Programm 2024

Die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) im Maschinenbau und der Produktentwicklung hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Doch wo stehen wir heute, und wohin führt die Reise? In dieser Keynote wird Jan Seyler den aktuellen Stand der KI im Engineering beleuchten und einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen geben. KI-gestützte Systeme spielen bereits eine Rolle bei der Optimierung von Designs und Prozessen, doch wie sieht es mit einer stärker autonom agierenden KI aus? Kann KI nicht nur Werkzeuge zur Verfügung stellen, sondern aktiv den Konstruktionsprozess mitgestalten?

Jan Seyler wird aufzeigen, wie KI in der Lage sein könnte, den gesamten Entwicklungszyklus von Maschinen zu beeinflussen – von der Konzeptfindung über die Bauteilauswahl bis hin zur Simulation und Optimierung. Besonders spannend wird die Frage sein, welche neuen Fähigkeiten und Möglichkeiten entstehen, wenn Ingenieur und KI im Zusammenspiel arbeiten.

Für die Zukunft bedeutet das eine Verschiebung in der Rolle der Ingenieurinnen und Ingenieure. Kreativität und Problemlösung rücken in den Vordergrund, während repetitive Aufgaben zunehmend von der KI übernommen werden. Wir stehen am Anfang einer neuen Ära, in der die Ingenieurskunst wieder an Bedeutung gewinnt – unterstützt durch die Unterstützung der KI.

Mit der Asset Administration Shell (AAS) als standardisierter digitaler Zwilling hat die Industrial Digital Twin Association e.V. (IDTA) die Möglichkeit geschaffen, Produktmodelle und -daten entlang des gesamten Produktlebenszyklus interoperabel und skalierbar zu nutzen. Auch im Hinblick auf künftige Anforderungen der Initiative für nachhaltige Produkte der EU ist der digitale Zwilling in Form eines digitalen Produktpasses gefordert. 

Doch wie lässt sich die AAS im Unternehmen einführen, welchen Nutzen bringt sie und wo steht das Konzept im internationalen Vergleich?

In dem Vortrag wird zunächst kurz auf das Konzept der AAS eingegangen. Anschließend wird die Anwendung an Beispielen aus der Praxis aufgezeigt:

• AAS im Produktentstehungsprozess
• AAS in der Customer Journey
• Beispiel: Getriebe-Health-Index auf Basis von Maschinendaten und Modellen des digitalen Zwillings und Verknüpfung mit ursprünglicher Antriebsauslegung
• Smart Maintenance: zusätzliche After-Sales-Services durch durchgängige Datennutzung
• Dank AAS zum digitalen Produktpass 4.0 

Die Geometric-Deep-Learning-Technologie ermöglicht es, bei Konstruktionsvarianten Simulationsergebnisse auf Basis bestehender Daten vorherzusagen. Dadurch kann der Entwicklungsprozess deutlich verkürzt werden und es entstehen bessere Designs. 

Für den Konstruktionsalltag bedeutet das, dass ein Konstruktionsstand in Sekunden validierbar ist, da Ergebnisse mit einem Klick vorhergesagt werden können. Zudem wird das Wissen aus vergangenen Simulationen gesammelt und fließt als Erfahrungswert in die Vorhersage mit ein. So gelingen schnellere Konstruktionszyklen durch schnelle Vorhersagen. Dabei umfasst die Technologie Vorhersagen in allen Simulationsdisziplinen, beispielsweise Struktur, Strömung oder Thermodynamik. Werden trainierte Verhaltensmodelle mit anderen Teams geteilt, kann das vorhandene Wissen auf diese Weise auch Kollegen zugänglich gemacht werden.

Im Vortrag wird die Methode erläutert und ihre Anwendung anhand verschiedener Beispiele gezeigt.

Das hohe Innovationstempo in der Produktentwicklung erfordert Simulationswerkzeuge, die sowohl effizient als auch breit zugänglich sind. Ein Schlüssel zur Bewältigung dieser Herausforderung ist die Bereitstellung präziser Modellierungswerkzeuge für alle am Entwicklungs- und Produktionsprozess Beteiligten. Diese Strategie öffnet die Tore der virtuellen Produktentwicklung für einen breiteren Anwenderkreis, weit über die begrenzte Zahl von Simulationsexperten in einem Unternehmen hinaus.

