Back to Autodesk

Share this article:

27. May 2022

|

Sponsored

Kreativer Motor für die Fertigung

|

Foto: Presse

Generative Designverfahren revolutionieren die Fertigung: Schnell, verlässlich und präzise gelangen Konstrukteure mit ihnen zu beeindruckenden Ergebnissen.

Generatives Design ist eine Methode, mit der anhand von zuvor festgelegten Parametern, beispielsweise Gewicht oder Material, automatisiert unzählige Entwurfsoptionen erzeugt werden können. Der Konstrukteur füttert die Software mit allen relevanten Anforderungen an den Entwurf und der Computer sowie die integrierte Künstliche Intelligenz (KI) erstellen automatisch zahlreiche, produzierbare Konstruktionsvarianten. Die Potenziale durch diese offene Herangehensweise sind groß. Da bereits vorab alle entscheidenden Anforderungen bestimmt wurden, durchlaufen generativ designte und bearbeitete Entwürfe in der Regel weniger Iterationen. In Kombination mit Verfahren der additiven Fertigung verleiht generatives Design der Konstruktion außerdem eine völlig neue Flexibilität, deren Vorteile inzwischen sowohl in der Prototypenherstellung als auch der Serienproduktion genutzt werden. Über die Zukunftsvisionen und Potenziale in der Branche spricht Karl Osti, Senior Industry Manager Manufacturing bei Autodesk.

portrait-karl-osti.jpg

Karl Osti, Senior Industry Manager Manufacturing bei Autodesk; Foto: Presse

Herr Osti, warum steht generatives Design derzeit so im Fokus der Fertigung?

Nach etlichen Jahren der Hochleistungs-industrie haben Unternehmen bereits sämtliche Bereiche der Fertigung optimiert. Da ist es hilfreich, neue Perspektiven einzunehmen und auf kreative Methoden zurückzugreifen. Das ist mit Generativem Design möglich. In hohem Tempo testet der Computer unzählige Entwürfe und erweitert diese auch durch höchst komplexe und nicht offensichtliche Variationen. Für die anspruchsvollen Herausforderungen unserer Zeit ist das ideal.

Wie können Unternehmen von dem Einsatz Generativen Designs profitieren?

Generatives Design ist eine wertvolle Inspirationsquelle für Konstrukteure. Mit teils ungewöhnlichen Entwurfsoptionen bringt die Methode auch ein großes Innovationspotenzial mit sich – Ideen, die auch für andere Fertigungsverfahren genutzt werden können. Unternehmen haben damit die Möglichkeit, ihre Wettbewerbsfähigkeit sicherzustellen und zu steigern. Außerdem kann Generatives Design als gesamtheitlich ressourcenschonend be-trachtet werden. Durch die frühe Anforderungsprüfung und die große Auswahl an Entwürfen wird redundante Arbeit vermieden, Unternehmen sind agiler, Konstrukteure sparen Zeit und Iterationen. Generatives Design ist damit eine kosteneffiziente High-End Technologie für Unternehmen jeglicher Größe.

Und wie ist das in der Praxis?

Wie bei der Einarbeitung in neue Arbeitsweisen, ist auch das generative Design eine Methode, deren Umgang man üben muss. Das kann zunächst ungewohnt sein. Schnell erkennen Konstrukteure aber die Vorteile, denn sobald sie den Computer als Partner begreifen, erhalten sie selbst auch eine neue Rolle. Der Konstrukteur bleibt weiterhin der Start- wie auch Endpunkt im Entwurfsprozess, indem er die Zielvorgaben und Anforderungen definiert und schließlich die Entscheidung für die beste Option trifft. Außerdem erweitert die KI den eigenen Horizont, indem sie völlig unvoreingenommen Entwürfe testet, auf die wir unter Umständen gar nicht, oder aber längst nicht so schnell gekommen wären. Das bedeutet für den Konstrukteur jedoch ein grundlegendes Umdenken. Anstatt wie bisher von einer möglichst genauen Vorstellung der Lösung auszugehen, muss er nun das Problem so präzise wie möglich formulieren. Dies teilt er dem Computer als Anforderungen und Limitierungen, zum Beispiel zu Bauraum, Material, Gewicht, Fertigungsverfahren etc., mit.

