Physikbasierte industrielle KI: Dassault SIMULIA R2027x

ChampionXperience Team

5. November 2026 5 Minuten Lesezeit

Haben Sie jemals erlebt, dass ein KI-Tool Ihnen eine überzeugende und sichere Antwort auf eine technische Frage lieferte, nur um Sekunden später festzustellen, dass die vorgeschlagene Halterungsgeometrie bereits unter der Hälfte ihrer Nennlast versagen würde? Falls ja, sind Sie nicht allein. Generische textbasierte künstliche intelgeneriert zwar flüssige Texte und überzeugenden Code, aber ihr fehlt das Verständnis für Scherspannungen, Flüssigkeitsturbulenzen oder elektromagnetische Felder.

Diese grundlegende Lücke – wo oberflächliche Plausibilität auf die reine physikalische Realität trifft – birgt genau das Risiko für Entwicklungsprodukte. Dassault Systèmes begegnet dieser Herausforderung mit der Ankündigung von SIMULIA R2027x auf der 3DEXPERIENCE Plattform. Durch die Integration physikbasierter industrieller KI verankert die Plattform Modelle des maschinellen Lernens direkt in bewährten, validierten Simulationssolvern, anstatt auf reine Sprachmodelle zurückzugreifen.

Wenn Sie wissen möchten, wie sich KI von einem generischen Chat-Assistenten zu einem physikbewussten Co-Piloten für Maschinenbauer und Simulationsspezialisten entwickelt, lassen Sie uns in die Details eintauchen.

Was ist physikalisch fundierte industrielle KI?

Bei der Bewertung von KI-Tools durch Entwicklungsteams steht die Geschwindigkeit meist im Vordergrund. Wie Michelle Ash, CEO SIMULIA , und Christian Whiting, Vizepräsident für Forschung und Entwicklung, jedoch betonen, birgt Geschwindigkeit ohne verifizierte physikalische Genauigkeit langfristig Risiken. Der Einsatz eines KI-Assistenten im Arbeitsablauf wird immer mehr zur Grundvoraussetzung; den wahren Wettbewerbsvorteil werden jedoch jene Teams erlangen, die KI nutzen, welche die Gesetze der Physik von Grund auf respektiert.

Physikbasierte industrielle KI nutzt Industrieweltmodelle, die direkt auf den SIMULIA. Anstatt das nächste Token in einem Textstrom vorherzusagen, werden diese Modelle anhand validierter multiphysikalischer Simulationsdatensätze trainiert – darunter Finite-Elemente-Analyse (FEA), numerische Strömungsmechanik (CFD) und Mehrkörperdynamik.

Dassault Systèmes hebt drei Kernpfeiler dieses industriellen KI-Rahmenwerks hervor:

Wissenschaftlich fundierte Physik: Basierend auf jahrzehntelanger Erfahrung mit Finite-Elemente-Algorithmen und Fluiddynamik-Solvern, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse den Energie-, Impuls- und Massenerhaltungssätzen genügen.
Branchenbezogener Kontext: Geschult in realen Ingenieurs-Workflows, Verständnis für spezielle Parameter wie Netzdichte, Randbedingungen und Materialnichtlinearitäten.
Unternehmenssicherheit: Die Bereitstellung erfolgt in der souveränen 3DEXPERIENCE Cloud und schützt proprietäre CAD-Modelle, geistiges Eigentum und Simulationshistorie.

Lernen Sie LEO kennen: Der virtuelle Agentenbegleiter für Ingenieure

Ein zentrales Highlight der SIMULIA R2027x -Ankündigung ist LEO, ein agentenbasierter KI-gestützter virtueller Begleiter, der nativ in der 3DEXPERIENCE Umgebung [1]. Im Gegensatz zu einfachen Chatbots, die lediglich statische Supportanfragen beantworten, ist LEO ein aktiver Agent, der komplexe operative Aufgaben ausführen kann.

Mithilfe von natürlichsprachlichen Anweisungen können Ingenieure LEO , Simulationsstudien einzurichten, Randbedingungen zu definieren, Solverläufe zu starten und Spannungskonturen nach der Verarbeitung zu filtern. LEO führt diese Befehle mit der zugrunde liegenden SIMULIA Solver-Engine aus und gewährleistet so die wissenschaftliche Validierung jedes Analyseergebnisses.

Wie LEO die täglichen Arbeitsabläufe im Ingenieurwesen verändert

Für Simulationsanalysten beansprucht die routinemäßige Vorverarbeitung – wie Geometriebereinigung, Netzgenerierung und Kontaktdefinition – oft den größten Teil der Projektzeit. LEO automatisiert diese wiederkehrenden Aufgaben und gibt Spezialisten so mehr Zeit, sich auf komplexe Abwägungsstudien und Strukturoptimierungen zu konzentrieren [1].

Für Maschinenbauingenieure, die mit CATIA, LEO die Simulation. Konstrukteure können Fragen in einfacher Sprache stellen, wie z. B. „Wie hoch ist der Sicherheitsfaktor dieser Halterung unter einer vertikalen Last von 5 kN?“ , und erhalten geführte, schrittweise Simulationskonfigurationen, ohne ihren Modellierungsbereich verlassen zu müssen.