Moderne Modellierungswerkzeuge verfügen über Funktionen zur Erstellung spezifischer Simulationsanwendungen (Apps), die dann von allen am Entwicklungsprozess Beteiligten ohne umfangreiche Vorkenntnisse oder lange Einarbeitungszeiten genutzt werden können. Simulations-Apps werden direkt in den Konstruktionsabteilungen, Fertigungshallen und sogar auf Baustellen eingesetzt.

Sowohl bei der Einführung als auch im laufenden Betrieb müssen bestimmte Hürden und Herausforderungen überwunden werden, um Apps erfolgreich unternehmensweit einzuführen. Diese Hürden können beispielsweise die Bereitstellung der Apps, zu lange Rechenzeiten oder auch Aspekte wie die Benutzerfreundlichkeit betreffen.

In dem Vortrag werden häufig auftretende Hürden bei der Bereitstellung von Simulation für alle Stakeholder gezeigt und praxisorientierte Lösungsansätze, mit denen diese Hürden überwunden werden könne, vorgestellt. Ein Fokus liegt dabei auf der Förderung eines intuitiven Zugangs zu komplexen Simulationsmodellen – im Besonderen für Nicht-Spezialisten.

Es gibt ein großes CAD-, PDM- und PLM-Cloud-Angebot auf dem Markt, das auf bereits etablierten Produkten basiert. Doch kann eine gute traditionelle Lösung auch eine gute Cloud-Lösung sein? Zsolt Engli leitet diesen Vortrag mit dieser Frage ein und erläutert die Vorteile cloud-nativer Lösungen für die Produktentstehung. Seine Beweiskette ergibt: Technologisch schlägt cloud-native Software traditionelle Lösungen, die nachträglich cloud-befähigt wurden.

Machen macht klug und nur so sind belastbare Ergebnisse möglich, wie Martin Meingassner von der Hirschvogel E-Solutions diese im Vortrag liefert.

E-Solutions ist die Ideen- und Entwicklungsschmiede für die E-Mobilität des Automobilzulieferers Hirschvogel. Das Unternehmen setzt erfolgreich über sechs Standorte hinweg verschiedene webbasierende Lösungen zusammen mit der Produktentwicklungsplattform Onshape ein: von M-CAD, PDM, FEM und PCB-Layout über das Anforderungs-, Projekt- und Änderungsmanagement bis hin zu Stücklistenorganisation, Einbindung des Einkaufes und der Zulieferer sowie Produktdokumentation. Die Kooperation aller am Produktentstehungsprozess Beteiligten, beispielsweise Konstrukteure, Einkäufer, Zulieferer oder auch Patentanwälte, verläuft dabei einfach und unkompliziert.

Die Quintessenz aus Theorie und Praxis: cloud-nativ ist reif für die Produktentstehung.

Der Vortrag zeigt auf, wie effizientes Anforderungsmanagement den Erfolg der Produktentwicklung signifikant steigern kann. 

Ein effizientes Anforderungsmanagement basiert auf der Erkenntnis, dass Anforderungen der Ausgangspunkt für eine durchgängige digitale Strategie sind. Sie stellen gewissermaßen den „roten Faden” in der gesamten Entwicklung dar. Der Prozess beginnt mit einer teamübergreifenden Bewertung von Anforderungen und mündet in deren Umsetzung in physikalische Entwicklungsartefakten im Engineering. Dies bedeutet, dass die ursprünglichen Anforderungen in konkrete, greifbare Ergebnisse übertragen werden, wobei eine lückenlose Nachvollziehbarkeit und Rückverfolgung gewährleistet ist.

Zudem wird in dem Vortrag demonstriert, wie diese Konzepte mit der richtigen Software realisiert werden können.

Tipps aus der Praxis für die Praxis: In diesem Vortrag werden zehn der wichtigsten Herausforderungen in der Produktentwicklung beleuchtet und praxiserprobte Lösungswege gezeigt, um diese zu meistern. Dabei schöpft der Referent aus Erfahrung: Bechtle PLM unterstützt über 27.000 Unternehmen aus nahezu allen Branchen bei der Optimierung ihrer PLM-Systeme und -Prozesse mit Schwerpunkt auf Produktentwicklung und Fertigung.

