Gian Paolo Bassi van Dassault Systèmes: 'zo ziet de toekomst van engineering met AI eruit'

In dit artikel:

Dassault Systèmes wil generatieve AI bruikbaar maken voor engineering door taalmodellen te koppelen aan simulaties, natuurkundige modellen en industriële kennis. Het bedrijf ontwikkelt daarvoor drie gespecialiseerde Virtual Companions: AURA voor bedrijfsinformatie en data, LEO voor engineering, productie en simulatie, en MARIE voor wetenschappelijke toepassingen zoals materiaalonderzoek en life sciences.

Volgens Gian Paolo Bassi, SVP Mainstream Innovation, moeten engineers kunnen vertrouwen op meer dan een aannemelijk klinkend antwoord. Een ontwerp moet ook fysiek haalbaar, veilig en produceerbaar zijn. Daarom bouwt Dassault Systèmes een extra AI-laag bovenop bestaande engineeringsoftware. Gebruikers kunnen in gewone taal een probleem beschrijven, waarna de AI passende tools inschakelt, simulaties uitvoert en verschillende gespecialiseerde agents laat samenwerken.

Een engineer kan bijvoorbeeld vragen een ruimtetelescoop lichter te maken zonder dat de constructie tijdens de lancering bezwijkt. Ook kan AI helpen onderzoeken waarom een mechanisme na langdurig gebruik in een woestijnomgeving defect raakt. De menselijke engineer blijft daarbij essentieel: die brengt de eerste hypothese, domeinkennis en zakelijke afwegingen in. AI neemt vooral repetitieve berekeningen en controles over, zoals het vergelijken van materialen, coatings, afmetingen en onderhoudsschema’s.

Bassi verwacht niet dat de kern van het beroep verdwijnt. Engineers hoeven volgens hem vooral minder tijd te besteden aan het onthouden van de juiste knoppen en softwarestappen. Hun taak blijft het begrijpen en formuleren van problemen en het beoordelen van oplossingen. Een technisch perfect ontwerp is immers niet automatisch geschikt als het te duur is, moeilijk leverbaar of lastig te onderhouden is.

De eerste grote winst ziet Dassault Systèmes mogelijk in technische documentatie. AI kan informatie uit virtuele productmodellen hergebruiken voor tekeningen, toleranties, materiaalvereisten en assemblage-instructies. Dat kan handwerk verminderen en fouten in productie en montage voorkomen.

Vanwege het gevoelige karakter van CAD-modellen, prototypes en productiegegevens benadrukt Dassault Systèmes dat bedrijfseigen data binnen de IT-omgeving van de klant moeten blijven. De algemene kennis van de AI wordt onder meer opgebouwd met synthetische data en virtuele ontwerpvarianten, zodat vertrouwelijke klantontwerpen niet noodzakelijk zijn voor de training.

Voor de komende twee tot drie jaar verwacht Bassi geen volledig autonome engineering-AI. De nadruk ligt op orchestration: AI-systemen die technische, financiële, logistieke en duurzaamheidsaspecten samenbrengen voordat de mens een beslissing neemt. De uiteindelijke verantwoordelijkheid en beoordeling blijven daarmee bij de engineer.