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Simulation hat sich von einem unterstützenden Werkzeug zu einem strategischen Bestandteil der Automatisierungstechnik entwickelt. Früher standen physikalische Modellierungen im Fokus, heute gewinnen hybride Ansätze aus physikbasierten und datengetriebenen Methoden zunehmend an Bedeutung. Fortschritte in KI und Machine Learning ermöglichen es, Systemverhalten direkt aus Daten zu erlernen und Simulationen flexibler sowie effizienter zu gestalten. 

Beispiele wie Predictive Maintenance und hybride Inbetriebnahme zeigen, wie Simulation frühzeitig Tests ermöglicht, Kosten senkt und die Qualität steigert. Die Zukunft liegt im Zusammenspiel von physikalischer Genauigkeit und datenbasierter Anpassungsfähigkeit. 

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Ihre Andrea Gillhuber

Chefredakteurin Computer&Automation

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