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title: "Simulation als Decision Engine: Bessere Entscheidungen in der Produktentwicklung"
description: Erfahren Sie, wie Simulation, KI und Automatisierung zur Decision Engine werden und fundierte Entwicklungsentscheidungen im Digital Engineering ermöglichen.
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# Simulation als Decision Engine für bessere Entwicklungsentscheidungen

[Marc Vidal](https://blog.cadfem.net/de/author/marc-vidal)  09.10.2026

[Digitalisierung](https://blog.cadfem.net/de/tag/digitalisierung) [Insights](https://blog.cadfem.net/de/tag/insights)

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Moderne, intelligente Produkte brauchen ein optimales Zusammenspiel von Mechanik, Elektronik und Software. Digital Engineering verbindet diese Disziplinen entlang des gesamten Entwicklungsprozesses und schafft damit die Grundlage, jederzeit fundierte Entwicklungsentscheidungen zu treffen. Simulation entwickelt sich dabei vom Analysewerkzeug zur Decision Engine für die Produktentwicklung. Dieser Beitrag zeigt anhand aktueller Entwicklungen, was das für die tägliche Engineering-Praxis bedeutet.

#### **Zusammenfassung**

- Digital Engineering verbindet Mechanik, Elektronik und Software und schafft eine gemeinsame Basis für fundierte Entwicklungsentscheidungen.
- Strukturierte Daten, Modelle und Prozesse sowie KI und Automatisierung machen komplexe Engineering-Workflows effizienter und zugänglicher.
- Simulation entwickelt sich vom Analysewerkzeug zur Decision Engine, während technisches Know-how für Bewertung und Validierung entscheidend bleibt.

## Merger Ansys und Synopsys: Bedeutung für Entwicklungsteams

Mit dem Merger von Ansys und Synopsys wachsen zwei Kompetenzen zusammen: Synopsys bringt das Wissen aus dem Elektronik- und Chipdesign und der Automatisierung komplexer Entwicklungsprozesse ein. Ansys ergänzt das mit der High-End-Simulation komplexer Physik, kompletter Systeme und der Möglichkeit, virtuelle Tests für intelligente Produkte durchzuführen, einschließlich Software.

Für Entwicklungsabteilungen, unsere Kunden und Anwender, ist dies ein wichtiger Schritt hin zur ganzheitlichen Betrachtung moderner, intelligenter Systeme. Die Anforderungen von Synopsys aus dem Blickwinkel des Elektronik- und Chipdesigns stärken genau diese Entwicklung, weil die korrekte Abbildung aller Disziplinen und der Wechselwirkungen sowie die umfassende Automatisierbarkeit von zentraler Bedeutung sind.

## Struktur als Grundlage für Digitalisierung

Mit steigender Produktkomplexität wächst auch die Bedeutung einer klaren Struktur, um sicher, nachvollziehbar und nach wie vor effizient entwickeln zu können. Und genau darum geht es in der Digitalisierung: Strukturen zu schaffen und Synergien nutzbar zu machen. Dazu braucht man strukturierte Daten, strukturierte Abläufe und strukturierte Modelle.

Hier setzen aktuelle Entwicklungen im Digital Engineering an. Tools wie der Systems Architecture Modeler (SAM) helfen dabei, Systemzusammenhänge transparent und kollaborativ abzubilden. Granta ermöglicht die unternehmensweite Erfassung und gemanagte Bereitstellung von Materialwissen. Plattformen wie Omniverse schaffen die Grundlage, digitale Zwillinge mit hochgenauer Simulation zu verbinden und über Unternehmensgrenzen hinweg verfügbar zu machen.

Die gemeinsame Klammer dieser Technologien ist die Fähigkeit, Komplexität durch Struktur beherrschbar zu machen. Erst auf dieser Basis entstehen Synergien zwischen Disziplinen, Datenquellen und Entwicklungsprozessen.

#### Digital Engineering in der Praxis

Wie lassen sich Simulation, Automatisierung und KI sinnvoll in bestehende Entwicklungsprozesse integrieren? Marc Vidal unterstützt Sie dabei, Potenziale zu identifizieren und passende nächste Schritte für Ihr Unternehmen zu definieren.

[Sprechen Sie mit Marc Vidal über Ihre Digital-Engineering-Strategie](mailto:mvidal@cadfem.de)

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## Automatisierung und KI werden für Ingenieure nutzbar

Begriffe wie Künstliche Intelligenz (KI), Automatisierung oder Digital Twin dominieren derzeit viele Diskussionen. Für Ingenieurinnen und Ingenieure ist jedoch nicht der Begriff selbst entscheidend, sondern der konkrete Nutzen im Arbeitsalltag.

Zum Beispiel ist der starke Ausbau der GPU-Beschleunigung ein großer Schritt nach vorne. Anwender profitieren von deutlich kürzeren Rechenzeiten und können in kürzerer Zeit mehr fundierte Entscheidungen treffen. Für Unternehmen bedeutet das verkürzte Entwicklungszyklen und schnellere Innovationsprozesse. Dazu kommen Tools wie SimAI Pro, das KI für unterschiedlichste Engineering-Aufgaben sehr greifbar und zugänglich macht. Mit PyAnsys lassen sich Ansys-Technologien über Python-Schnittstellen automatisieren und in bestehende Entwicklungsprozesse integrieren.

