11.05.2015

Das erste Auto aus dem 3D-Drucker macht Amerikas Straßen unsicher

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Wie sieht das Auto der Zukunft wohl aus?

Nachdem Autos bereits selbst fahren können, werden sie nun auch noch ausgedruckt. Denn in den USA fährt nun das weltweit erste Auto, das nicht in einer herkömmlichen Autofabrik hergestellt, sondern in einem 3-D-Verfahren entwickelt wurde. Gehört das VW-Werk in Wolfsburg bald der Vergangenheit an?

Das schwarze Gebilde lässt schon die Form eines zweisitzigen Buggys erahnen. Es steht in einem wannenförmigen Gerät von der Größe eines Schiffscontainers. Der Kopf eines 3-D-Druckers trägt im Stil einer Heißluftpistole die nächste der 212 Schichten eines Kunststoffs auf, der ABS (Acrylnitril-Butadien-Styrol) heißt und sich nach seiner Abkühlung verhärtet. Es ist der gleiche Stoff, aus dem auch Lego-Steine bestehen. 44 Stunden dauert es, dann hat der 3-D-Drucker die tragende Struktur des Autos fertiggestellt. Weitere 24 Stunden vergehen, bis eine computergesteuerte Fünf-Achsen-Fräsmaschine die geriffelte Oberfläche glatt geschliffen hat-und es an die Montage der Mechanik gehen kann.

Was wie der erste Schritt in eine revolutionär neue Ära der Automobilproduktion anmutet, zeigt das aus Chandler (im US-Staat Arizona) stammende Startup-Unternehmen Local Motors. Local-Motors-Chef John B. “Jay” Rogers, ein Harvard-Absolvent, hat geradezu umstürzlerische Visionen. Was Tesla und dem Chef Elon Musk bei der Popularisierung des Elektroautos gelingt, schwebt dem ehemaligen US-Marine nun für die Automobilfertigung vor.

Das Ziel ist, Autoteile einfach und schnell auszudrucken, überschüssiges Material zu vermeiden, Transportkosten zu minimieren und mit schnellen Designänderungen neuen Kundenwünschen sofort nachzukommen. “Die drei kritischen Stellgrößen der Autobauer sind die vielen Einzelteile, das Gewicht und die Kosten für die Werkzeugfertigung”, sagt Rogers. Der neue Prozess drücke die drei Kostentreiber und eröffne andere spannende Perspektiven.

Zum Beispiel das Ende der Mega-Autofabriken. “Die Welt braucht keine weiteren Detroits”, tönte Rogers bei der Premiere des treffenderweise “Strati” (italienisch für “Schichten”)getauften Schichtmodells vor einigen Wochen. Vier, fünf Jahre Entwicklungszeit werde es künftig nicht mehr geben, sagt er voraus. Stattdessen könne man ein neues Auto in vier Monaten designen, entwickeln und mithilfe von 3-D-Drucktechniken auch bauen. In Mikrofabriken sowie in maximal 10.000 bis 15.000 Einheiten pro Jahr. Im Design orientiert an dem, was gerade Trend ist. “Denn unsere Modelle sind organisch, sie wachsen aus Zellstrukturen wie ein Knochen”,sagt Rogers. Und sie bestünden nur noch aus einem Bruchteil von Einzelteilen-49 sind es beim Strati, statt 5000 bis 6000 bei heute gängigen Fahrzeugen.

Zu den Kernprinzipien von Local Motors gehört der Einsatz von Techniken wie Open Source und Crowdfunding. Vorschläge für das Design und die Technik der Fahrzeuge werden komplett von einer Onlinecommunity mit aktuell über 40.000 Mitgliedern erstellt, gesammelt und per Abstimmung ausgewählt. Auch der Strati ging als Sieger aus einem Internetdesignwettbewerb hervor. Der Entwurf des Turiners Michele Anoè gefiel durch die vergleichsweise leicht zu druckende Form und das abnehmbare Dach. Mit dem 3-D-Drucker entstanden das Chassis und alle Interieurteile inklusive der Sitze. Die Batterie, den E-Motor, den Kabelbaum, Aufhängungen und Beleuchtungen entnahmen die Amerikaner dagegen dem Baukasten des französischen Renault Twizy. Die Teile aus dem elektrisch angetriebenen Zweisitzer wurden medienwirksam während einer Fachmesse in Chicago eingebaut, ehe der Strati vor Publikum aus eigener Kraft ins Freie surrte.

Die Palette der heutigen Druckverfahren ist extrem breit, doch ein Prinzip eint sie alle: Sie bauen dreidimensionale Gegenstände aus digitalen Druckvorlagen akkurat Schicht für Schicht auf, statt einen Rohling bis zur gewünschten Form abzutragen. Anders als beim Schneiden, Drehen oder Bohren fällt somit auch kein Abfall oder Verschnitt an. Darüber hinaus sind komplexe Formen darstellbar, bei denen eine existierende Maschine schnell an ihre Grenzen kommen würde.