Simulations-Apps sind leistungsstarke Werkzeuge, die maßgeschneidert auf die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens, einer Abteilung oder einzelner Projekte angepasst werden können. Sie decken das gesamte Spektrum von einfachen bis hochgenauen Multiphysik-Modellen ab und bieten benutzerfreundliche Oberflächen, die auch von Personen ohne Simulationserfahrung intuitiv genutzt werden können.

In diesem Workshop lernen Sie, wie Sie in wenigen Minuten eine vollfunktionale Simulations-App erstellen und diese an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen können. Sie erfahren, wie maschinelles Lernen integriert wird, um blitzschnelle Ergebnisse auch bei komplexen Multiphysikmodellen zu liefern und wie diese Apps als digitale Zwillinge eingesetzt werden können.

Darüber hinaus zeigen wir, wie Sie Ihre Apps über Server bereitstellen, sodass sie auf beliebigen Endgeräten ausgeführt werden können, oder wie Sie sie zu kompakten, lizenzfreien ausführbaren Programmen kompilieren. Testen Sie im Workshop selbst, eine App über Ihr Smartphone zu starten und zu simulieren. 

Nach der Teilnahme an diesem Workshop haben Sie ein konkretes Verständnis dafür, wie es jedem im Unternehmen unabhängig vom technischen Hintergrund ermöglicht wird, die Vorteile von Simulationen zu nutzen und wie Apps entstehen. Alle Teilnehmer erhalten eine zweiwöchige Testversion der COMSOL Multiphysics Simulationsplattform, um das Gelernte praktisch anwenden und vertiefen zu können.

Selbst nach einem halben Jahrhundert kommerzieller Verfügbarkeit von FEM-Simulation ist der Übergang von der CAD in das Simulationsmodell nach wie vor der Flaschenhals! Dafür gibt es zwei Gründe: Zum einen muss für das digitale Verhaltensmodell, das die Grundlage einer Simulation ist, eine Vereinfachung der Geometrie erfolgen, zum anderen muss der Konstruktion “die Physik beigebracht werden”, damit sie zum Verhaltensmodell wird. Das ist Aufwand und lässt den Simulationsstand dem Konstruktionsstand hinterherhinken. Das verhindert simulationsgetriebenes Design und steht neuen Erkenntnissen und Innovationen im Weg. Damit das digitale Verhaltensmodell so aktuell ist wie der letzte Konstruktionsstand, gibt es einiges zu tun: Modellbildung beschleunigen, automatisieren oder sogar überwinden.

Gesamtkonstruktionen rasend schnell auslegen

Kennen Sie das Problem? Sie sind Konstrukteur und möchten schnelle Aussagen über z.B. Steifigkeiten oder Schwingungsverhalten Ihrer gesamten Baugruppe treffen, aber eine FEM-Analyse würde zu lange dauern? Oder aber, Sie sind Berechnungsingenieur und warten zu lange auf die Ergebnisse Ihrer nichtlinearen Kontaktberechnung?

Dann möchten wir Ihnen eine innovative Methode vorstellen, bei der Konstrukteure auch ohne Berechnungsvorkenntnisse in wenigen Minuten aussagefähige Ergebnisse erhalten. Und das Ganze ohne Geometrievereinfachung! 

Agenda:

• Intro Überblick Altair

• Schlüsseltechnologie: Altair SimSolid

o Was steckt dahinter?

o Warum ist es so einfach?

o Wie genau lässt sich simulieren?

• Livedemonstration anhand von Anwendungsbeispielen  

mit linearen, nichtlinearen und dynamischen Fragestellungen:

o Hebeanlage Hochregal-Lager: Baugruppe mit ~640 Bauteilen

o Verpackungsmaschine: Konstruktion mit ~862 Bauteilen

o Aufzug in der Produktionslinie: Konstruktionsvariante mit ~1200 Bauteilen

• BYOD: Bring your own Design Problem 

Gerne werfen wir im Anschluss einen Blick auf Ihre konkrete Problemstellung

Modularisierung ist eine Schlüsselstrategie, mit der sich sowohl innovative Produktideen als auch neue individuelle Kundenanforderungen in bestehende Produktportfolios integrieren lassen. Mithilfe einer produktstrategischen Modularisierung können komplizierte Produkte in kleinere, eigenständige Module oder Komponenten unterteilt werden, die unabhängig voneinander entwickelt, getestet und gewartet werden können. Die durch die Wiederverwendung von Modulen eingesparte Entwicklungszeit führt darüber hinaus zu einer schnelleren Markteinführung.