Wie kann sich die Industrie optimal auf die zunehmende Kollaboration von Mensch und Technologie vorbereiten?

Generatives Design ist Teil der Industry 4.0 und nimmt damit auch maßgeblich Einfluss auf die Art und Weise, wie Mensch und Maschine miteinander umgehen. Was wir brauchen, ist zunächst eine grundlegende Offenheit für diese neue Form des Arbeitens. Viele Bildungs-einrichtungen haben die Methodik schon in ihr Curriculum aufgenommen und führen die „next generation of engineers“ an Generatives Design und die damit einhergehende Arbeitsweise heran. Für Unternehmen kann außerdem das gezielte Pairing von erfahrenen Kollegen mit jüngeren, weniger geprägten sinnvoll sein. Spezifische Weiterbildungen, durch die Fachkräfte lernen, Generatives Design optimal zu nutzen und sich an die neue Herangehensweise zu gewöhnen, können diese Speerspitzen ergänzen. Trotz aller technologischen Fortschritte bleibt aber weiterhin der Mensch zentral: Mit der präzisen Problemformulierung und an-deren Aufgaben wie Marktanalysen und Projekt- oder Kundenmanagement über-nimmt er nach wie vor Funktionen, die die Software ihm nicht abnehmen kann.

2. Apr 2026

|

Business

Daten als Fundament moderner Wertschöpfung – mit Andreas J. Wagner, Geschäftsführer von SAP Österreich

![Andreas Wagner Atelier Schulte 4 Kopie Onlinejpg.jpg](https://cwbucket.fra1.digitaloceanspaces.com/Andreas_Wagner_Atelier_Schulte_4_Kopie_Onlinejpg_ba179e5e36.jpg) ``` Andreas J. Wagner, Geschäftsführer von SAP Österreich ``` Moderne Wertschöpfungsnetzwerke bestehen aus eng verknüpften Prozessen in Planung, Beschaffung, Produktion und Logistik. Um diese komplexen Systeme besser steuern zu können, setzen Unternehmen zunehmend auf Plattformen, die Anwendungen, Daten und Prozesse über Organisationsgrenzen hinweg miteinander verbinden. So entstehen gemeinsame Datenräume, in denen Informationen aus unterschiedlichen Bereichen zusammengeführt und analysiert werden können. Zunehmend werden dafür standardisierte Datenprodukte aufgebaut, die Informationen strukturiert bereitstellen und für Analysen nutzbar machen. „Erst, wenn Daten aus verschiedenen Teilen der Wertschöpfung miteinander verknüpft sind, entsteht ein belastbares Gesamtbild“, sagt Andreas J. Wagner, Geschäftsführer von SAP Österreich. Datenmodelle und analytische Systeme helfen dabei, Zusammenhänge sichtbar zu machen und mögliche Handlungsoptionen abzuleiten. „Die Herausforderung liegt heute weniger im Sammeln von Daten als darin, aus ihnen fundierte Entscheidungen zu entwickeln“, so Wagner. >Erst, wenn Daten aus verschiedenen Teilen der Wertschöpfung miteinander verknüpft sind, entsteht ein belastbares Gesamtbild.