Nahezu Echtzeit-Vorhersagen: Virtueller Zwilling des physikalischen Verhaltens

Historisch gesehen benötigten vollständige, hochpräzise 3D-Multiphysik-Simulationen Stunden – oder sogar Tage – an Rechenzeit aufHP. Diese Zeitverzögerung zwang die Entwicklungsteams, Simulationsprüfungen erst spät im Prozess durchzuführen, wodurch die Analyse zu einem Validierungsschritt anstatt zu einem frühen Treiber der Entwicklung wurde.

Der virtuelle Zwilling des physikalischen Verhaltens in SIMULIA R2027x verändert diese Dynamik grundlegend. Durch das Training tiefer neuronaler Netze mit validierten SIMULIA Solverdaten liefert die Plattform nahezu in Echtzeit 3D-Vorhersagen während der frühen geometrischen Konzeptualisierung [1].

Designer, die Oberflächenstrukturen in CATIA , erhalten sofortiges Feedback zu Wärmeableitung, Spannungskonzentrationen und Luftströmungsmustern. Sobald die Auswahl auf die vielversprechendsten Kandidaten eingegrenzt ist, führen Ingenieure abschließende, hochpräzise Simulationen mit SIMULIA Solver durch, um die strukturelle Integrität zu bestätigen, bevor physische Prototypen gefertigt werden.

Vereinheitlichtes CAD & SIM: Der MODSIM-Vorteil

Im Zentrum dieser KI-Fähigkeiten steht MODSIM (Unified Modeling and Simulation). Die traditionelle Produktentwicklung trennt CAD-Konstruktion und CAE-Analyse in voneinander getrennte Bereiche, was Dateikonvertierungen (wie STEP- oder IGES-Exporte), manuelle Neuvernetzung und fehlerhafte Revisionshistorien erfordert.

MODSIM vereint CAD-Geometrie und CAE-Simulationsdaten in einer einzigen Datenstruktur auf der 3DEXPERIENCE Plattform. Da CATIA und SIMULIA dasselbe Objektmodell verwenden, werden geometrische Änderungen sofort im zugehörigen Netz, den Lastfällen und den Ergebnissen aktualisiert. Diese nahtlose Verbindung liefert den sauberen Datensatz, der für den Betrieb von KI-Systemen für LEO und Physiksimulationen über den gesamten Lebenszyklus hinweg erforderlich ist.

Traditionelle LLM-Studiengänge vs. physikbasierte KI

Um zu verdeutlichen, warum Ground-Truth-Solver für die Entwicklung von Software so wichtig sind, wollen wir untersuchen, wie generische Textmodelle im Vergleich zu physikbasierten KI-Werkzeugen wie SIMULIA R2027x.

Fähigkeit / Funktion	Generischer Text LLMs	Physikbasierte industrielle KI (SIMULIA)
Kerntrainingsquelle	Internettexte, Artikel, öffentlicher Webcode	Validierte 3D-FEA/CFD-Solverläufe und Materialgesetze
Physikalische Validierung	Keine (Anfälligkeit für physische Halluzinationen)	Streng geprüft anhand der Impuls-/Energieerhaltung
CAD/CAE-Ausführung	Textgenerierung & einfache Drehbucherstellung	Agentische Aktion (LEO automatisiert Mesh, Setup und Nachbearbeitung)
CAD/CAE-Integration	Chat-Plugins von Drittanbietern	NativeMODSIM-Integration inCATIAundSIMULIA
Unternehmenssicherheit	Variiert (Risiko des Abflusses öffentlicher Daten)	Souveräne Unternehmensumgebung auf3DEXPERIENCE Cloud

Kommende Keynote-Veranstaltungen & Nächste Schritte

Dassault Systèmes wird diese Innovationen im Rahmen zweier bevorstehender Keynotes live demonstrieren [1]:

Keynote zur Veröffentlichung von CATIA R2027x: Donnerstag, 19. November 2026 – Schwerpunkt: Generative CAD-Erlebnisse, vernetzte virtuelle Zwillinge und KI-gestützte intel.
SIMULIA R2027x Release Keynote: Freitag, 20. November 2026 — Mit Live-Demos von LEO, dem virtuellen Zwilling des physikalischen Verhaltens, und Solver-Leistungsbenchmarks.

Wie setzt Ihr Team aktuell KI in Ihren Design- und Simulationsprozessen ein? Freuen Sie sich darauf, die routinemäßige Mesh-Einrichtung an einen virtuellen Begleiter wie LEO? Teilen Sie uns Ihre Gedanken in den Kommentaren unten mit oder abonnieren Sie den Champion Xperience Blog, um im Anschluss an die Keynotes unseren technischen Deep-Dive nicht zu verpassen!

Quellenangabe: Originalankündigungen und Interviews mit Führungskräften stammen aus dem 3DS SIMULIA Blog.