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Interview: Prototyp für fundierte Designentscheidungen
Unsere Lösung bezieht die gesamte Nutzererfahrung in die Simulation mit ein
08.10.2025
Digitale Simulationen und virtuelle Prototypen gewinnen in der Produktentwicklung zunehmend an Bedeutung. Sie versprechen kürzere Entwicklungszyklen, geringere Kosten und eine höhere Variantenvielfalt. Zugleich steigen aber die Anforderungen an Genauigkeit und Interdisziplinarität solcher Werkzeuge. Unser Clusterpartner CORE MUC GmbH hat mit der Plattform SAINT (Smart Automated INTerior) einen Prototypen entwickelt, der prädiktive und präskriptive Methoden vereint und damit frühzeitige, fundierte Designentscheidungen ermöglicht. Im Gespräch erläutert CTO Haris Ceribasic, wie die Technologie funktioniert, welchen Reifegrad sie bereits erreicht hat und welche nächsten Schritte für eine industrielle Anwendung entscheidend sind.
Bayern Innovativ (BI): Herr Ceribasic, digitale Zwillinge und virtuelle Prototypen gelten als Schlüsseltechnologien, um Entwicklungszyklen zu verkürzen. Wie setzt Ihre Plattform hier an und was unterscheidet sie von bestehenden Ansätzen?
Haris Ceribasic (HC): Unsere Plattform SAINT (Smart Automated INTerior) adressiert ein zentrales Problem in der Produktentwicklung: Viele bestehende Tools betrachten einzelne Bereiche isoliert – etwa Hardware, Software oder Elektronik. Wir verfolgen hingegen einen interdisziplinären, ganzheitlichen Ansatz und beziehen die gesamte Nutzererfahrung in die Simulation ein. Ein weiterer Unterschied liegt in den verwendeten Methoden: Wir nutzen prädiktive und präskriptive Simulationen – also Verfahren, die nicht nur Szenarien voraussagen, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen für die nächste Entwicklungsiteration ableiten. Damit lassen sich fundierte Entscheidungen schon in der Konzeptphase treffen, lange bevor physische Prototypen gebaut werden.
Ein Beispiel: Statt mehrere Varianten eines Sitzkonzepts physisch aufzubauen, können Bauraumkollisionen, optimierte Steuerung und Energieverbrauch virtuell durchspielen und so frühzeitig die beste Lösung auswählen. Das spart Entwicklungszeit, Hardwarekosten und reduziert den Bedarf an späteren Re-designs erheblich.
BI: Die Validierung solcher Systeme ist entscheidend für ihre Akzeptanz in der Industrie. Welchen technologischen Reifegrad hat SAINT erreicht und wie konnte dieser nachgewiesen werden?
HC: Wir haben die Plattform bis zu einem funktionsfähigen, demonstrierbaren Prototypen entwickelt und mit OEM-Modelldaten getestet. Damit konnten wir zeigen, dass komplexe Interieurfunktionen bereits in der Konzeptphase realistisch simuliert werden können.
Die erzeugten Simulationsdaten sind zudem direkt nutzbar und lassen sich in den Serienentwicklungsprozess überführen. Dadurch entsteht ein nahtloser Übergang von der virtuellen zur physischen Produktentwicklung. Auf der Skala der Technology Readiness Levels (TRL) bewegen wir uns im Bereich 6–7. Das bedeutet: Die Technologie ist nicht mehr rein experimentell, sondern wurde bereits in relevanten Umgebungen validiert und steht kurz vor dem Übergang in die industrielle Anwendung.
"Wir nutzen prädiktive und präskriptive Simulationen – also Verfahren, die nicht nur Szenarien voraussagen, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen für die nächste Entwicklungsiteration ableiten. Damit lassen sich fundierte Entscheidungen schon in der Konzeptphase treffen, lange bevor physische Prototypen gebaut werden."
Haris Ceribasic
CTO, CORE MUC GmbH
BI: Viele Forschungsprojekte bleiben auf Demonstratoren-Niveau stehen. Welche nächsten Schritte sind notwendig, um SAINT in die industrielle Wertschöpfung zu überführen – und was bringen Sie dabei ein?
HC: Der nächste Schritt ist die Überführung in reale industrielle Prozesse. Dafür suchen wir gezielt Partner aus der Automobilindustrie, OEMs ebenso wie Zulieferer, die unsere Plattform in konkrete Entwicklungsprojekte einbinden wollen, sei es im Rahmen einer Kooperation oder als strategische Abnehmer. CORE MUC bringt dafür einen soliden technologischen Grundstock mit: einen funktionierenden Software-Stack mit modularer Architektur, eine ausführliche technische Dokumentation sowie unveröffentlichte Forschungsergebnisse aus drei Jahren Entwicklungsarbeit. Ergänzt wird das durch eine Systemarchitektur und KI-gestützte Simulationsalgorithmen, die wir gemeinsam mit Partnern für spezifische Anwendungsfälle anpassen und skalieren können.
Wir sehen SAINT letztlich als Antwort auf den steigenden internationalen Kostendruck: Durch KI-gestützte Prozessoptimierung lassen sich Entwicklungszyklen deutlich verkürzen und die Kosten für physische Prototypen reduzieren – ohne Abstriche bei der Innovationsgeschwindigkeit.