2. Apr 2026

|

Business

„Nachhaltigkeit wird zunehmend zu einem Wettbewerbsfaktor“ – mit Michael Rauhofer, Managing Director European Logistics bei DACHSER Austria

![Michael Rauhofer_Büro Online.jpg](https://cwbucket.fra1.digitaloceanspaces.com/Michael_Rauhofer_Buero_Online_6096b75223.jpg) ``` Michael Rauhofer, Managing Director European Logistics bei DACHSER Austria ``` In der Logistik zahlt sich Nachhaltigkeit für die Unternehmen immer dann aus, wenn sie Kosten stabilisiert, Risiken reduziert und die Effizienz erhöht. Wer Emissionen senkt, reduziert oft auch Energie und Mautkosten und macht seine Lieferketten robuster. Entscheidend ist, Nachhaltigkeit als Business Case zu denken: etwa durch intermodale Konzepte und kombinierte Verkehre, die wirtschaftlich sind und gleichzeitig CO₂ sparen. Nachhaltigkeit ist also kein Klotz am Bein, sondern im Gegenteil: Sie wird zunehmend zu einem Wettbewerbsfaktor. >Nachhaltigkeit ist also kein Klotz am Bein, sondern im Gegenteil: Sie wird zunehmend zu einem Wettbewerbsfaktor. Für Unternehmen sind auf dem Weg zu mehr Nachhaltigkeit drei Schritte entscheidend. Erstens Transparenz bei den Daten – etwa über Sendungen, Laufzeiten oder Emissionen. Zweitens eine klare Dekarbonisierungs Roadmap. Das umfasst Flotte, Modal Shift, aber auch die Einbindung von Partnern. Und drittens der verantwortungsvolle Einsatz von Digitalisierung und KI. Das heißt: saubere Daten, klar definierte Anwendungsfälle, geschulte Mitarbeitende und von Anfang an mitgedachte Compliance.

2. Apr 2026

|

Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.

2. Apr 2026

|

Business

Arbeiten im Update-Modus

Die Spielregeln der Wirtschaft verändern sich rasant und mit ihnen die Frage, was Unternehmen heute wirklich erfolgreich macht: Neue Software wird eingeführt, Abläufe werden neu zugeschnitten, Entscheidungen stärker datenbasiert getroffen. Prioritäten verschieben sich spürbar im Tagesgeschäft, neue Produkt- und Serviceverständnisse entstehen und vertraute Routinen lösen sich auf. Hinzu kommen wachsende regulatorische Anforderungen: mehr Nachweise, klarere Regeln im Umgang mit Daten, Systemen und Verträgen. Was bislang informell funktionierte, muss nun sauber dokumentiert sein. Selbst scheinbar alltägliche Schritte im digitalen Raum können plötzlich Compliance-relevant sein. >Selbst scheinbar alltägliche Schritte im digitalen Raum können plötzlich Compliance-relevant sein. In dieser Verdichtung von Veränderungen wird deutlich, wie stark der Arbeitsalltag unter Druck steht. Nicht durch einen großen Umbruch, sondern vielmehr durch die vielen kleinen, kontinuierlichen Veränderungen, die parallel passieren. Und ja – ein großer Teil davon liegt auf den Schultern der Mitarbeitenden. Umso wichtiger ist es, dass klar wird, warum sich Dinge verändern und welche Rolle jede und jeder Einzelne dabei spielt. Erst dann entsteht aus vielen Maßnahmen ein stimmiges Gesamtbild. Wofür war noch gleich die nächste E-Learning-Schulung gut? Warum ist auch das nächste Compliance-Training wirklich wichtig? Die ehrliche Antwort: Weil Lernen heute einfach dazugehört. Nicht als Selbstzweck, sondern damit Orientierung entsteht, Sicherheit wächst und sich Arbeit eben nicht wie ein undurchdringlicher Regel-Dschungel anfühlt. Wenn Klarheit, Verantwortung und Wissen nicht bei Wenigen hängen bleiben, sondern von allen getragen werden, entsteht daraus etwas Positives: ein gemeinsames Verständnis und die Fähigkeit, Veränderungen nicht nur zu bewältigen, sondern aktiv mitzugestalten. >Wenn Klarheit, Verantwortung und Wissen nicht bei Wenigen hängen bleiben, sondern von allen getragen werden, entsteht daraus etwas Positives.