär komplexe, historisch gewachsene CAD-Modelle, sondern die technische Fähigkeit, Produkte unter aktuellen Randbedingungen korrekt auszulegen, zu optimieren, zu validieren und geometrisch zu erzeugen .
ED-KI besitzt damit besonders für variantenreiche Produktfamilien mit häufigen Änderungen ein hohes strategisches Potenzial. Gleichzeitig bleiben verlässliche CAD-/CAE-Werkzeuge, unabhängige technische Nachweise und kontrollierte Freigaben unverzichtbar.
Empfehlung: Pilotprojekt mit einer repräsentativen Produktfamilie durchführen und gegenüber dem bestehenden Prozess Änderungsstunden, Auslegungszeit, Fehlerquote, Prüfaufwand, Generierungsdauer und Gesamtkosten messen.
Mit agentisch arbeitenden externen oder internen großen Sprachmodellen (Large Language Model LLM) kann ein beachtlicher Leistungsschub in der Konstruktion mit PTC Creo® Elements/Direct Modeling erzielt werden.
Wir laden dazu ein, an einer anforderungsgerechten Entwicklung mitzuwirken. Bringen Sie Ihre Aufgaben und Wünsche ein!
Teilnehmer erhalten eine zeitlich befristete Testlizenz und nach Abschluß der Entwicklungsarbeiten 50% Rabatt auf die Erstbestellung.
Bei Interesse:
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Leistungsführung in einem geom. Umfeld mit gegebenen Anschlüssen und allgemeinen Vorgaben zu Abständen und Rohrdurchmesser. Aufgabe war, vor der Modellierung die Leitungslängen und Anzahl der Biegungen zu minimieren.
Zusätzlich Ausgabe eines Plans mit 3D-Koordinaten und Biegeradien für Rohrbiegemaschine.
19 Minuten
Das Mobilkran-Modell wurde nach einem PDF-Datenblatt des Herstellers vereinfacht modelliert. Vorgegeben wurden Hakenhöhe und Ausladung. Der Detaillierungsgrad wurde verbal formuliert.
3 Minuten
Das CAD-Modell wurde mit verbal formulierten Vorgaben zur Vereinfachung (Hüllvolumen) als einzelnes Teil neu modelliert. Das Sprachmodell ist für die Aufgabenstellung deutlich besser geeignet als exakte Verfahren, die ein Hüllvolumen zu kleinteilig entwickeln.
2 Minuten
Steifer geschweißter Gitterrahmen aus Vierkantrohren um gegebene 3D-Box mit Angabe der zu verwendenden Profile.
3 Minuten
Flächenmodell mit Lücken und Genauigkeit > 1E-3 mm wurde neu erstellt als Volumenmodell mit Genauigkeit 1E-6.
3 Minuten
Gegeben sind das 3D-Modell einer Halle mit farblich markierten Flächen, wo die Rohrleitung entlang geführt werden soll. Dazu die Vorgabe, in welcher Höhe und an welcher Fläche die Rohrleitung beginnt. Definition der max. Länge gerader Rohre, Gefälle, Normen für Größe und Flansche, Abstände von Wänden. Erstellt wurde die kompl. 3D-Konstruktion in der Halle mit Stückliste und ein Plan für die Montage-Höhen der einzelnen Komponenten.
12 Minuten
Aufgabe: Eine Spielzeugeisenbahn modellieren, wobei alle Komponenten gem. Stückliste in einer geschlossenen Schienenstrecke verwendet werden sollen. Gegeben wurde eine Stückliste mit Stückzahl und Artikelnummern eines Herstellers von Spielzeugeisenbahnen. Die geom. Abmessungen wurden im Internet gefunden, alle Teile wurden modelliert und zu einer geschlossene Schienenstrecke zusammengefügt.
9 Minuten
Andere CAD-Systeme werden herstellerseitig schrittweise mit eigenen speziellen Sprachmodellen erweitert, deren Nutzung überwiegend aufgrund verbrauchter Token abgerechnet wird.
Wir haben den Ansatz verfolgt, die in Unternehmen schon verbreiteten Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude oder lokal gehostete Sprachmodelle agentisch mit dem CAD-System PTC Creo® Elements/Direct Modeling arbeiten zu lassen.
Unsere Versuche haben bewiesen, dass diese LLM mittlerweile ein sehr gutes Geometrieverständnis haben, mathematische und kombinatorische Problem lösen, Optimierungen durchführen und somit komplexe konstruktive Aufgabenstellungen im CAD lösen können. Insbesondere mühsame Routinearbeiten können durch das LLM erfolgen.
Wer das nicht einsetzt, verzichtet auf ein großes Einsparpotenzial.
für PTC Creo® Elements/Direct von PTC Inc.
Direkt in der CAD-Software anwendbares Produktwissen erstellen und pflegen.
Verbindet PTC Creo® Elements/Direct Modeling mit in ED-KI verwaltetem deduktiven Wissen. Damit entstehen exakt nachvollziehbare KI-Workflows direkt im CAD-System.
Verbindet PTC Creo® Elements/Direct Annotation mit in ED-KI verwaltetem deduktiven Wissen. Damit entstehen exakt nachvollziehbare KI-Workflows direkt im CAD-System.
Verbindet PTC Creo® Elements/Direct Drafting mit in ED-KI verwaltetem deduktiven Wissen. Damit entstehen exakt nachvollziehbare KI-Workflows direkt im CAD-System.
Verbindet PTC Creo® Elements/Direct Modeling bidirektional mit großen externen oder internen Sprachmodellen und macht LLM-gestützte CAD-Prozesse nutzbar. Eine spezielle Repräsentation des 3D-Modells, eine CAD-Metasprache sowie kundenspezifisch erweiterbare Prompt-Bibliotheken und Wissensbasen stellen der KI gezielt Kontext, Fachwissen und Handlungsregeln bereit. So entstehen kontrollierte und wiederholbar nutzbare KI-Workflows direkt im CAD-System.
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CAD Software Service
Walsroder Str. 62
30853 Langenhagen
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Mo-Fr. 7:30 - 16:30
Ralf Adolph
Hannover HRB 54190
DE162566141
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Handelsregister: Hannover HRB 54190
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