Die Modularisierung bietet weiterhin Vorteile durch die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der modularen Produktarchitektur. Darüber hinaus können durch die Standardisierung von Modulen und die damit reduzierte Variantenvielfalt die Komplexitätskosten werden. Durch die voranschreitende Digitalisierung der Produkte und des Entwicklungsprozesses wird das Zusammenspiel verschiedener Domänen in der Modularisierung für Unternehmen immer relevanter. Multidisziplinäre Teams in der Produktgenerationsentwicklung führen zu neuen Herausforderungen, die mithilfe der Modularisierung gezielt adressiert werden können.

In Zeiten immer strengerer regulatorischer Vorschriften in Bezug auf das Thema Nachhaltigkeit, insbesondere zu den Themen Emissionsreduktion und Kreislaufwirtschaft, entstehen neue Zielgrößen für die Modularisierung. Ein zielgerichteter Modularisierungsprozess kann dazu beitragen, die Anforderungen ökoeffizient umzusetzen.

Im Vortrag wird Modularisierung unter den Gesichtspunkten neuer Themen wie Digitalisierung und Nachhaltigkeit erläutert. Zudem werden aktuelle Trends aus dem wissenschaftlichen Diskurs in die Praxis übersetzt. Dazu werden verschiedene Werkzeuge und Tools der Modularisierung anhand von Praxisbeispielen dargestellt. 

Der wachsende Preisdruck durch die steigende Anzahl an globalen Anbietern, die Individualisierung von Produkten und die immer kürzeren Lieferzeiten stellen große Herausforderungen für die Industrie dar. Eine Lösung ist Mass Personalization, also die individualisierte Produktion von Kundenprodukten in Losgröße 1 zum Preis von Standardprodukten.

Die Möglichkeiten der Digitalisierung und Automatisierung der technischen Auftragsabwicklung eröffnen Unternehmen die Chance, ihre Komplexitätskosten und Durchlaufzeiten deutlich zu verringern und somit ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.

Im Vortrag wird die Design-Chain vorgestellt, hinter der der automatisierte digitale Prozess von der Aufnahme individueller Kundenanforderungen über die Konstruktion und technische Vorbereitung bis in die Produktion steckt. Innerhalb der Design-Chain bieten Konfiguratoren die Möglichkeit, variantenreiche Produkte abzubilden. Diese Überführung von Kundenanforderungen in Produktmerkmale ermöglicht es, auch komplexe CAD-Modelle regelbasiert zu erzeugen. Mithilfe einer automatisierten CAx-Kette werden somit fertigungsrelevante Dokumente digital in die Produktion übergeben. Dieser vollständig automatisierbare Prozess erlaubt es, Varianten immer auf der Basis von aktuellen Versionsständen zu erzeugen. Mit wenigen Klicks stehen damit verlässliche Aussagen zum Fertigungsaufwand zur Verfügung.

Im Vortrag werden auch Vorgehensweisen und Umsetzungsmöglichkeiten sowie Good Practices aus der deutschen Industrie vorgestellt.

Mit dem Aufkommen von Generativer Künstlicher Intelligenz haben wir einen Inflection Point erreicht – auch in der Konstruktion, Forschung & Entwicklung. Unternehmen, die über die letzten Jahre ihre Engineering-Systeme modernisiert und resilient gemacht haben, profitieren nun nicht nur von geringeren Kosten und der Möglichkeit „Around the World, Around the Clock“ zu entwickeln, sondern haben auch Zugang zu neuesten KI-Technologien und -Algorithmen. Generative Künstliche Intelligenz ermöglicht nicht nur die Konfiguration auf Basis natürlicher Sprache, sondern kann sogar neue CADs passend zur Konfiguration automatisch generieren. Und ihre Kombination mit Quantum Computing und High Performance Computing ermöglicht in der Materialforschung neue Dimensionen der Innovation. Jetzt ist der Zeitpunkt gekommen, um die digitale Transformation in Konstruktion, Forschung & Entwicklung voranzutreiben – die Lösungen und Produkte hierfür sind verfügbar und werden in ihrer Zahl schnell wachsen.