Dadurch können Unternehmen wiederkehrende Simulationsaufgaben standardisieren und komplexe Workflows effizient abbilden, so dass auch Nicht-Simulations-Experten die Ergebnisse als Entscheidungsgrundlage nutzen können. Diese Entwicklungen sind nicht isoliert zu betrachten. Sie greifen logisch ineinander und bilden so die Basis für den Weg hin zu KI-gestützten Entwicklungsprozessen.

## Technologie allein reicht nicht aus

Trotz aller technologischen Fortschritte bleibt der konkrete Nutzen eng verbunden mit dem Fachwissen der Ingenieure. Mit der Digitalisierung steigen nicht nur die Anforderungen an Strukturen. Auch die Anforderungen an die Anwender selbst verändern sich. Durch KI-gestützte Automatisierung entstehen gigantische Mengen an Informationen und Ergebnissen. Um daraus belastbare Entscheidungen abzuleiten, sind Fachwissen und Erfahrung unverzichtbar. Deshalb suchen Unternehmen fundierte Unterstützung, um die richtigen Fragen zu stellen, geeignete Workflows aufzubauen und Simulation sinnvoll in ihre Entwicklungsprozesse zu integrieren.

Die Einführung neuer Technologien sollte daher als Integrationsprojekt verstanden werden. Mit einem Partner, der die notwendige Historie und Erfahrung mitbringt, lassen sich die unternehmensspezifischen Ziele und die dazu erforderliche Integrations-Roadmap abstecken. Ausgangspunkt ist eine Analyse der aktuellen Situation: Wo steht man heute? Wo existieren Lücken? Wo möchte man idealerweise hin? Aus diesen Fragestellungen entsteht ein konkretes Lösungskonzept mit klar definierten Zielen, messbaren Ergebnissen und einem umsetzbaren Integrationsplan.

> Die entscheidende Kompetenz der Zukunft besteht darin, die richtigen Fragen zu stellen und die Ergebnisse zu validieren.

Marc Vidal

Team Lead Systems & Integrations, CADFEM Germany GmbH

## Digital Engineering als strategische Aufgabe

Der erfolgreiche Einsatz von Simulation geht heute weit über einzelne physikalische Disziplinen hinaus. Denn das große Ganze steht im Mittelpunkt des Interesses. Also sind komplette Systeme samt Anforderungen, Zielen und Lücken im Blickfeld der Betrachtungen. Dafür müssen die passenden Werkzeuge und Methoden ausgewählt werden, um diese zu adressieren.

Digital Engineering bewegt sich deshalb auf mehreren Ebenen gleichzeitig. Einerseits sollen Ingenieurinnen und Ingenieure effizienter arbeiten und verlässliche Ergebnisse erhalten. Andererseits müssen organisatorische Strukturen geschaffen werden, die diese Arbeitsweise unterstützen. Letztlich geht es immer darum, einen konkreten geschäftlichen Nutzen zu erzielen. Der Business Case bleibt der zentrale Treiber aller Transformations- und Integrationsprojekte.

## Von Simulation zur Decision Engine

Der Blick in die Vergangenheit zeigt uns klar: Es geht immer um Wettbewerbsfähigkeit. Dazu müssen bessere Produkte zu einem angemessenen Preis auf den Markt gebracht werden. Das erfordert neue Wege, um die Effizienz zu steigern und die Entwicklungskosten zu senken. Das ist stets der entscheidende Antrieb und Simulation erfüllt hierbei zunehmend eine neue Rolle.

Statt ausschließlich Analysewerkzeug zu sein, entwickelt sie sich immer stärker zu einer Decision Engine innerhalb des Entwicklungsprozesses. In Kombination mit KI erhalten breitere Anwendergruppen den Zugang zu Simulationsmethoden, die während des gesamten Produktentstehungsprozesses die Entscheidungsfindung unterstützen.

Je stärker Automatisierung und KI in Engineering-Prozesse Einzug halten, desto wichtiger wird technisches Know-how. Für Ingenieure ist das eine positive Entwicklung. Denn die entscheidende Kompetenz der Zukunft besteht nicht darin, Antworten zu finden, sondern die richtigen Fragen zu stellen und die erzeugten Ergebnisse zu validieren.

#### **Schauen Sie jetzt das "CADFEM Insights" mit Vidal an:**

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### Autor

##### Marc Vidal

CADFEM Germany GmbH

+49 (0)8092 7005-18  
[mvidal@cadfem.de](mailto:mvidal@cadfem.de)

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### Redaktion

##### **Klaus Kuboth**

CADFEM Germany GmbH

+49 (0)8092 7005-279  
[kkuboth@cadfem.de](mailto:kkuboth@cadfem.de)

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[Marc Vidal](https://blog.cadfem.net/de/author/marc-vidal) | 23.09.2026

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