Die 3-D-Technik hat bereits in zahlreichen Sparten Anwendung gefunden und ist in der Medizintechnik, der Luft-und Raumfahrtindustrie sowie der Architektur unverzichtbar geworden. Das neue Triebwerk “Leap” (für “Entwicklungssprung) von General Electric soll ab 2016 unter anderem den Airbus A320neo in die Lüfte heben. In der Welt des Automobils ist es überraschenderweise die Oldtimerszene, die schon jetzt von der neuen Technologie profitiert. Jay Leno, amerikanischer Entertainer und leidenschaftlicher Auto- und Motorradsammler, frohlockt: “Solange noch CAD-Daten oder eine scanbare Vorlage zur Verfügung stehen, lässt sich so gut wie alles reproduzieren. Kleine Teile wie einen Türgriff kann ich in fünf Stunden herstellen, ein großes Teil wie den nach über 100 Jahren porös gewordenen Wasservorwärmer für meinen White-Dampfwagen von 1907 in 33 Stunden.” Die Kosten seien überschaubar: 2995 US-$für den Scanner, unter 15.000$ für den Drucker. Eine Massenproduktion sei noch nicht möglich, “aber du brauchst nun nicht mehr für jedes kleine Ersatzteil bei Ebay zu schauen”, scherzt Leno.

Doch was den Oldie-Freund so freut, ist auch mit zu siebenstelligen Preisen angebotenen Topdruckern noch nicht 1:1 auf Großserienmodelle übertragbar. Laut Nikolai Zaepernick, Bereichsleiter Strategie und Geschäftsfeldentwicklung bei EOS in Krailling bei München, werde es – wenn überhaupt – noch einige Jahre dauern, bis ganze Autos gedruckt werden können. “Die Größe der druckbaren Teile wird zwar in den nächsten Jahren stetig wachsen, dennoch wird man nicht zwangsläufig für jede Komponente, die heute in großen Stückzahlen konventionell und wirtschaftlich gefertigt wird, auf additive Verfahren umsteigen”, sagt Zaepernick. Besonders die in der Autoindustrie so wichtigen Stückkosten seien ein Bremsklotz. Schnell interessant werde es jedoch im Luxussegment, bei Oldtimern, Tuningfahrzeugen oder in der Formel 1, in Bereichen also, in denen schon heute fast alle Teams die neue Technik für hoch belastete Teile einsetzten. Bis zum dreidimensional gespritzten Serienprodukt ist es noch ein sehr weiter Weg, glaubt auch Simon Reader, bei Mahle Powertrain in Northampton als Entwicklungschef tätig. Der Manager sagt: “Wenn es um 100.000 identische Teile geht, hat ein permanentes Werkzeug weiterhin Kostenvorteile.” Perry Hubbing von RedEye, einer Tochterfirma von 3-D-Pionier Stratasys, rechnet mit einer Zeitspanne von nur fünf bis zehn Jahren, “ehe wir Teile in solch großen Mengen fertigen können”.

Glaubt man diesen Experten, wird es also wohl eher nicht zu jenem Szenario kommen, das die Managementberatung Barkawi schon apokalyptisch prophezeite. Ihr zufolge könnten in 20 Jahren VW-Modelle in weltweit 100 Designbüros entwickelt und in zehntausend 3-D-Schnelldruckerstationen kundennah gebaut werden – das Volkswagen-Werk in Wolfsburg könne man dann getrost als Museum nutzen.

Zu jenen Visionären, die sich dennoch lieber heute als morgen vom Status quo verabschieden würden, gehört Jim Kor. Der Ingenieur und Tüftler aus dem kanadischen Winnipeg hat schon 2011 die Karosserie seines dreirädrigen Kleinwagens “Urbee” mit einem Drucker hergestellt. Gelenkt wird das auf einem konventionellen Rohrrahmen aufbauende Modell vom einzigen Hinterrad, zwei E-Motoren treiben die beiden Vorderräder an, ein mit Ethanol gefütterter Rasenmähermotor dient als Reichweitenverlängerer. Der Zweisitzer glänzt mit einem besonders niedrigen Luftwiderstandsbeiwert (c w-Wert) von 0,15-Resultat der Tropfenform samt Kammheck.

2500 Stunden brauchte eine ganze Reihe von 3-D-Druckern, um die Karosse in Schichten von je sechs Millimetern Dicke auszuspucken. Das höre sich zwar lang an, doch könne man so bis zu zehn Monate Entwicklungszeit einsparen, behauptet Kor beschwichtigend. Der Kanadier ist davon überzeugt, dass sich die Technologie und die Art, wie wir heute Autos bauen, definitiv verändern werden. “Nicht alles wird man in 3-D drucken, doch einen großen Teil eines Autos”, prophezeit er. “Eines Tages wird es möglich sein, Teile in einem Arbeitsgang zu drucken und zu lackieren.” Das Nachfolgemodell des Urbee, das nur 600 Kilo wiegt und 0,8 Liter/100 km verbraucht, will Kor bereits zu über 60 Prozent drucken lassen, zum Beispiel auch die bislang noch gläsernen Fenster. “Und wir planen, die Einzelteile auf nur noch 30 Stück zu reduzieren.”

Während Kor für eine mögliche Kleinserie seines Modells erst noch finanzkräftige Partner brauchen würde, hat Local Motors schon konkrete Verkaufsziele. Jay Rogers will die Bauzeit des Strati erst einmal auf 24 und dann noch weiter auf nur zehn Stunden drücken. Ab 2016 soll der Zweisitzer dann zu Preisen zwischen 18.000 und 30.000$ in den Handel kommen. Beim Elektroantrieb wird es auch künftig bleiben. Dieser könnte – und da würden sich zwei mit dem gleichen Pioniergeist treffen – von Tesla-Chef Musk kommen.

© Local Motors

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Wie sieht das Auto der Zukunft wohl aus?

Copyright: Local Motors

Quelle: Wirtschaftsblatt

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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