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) ist das zentrale Thema für zukunftsfähige Entwicklungsabteilungen - dieser Prognose wird man kaum widersprechen können, auch wenn noch niemand genau weiß, in welcher Form KI das Engineering verändern wird. Wie also stellt man sich am besten auf für eine sichere Zukunft mit unklaren Rahmenbedingungen?

Es stellt sich die Frage, welches die zentralen Elemente einer KI-Strategie mit dem Fokus auf Produktentwicklung sind und welche Rolle dabei die PLM-Architektur spielt. Welche architektonischen Kernelemente stehen heute schon zur Verfügung und sollten die Basisbausteine einer auf KI ausgerichteten PLM-Architektur bilden? Was umfasst eine PLM-Architektur, wie beschreibt man sie und welchen Einfluss hat sie auf die Nutzung von künstlicher Intelligenz?

Der Vortrag beleuchtet zunächst das Thema KI und grenzt den Umfang des Themas ein. Darauf basierend wird die Bedeutung einer KI-Strategie herausgearbeitet und deren Gestaltungselemente beschrieben. Die Prinzipien des Enterprise Architektur Managements werden eingeführt, um den Rahmen zu beschreiben, auf den diese Elemente wirken. Moderne PLM-Architekturen orientieren sich an konkreten Gestaltungskonzepten, wie sie sich für die Entwicklung von cyber-physischen Produkten als sinnvoll und notwendig herauskristallisiert haben. Diese Konzepte werden vorgestellt und auf ihre Bedeutung im KI-Kontext untersucht.

Damit richtet sich der Vortrag an Entwicklungsleiter, die mit der Anforderung konfrontiert sind, sich neben den täglichen Herausforderungen des Konstruktionsalltags auch dem Thema KI zu stellen. Es wird gezeigt, wie das Thema strategisch angegangen werden kann und welche Fähigkeiten dann nötig sind. Dadurch gelingt eine Verankerung des strategischen Vorgehens auf den bestehenden Prozessen, Methoden und Werkzeugen, sodass sich die Anwendung von KI-Methoden als kontinuierlicher Verbesserungsprozess in den Entwicklungsalltag integriert.

In diesem Vortrag wird ein KI-Assistent für CAD-Programme vorgestellt, den das Unternehmen CAD-AI-CO aktuell mit einem Partner aus dem Sondermaschinenbau entwickelt. Der Assistent CAD-AI-Assistant reduziert die Konstruktionszeit und damit die Kosten um 30 bis 50 Prozent.

Die Plug-in-Software für alle gängigen CAD-Programme im Maschinenbau ist als Chat-Box im CAD-Programm verwendbar und Konstrukteure sprechen den Assistenten darüber an.

Der CAD-AI-Assistant sucht nach bestehenden Baugruppen in der CAD-Datenbank. Die Software scannt beispielsweise Projektunterlagen und Lastenhefte, erkennt dabei Baugruppen und macht dem Konstrukteur proaktiv Vorschläge. Der Assistent übernimmt also unproduktive Konstruktionstätigkeiten.

Dabei wird das KI-Model mit den CAD-Daten des Unternehmens trainiert und „versteht“, was und wie konstruiert wird. Es entsteht ein eigenes, abgekapseltes KI-Modell, das nur im Kundenunternehmen verwendet wird, um den Datenschutz zu gewährleisten.

Die Strömungseigenschaften von Objekten und Körpern lassen sich mit Computational-Fluid-Dynamic-Analysen (CFD-Analysen) simulieren und untersuchen. Die Durchführung dieser Analysen ist in der Regel sehr zeitaufwendig, setzt Expertenwissen voraus und benötigt viel Rechenleistung. Gleichzeitig stellen sie einen elementaren Schritt in der Fahrzeugentwicklung und -konzeptionierung dar, der häufig zum „Bottleneck“ wird. 

Das im Vortrag präsentierte KI-Tool wurde speziell für Strömungsanalysen konzipiert und ermöglicht es, die Ergebnisse von CFD-Simulationen in kürzester Zeit verlässlich vorherzusagen. Das Tool ist in der Lage, Strömungsbilder zu visualisieren sowie strömungsrelevante Kennwerte und Zielgrößen auszugeben. Dadurch kann bereits während der Konstruktions- und Konzeptphase der Einfluss einer Designanpassung auf die Gesamtfahrzeugaerodynamik mit geringem Aufwand überprüft werden. Problemstellen werden direkt erkannt und können geändert werden.

