Design Thinking - DAES Ingénieurs Genève

Design Thinking Engineering

Design Thinking Engineering ist ein Ansatz zur Gestaltung von Produkten oder Systemen, der die Prinzipien des Design Thinking und des Engineering miteinander vermischt. Ziel ist es, Produkte und Systeme zu entwickeln, die den Bedürfnissen der Nutzer mithilfe digitaler Prototypen entsprechen, indem die Schritte des Konstruktions- und Designprozesses so weit wie möglich digitalisiert werden.

Immer regelmäßiger sind an Projekten internationale, ausgelagerte oder in parallelen Hierarchielinien arbeitende Teams beteiligt, die gemeinsam die Projekte zum Erfolg führen müssen. Sie haben nicht die gleiche Kultur, nicht den gleichen Hintergrund und teilen nicht die gleichen Arbeitsmethoden.

Diese Teams müssen mit ihren Werkzeugen und denen der anderen zusammenarbeiten, um die Entwicklungszeit zu verkürzen und die Phasen des Prototypenbaus, der Vorserien oder der Produktion zu sichern.

Diese Tools sprechen nicht immer miteinander und die manchmal heterogenen Daten sind selten ohne Nachbearbeitung nutzbar. Die Teams müssen ihre Wachsamkeit und Agilität verdoppeln.

Sie können sich auch dafür entscheiden, von den Teams begleitet zu werden DAES um die Datenanalyse zu begleiten, ihre Toolkits zu kommunizieren und ihr Design Thinking Engineering zu überdenken: Welcher Input/Output für die Simulationen, welches Format, welche Flexibilität ist möglich, wie kann man Inkonsistenzen begrenzen und gleichzeitig ein gutes Beziehungsniveau zwischen den Projektbeteiligten bewahren?

Unsere spezialisierten Ingenieure begleiten die Projektteams bei der Aufarbeitung des Engineering-Prozesses, der Analyse der verwendeten Tools, dem Benchmarking von Marktlösungen, der Erstellung eines funktionalen Lastenhefts, der Entwicklung von Skripten oder Apps, die den Informationstransfer im Entwicklungszyklus ermöglichen.

Als Erweiterung des Systemdenkens im Ingenieurwesen wird der Design Thinking Engineering-Ansatz den Teams auch ermöglichen, sehr einfach mögliche Entwicklungen ihrer Produkte oder Systeme zu erforschen, indem sie neue Konzepte schnell und digital testen und dabei die Interessengruppen in der digitalen Umgebung umfassender einbeziehen.

Es geht nicht nur um die Digitalisierung von Designprozessen, sondern um die Intelligenz der Designmethoden, um die Zeit bis zur Markteinführung zu verkürzen und gleichzeitig die Produkte zu verbessern.

Hier sind einige Gründe, warum es sinnvoll sein kann, Design Thinking Engineering zu betreiben :

Durch die Integration der Prinzipien des Design Thinking legt Design Thinking Engineering den Schwerpunkt auf das Verständnis der Bedürfnisse und Nutzungen der Stakeholder innerhalb der Engineering-Teams, indem es eine digitale Design-Kette schafft

Design Thinking Engineering verwendet einen iterativen Ansatz, um Produkte und Systeme zu entwerfen und zu entwickeln. So können Ideen während des gesamten Designprozesses getestet und verfeinert werden, und das Hin und Her sowie die Schleifenbildung erfolgen in jeder Phase sehr schnell.

Design Thinking Engineering fördert die Zusammenarbeit von Experten aus verschiedenen Bereichen wie Design, Technik, Marketing und Produktion und hilft, die Kosten und Risiken bei der Entwicklung neuer Produkte zu senken. Durch die Integration und Erweiterung der digitalen Kette ist es möglich, verschiedene Perspektiven zusammenzubringen, um Produkte zu entwerfen, die sowohl den Bedürfnissen der Nutzer als auch den technischen und wirtschaftlichen Anforderungen gerecht werden.

Der Simulationsingenieur spielt eine wichtige Rolle im Prozess des Design Thinking Engineering, da er dazu beiträgt, die Leistung von Produkten oder Systemen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu bewerten.

Da unsere Ingenieure in der Lage sind, virtuelle Testentwicklungen vorzuschlagen, werden sie, wo immer möglich, auch an deren Automatisierung und an der Erstellung von Codes arbeiten, die es ermöglichen, Brücken zwischen den verschiedenen Tools zu bauen.

Dies ermöglicht :

den Simulationsprozess zu vereinfachen, indem der Informationsaustausch zwischen verschiedenen Anwendungen und Simulationsplattformen ermöglicht wird.
die Produktivität des Simulationsingenieurs zu verbessern, indem Zeit und Aufwand für die Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Tools reduziert werden.
Die Kette von der Konzeption bis zur Produkteinführung sichern

Der Prozess des Design Thinking Engineering ermöglicht eine schnelle Bewertung der Designphasen und eine „schnelle Jagd auf falsche gute Ideen“, da die Datenübertragung von einer Phase zur nächsten erleichtert wird.

Ein Simulationsingenieur kann z. B. Gateways zur Übertragung von Daten zwischen Software für computergestütztes Design (CAD) und Simulationswerkzeugen erstellen, um vollständige digitale Modelle zu erstellen. Dadurch wird der Zeitaufwand für die Erstellung von Simulationsmodellen verringert, Fehler bei der Datenübertragung minimiert, die Produktion automatisiert, um eine Echtzeitüberwachung zu ermöglichen und Simulationsmodelle zu aktualisieren.

Außerdem können Gateways dazu verwendet werden, Daten aus verschiedenen Quellen, wie Materialdatenbanken und Designstandards, zu integrieren, um die Genauigkeit von Simulationsmodellen zu verbessern. Der Simulationsingenieur kann Gateways auch zur Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben und zur Verwaltung komplexer Daten verwenden.

Mit Simulationssoftware lässt sich das Verhalten von Produkten und Systemen unter verschiedenen Szenarien simulieren. Sie ermöglichen es, Designs zu testen und zu validieren, bevor sie in die Serienproduktion gehen. Die beliebtesten Werkzeuge, sind ANSYS, Abaqus und Comsol. Die DAES-Teams haben 2 Apps entwickelt, die mit ANSYS gekoppelt sind und die Berücksichtigung von RCC-M und RCC-Mrx ermöglichen.

Für einen Industriebetrieb, der sich auf die Entwicklung, die Herstellung und den Verkauf von aufblasbaren Produkten spezialisiert hat, sollte eine Analyse der digitalen Designkette durchgeführt werden. Nach einer ersten Audit-Phase, die eine Bestandsaufnahme der verwendeten Branchenlösungen (Kangaroo, Grasshoper, Rhino und Abaqus) auf jeder Stufe umfasste, erstellten wir einen Benchmark der auf dem Markt vorhandenen Lösungen, evaluierten Wege zur Vereinfachung und dann zur Automatisierung der Datenübertragung unter Berücksichtigung der Bedürfnisse der Akteure der digitalen Kette.

Entwicklung von Python-Codes zur Optimierung der Designphasen von Luxusprodukten, die Mikromechanik, Strömungslehre und Dynamik integrieren, die zuvor von nicht miteinander verbundenen Anwendungen verwaltet wurden. Für einen Ausrüster im Energiebereich: Definition und Implementierung einer integrierten Branchenlösung, die die Berücksichtigung sämtlicher Produktparameter einschließlich der mit der Ermüdung verbundenen Herausforderungen ermöglicht.