Russland leitet eine Ära der KI-gestützten Flugzeugentwicklung ein

GigaChat wird in frühen Flugzeugentwurfsphasen eingesetzt

UAC führt gemeinsam mit Sberbank einen Pilotversuch durch, bei dem das KI-Modell GigaChat Entwurfsvarianten für neue Flugzeugkonzepte erzeugt und bewertet. Ziel ist es, in der Konzept- und Vorentwurfsphase größere Mengen an Konfigurationen zu prüfen: Rumpfformen, Tragflächenprofile und Anordnung von Avionik- und Hydraulikkomponenten. Durch automatisierte Variantenbewertung lassen sich wiederkehrende Entscheidungen standardisieren und die Zeit bis zu einer validierbaren Konzeptauswahl verkürzen.

Wie der Einsatz von KI konkrete Berechnungen beschleunigt

UAC berichtet, dass bestimmte Ingenieursaufgaben wie Kabinenwärmehaushalt und Hydrauliknetz-Analysen von Monaten auf Tage verkürzt wurden. Die Methode kombiniert digitale Zwillinge mit KI-gestützter Optimierung: Modelle erzeugen parametrische Entwürfe, numerische Solver prüfen strukturelle und thermische Randbedingungen, und das KI-System priorisiert präktifierbare Lösungen. Beispiel: Anstatt 50 Manuell getesteter Tragflächenvarianten durchlaufen heute Hunderte parametrische Varianten einen automatisierten Prüfpfad, was die Auswahl geeigneter Kandidaten deutlich beschleunigt.

Konkrete Schritte im Pilotprojekt

Der Projektablauf folgt klaren Etappen:

1. Datenerfassung und Modellaufbau: Historische Entwurfsdaten, Prüfprotokolle und Materialeigenschaften werden strukturiert. Die Qualität der Trainingsdaten bestimmt direkt die Praxisrelevanz der Vorschläge.

2. Parametrisierung: Schlüsselparameter (Gurtweiten, Profilwinkel, Einbaulagen) werden definiert, damit KI-Varianten reproduzierbar bleiben.

3. Automatisierte Simulation: Parametrisierte Entwürfe durchlaufen CFD- und FEM-Prüfungen in Batchläufen.

4. Bewertung und Priorisierung: KI rankt Lösungen nach Leistung, Kosten und Fertigungsfähigkeit; Ingenieure nehmen dreifache Überprüfungen vor.

5. Integration in Entwicklungsworkflow: Validierte Entwürfe werden in bestehende PLM- und Zertifizierungsprozesse überführt.

Warum KI nicht die gesamte Konstruktion ersetzt

KI liefert Vorschläge und beschleunigt Routineaufgaben, übernimmt aber nicht die abschließende Verantwortung für sicherheitskritische Entscheidungen. Zertifizierungsvorschriften verlangen nachvollziehbare Nachweise, physikalische Tests und fachliche Unterschriften. KI-Ergebnisse dienen als Input für Ingenieure, die komplexe Wechselwirkungen, Fertigungsrestriktionen und Zulassungsanforderungen berücksichtigen müssen.

Auswirkungen auf militärische und zivile Programme

UAC arbeitet an Kampfflugzeugen wie Su-57 und Su-35 sowie an dem Verkehrsflugzeug MC-21. Die Pilotphase betrifft vor allem frühe Entwurfsentscheidungen, nicht unbedingt umfassende Neuentwicklungen von Waffensystemen. Für zivile Programme wie die MC-21 können schnellere Variantenbewertung Entwicklungszeit reduzieren, doch Bauteilhemmnisse (z. B. Flügelprobleme) und Austausch von westlichen Komponenten beeinflussen Zertifizierungsfristen stärker als reine Entwurfsautomatisierung.

Daten- und Softwareökosystem: Ersatz westlicher Tools

Nach dem Wegfall westlicher Anbieter (Dassault Systèmes, Siemens, Autodesk) verbesserte UAC rund 4.000 Engineering-Workstations auf russische Software um und ersetzte neun zentrale PLM-Module. Die Umstellung umfasst nicht nur den Softwarewechsel, sondern auch Prozessanpassungen: Datenformate, Validierungsroutinen und Schnittstellen zu Zulieferern müssen neu abgestimmt werden. Vollständige Unabhängigkeit bleibt schwer erreichbar, da spezielle Fertigungstechnologien und Präzisionskomponenten weiterhin importabhängig sein können.

Zeitplan und Zertifizierungsziel für MC-21

Die MC-21-Entwicklung erlebte Verzögerungen wegen Flügelproblemen und der Substitution westlicher Komponenten. Russische Behörden planen, die Zertifizierung der vollständig mit inländischen Teilen gebauten MC-21-Version bis Ende 2027 abzuschließen. KI-gestützte Entwurfsprozesse können Teil der Beschleunigungsmaßnahmen sein, aber strukturelle Tests, Zulieferkettenanpassungen und Nachweisführung bleiben die dominierenden Faktoren für den Zeitplan.

Welche Vorteile und Risiken ergeben sich konkret?

Vorteile:

– Beschleunigung repetitiver Analysen: Batch-Simulationen und Variantenrangfolge reduzieren Iterationszeiten.

– Kosteneinsparung in frühen Phasen: Schnellere Identifikation ungeeigneter Konzepte senkt Engineering-Aufwand.

– Besserer Entwurfsumfang: Mehr getestete Konfigurationen erhöhen die Chance, innovative Lösungen zu finden.

Risiko:

– Datenbias und Verlässlichkeit: Schlechte oder unvollständige Trainingsdaten können zu nicht prüfbaren oder unbrauchbaren Entwürfen führen.

– Integrationsaufwand: Anpassung von PLM-, CAE- und Fertigungsprozessen erfordert Zeit und Investitionen.

– Zulassungsfragen: Regulatorische Anforderungen verlangen nachvollziehbare Validierung, die KI-Outputs nicht automatisch liefert.

Beispiele und Prognose: Was lässt sich in 1–3 Jahren erreichen?

In 12–36 Monaten Erwarten sich Praxisnutzer folgende messbaren Effekte:

– Reduktion repetitiver Berechnungszeiten um 50–90%: Wie bei Kabinenklima- oder Hydraulik-Checks berichtet.

– Schnellere Konzeptselektion: Erste Konzeptentscheidung von Monaten auf Wochen verkürzen.

– Bessere Dokumentation von Entwurfsvarianten: Automatisch erzeugte Berichte erleichtern Review-Zyklen.

Langfristig bleibt die größte Effizienzsteigerung abhängig von der Qualität der digitalen Zwillinge, der Tiefe fächerübergreifender CAE-Integration und der regulatorischen Akzeptanz KI-gestützter Nachweise.

Schlussfolgerung: Pragmatismus kombiniert mit Ingenieurverantwortung

UACs Einsatz von GigaChat demonstriert, wie KI die Produktivität in frühen Entwicklungsphasen erhöht, ohne die Kernaufgaben von Ingenieuren zu ersetzen. Unternehmen gewinnen Geschwindigkeit und Repertoire, müssen aber parallel Datenqualität, Validierungspfade und Zertifizierungsstrategien stärken.