Dabei werden für die Anwendung keine Kenntnisse im Umgang mit CFD-Programmen oder KI vorausgesetzt. Aufwendigere CFD-Simulationen werden erst abschließend zum Validieren eines vielversprechenden Designs durchgeführt. So sinkt der Ressourcenaufwand und der Entwicklungsprozess wird beschleunigt. Dieser positive Effekt vervielfacht sich, wenn das KI-Tool in automatisierten Optimierungsworkflows eingesetzt wird.

Anhand verschiedener Use Cases wird die Anwendung des KI-Tools dargestellt. Zusätzlich liegt der Fokus auf der automatisierten Generierung von synthetischen CAD- und CAE-Daten für das Training der KI, die durch cloudbasierte CFD-Berechnungen sowie algorithmenbasierte Designs erzeugt wurden.

Unsere Welt verändert sich permanent und immer schneller. Wir verstehen diesen Wandel als Chance und nutzen diesen für unsere Weiterentwicklung. Diesen Grundsatz leben wir bei ARNOLD konsequent – seit 1898. Seit 125 Jahren sind wir herausforderungserprobt. Mit Erfindergeist, Mut und Begeisterung arbeiten wir seit jeher daran, ein durchgängiges Nachhaltigkeitskonzept, bestehend aus verantwortungsvoller Beschaffung, nachhaltigen Standorten & Produktionsverfahren zur Erzeugung emissionsreduzierender Produkte für die innovativen Lösungen unserer Kunden umzusetzen. In unserem Beitrag erfahren Sie

• wie das Nachhaltigkeitskonzept von ARNOLD aussieht,
• welche Maßnahmen wir zur nachhaltigen Gestaltung unserer Standorte durchführen,
• wie innovative Produktionsverfahren zur Ressourcenschonung beitragen können,
• wie durch innovative Fügeelemente der CO2 Footprint gesenkt werden kann.

Jedes Produkt, das aus mehr als zwei Bauteilen besteht, bedarf einem Montageplan. Die Montageplanung erfordert jedoch Expertenwissen, ist fehleranfällig und zeitintensiv. 

Aktuell wird die Montageplanung überwiegend mit einer Konstruktionssoftware realisiert. Diese sind hierbei essenzielle Elemente der modellbasierten Entwicklung, allerdings ungeeignet Montageprozesse zu planen. Mithilfe dieser Systeme werden lediglich Momentaufnahmen erstellt und in späteren Prozessen mit einer Textverarbeitungssoftware aufbereitet. Bei Änderungen muss dieser Prozess immer wieder wiederholt werden. Somit ist es nicht verwunderlich, dass die Montageplanung einer Baugruppe mit 1.000 Bauteilen bis zu drei Monate braucht. 

Wie sieht die ideale Montageplanung aus und warum gibt es bis heute keine zufriedenstellenden Ansätze? Assemblio stellt eine Lösung vor.

Additive Fertigung bietet – ebenso wie prozessintegrierte CAD-CAM-Technologie und Produktionstechnik –  ein großes Optimierungspotenzial. Basierend auf langjähriger Erfahrung werden in diesem Vortrag Möglichkeiten vorgestellt, wie ein handelsübliches Greifwerkzeug für einen UR-Roboter modifiziert werden kann, um die geänderten Bauteile additiv zu fertigen.

Durch verschiedene Optimierungsschritte sinken die Kosten in Konstruktion, Fertigung und Montage. Gleichzeitig zahlen die Maßnahmen auf den Leichtbau und auf Ressourceneffizienz ein. Zudem werden die Prozesse in Konstruktion & Fertigung beschleunigt.

Dabei können viele der genannten Potenziale bereits gehoben werden, ohne in die für kleine Unternehmen schwer zu erschließenden Themenbereiche Topologieoptimierung oder generatives Design einzusteigen. Im Ausblick wird der Greifer dennoch in einer topologisch-optimierten Variante vorgestellt, um die Vor- und Nachteile der Methodik zu diskutieren.