Key Takeaways
- GEHA (Nieuw-Amsterdam, NL) stellt jetzt >2,1 m (7 ft) Industrieventilatoren für die Kühlung von Rechenzentren in hoher Stückzahl her.
- Der gesamte Engineering-Aufwand wird von einem einzigen Ingenieur, Jan Bos, mit Siemens Designcenter Solid Edge plus einer Reihe KI-gestützter Werkzeuge erledigt.
- Die Teamgröße sank von vier (vor 2017) auf einen, dennoch hat sich die Durchlaufzeit für ein neues Ventilatordesign von ~8 Wochen auf <3 Wochen verkürzt.
- KI-Unterstützung (generatives Design, Topologie-Optimierung und automatisierte Zeichnungserstellung) kompensiert den Verlust an Personal und gewährleistet ISO 9001-konforme Dokumentation.
From Oil-Field Fans to Data-Center Coolers
GEHA ist seit 1957 ein Nischenlieferant von industriellen Luftbewegungsgeräten und bediente ursprünglich Raffinerien, petrochemische Komplexe und Wärmeübertragungs-Auftragnehmer. Ihr Flaggschiff-Produkt – ein Ventilatorgehäuse bis zu 7,3 m (24 ft) Durchmesser – bleibt ein Grundpfeiler für die Belüftung in der Schwerindustrie.
In den letzten fünf Jahren hat sich ein neuer Kundensegment entwickelt: hyperskalige Rechenzentrums-Betreiber. Ein einzelner Campus kann mehrere hundert Ventilatoren im Größenbereich 2,1 m–2,5 m (7-8 ft) benötigen, was eine Hochvolumen-Produktion, niedrige akustische Signaturen und enge Toleranzen erfordert.
„Wir bauen die größten und leisesten Ventilatoren für Rechenzentren – das ist unsere Spezialität“, sagt Jan Bos, GEHA’s Engineering & R&D Manager.
One Engineer, One CAD Platform, A Toolbox of AI
The staffing shift
| Year | Engineering staff | Primary market | Typical design lead time |
|---|---|---|---|
| 2015 | 4 engineers | Oil & petrochemicals | ~8 weeks |
| 2017 | 2 engineers | Transition phase | ~6 weeks |
| 2024 | 1 engineer (Bos) | Data-center cooling | <3 weeks |
Als der Ölmarkt 2017 einbrach, reduzierte GEHA seine Engineering-Mannzahl. Statt auszulagern, konsolidierte Bos den Design-Workflow auf Siemens Designcenter Solid Edge (neueste 2024-Version) und ergänzte ihn mit KI-Hilfsmitteln:
| AI Tool | Function | Measurable impact |
|---|---|---|
| Generative Design (Siemens Xcelerator) | Auto-creates geometry that meets weight, strength, and acoustic targets | 15 % mass reduction on fan blades |
| Topology Optimization (Altair OptiStruct) | Refines internal rib structures for stiffness | 10 % increase in natural frequency |
| Automated Drafting (Solid Edge DraftSight AI) | Generates GD&T-ready 2-D drawings from 3-D models | Saves ~2 days per part |
| Chat-GPT-style Knowledge Base | Answers design-rule queries, pulls standards (ISO 9001, IEC 60204) | Reduces research time by ~30 % |
Bos betont, dass er „kein Programmierer sein muss“, weil die KI-Schnittstellen größtenteils no-code sind: Eingaben und Drag-and-Drop-Knoten ersetzen Skripting.
Workflow snapshot
- Concept input – Bos skizziert Leistungsspezifikationen (airflow = 12 m³/s, noise < 45 dB(A)).
- Generative run – KI schlägt 12 brauchbare Blattprofile vor; Bos wählt dasjenige aus, das akustische und Gewichtsziele erfüllt.
- Topology refinement – Der Optimierer entfernt überflüssiges Material und erzeugt ein 0,8 kg leichteres Blatt bei gleichbleibendem Sicherheitsfaktor von 1,5.
- Solid Edge assembly – Die ausgewählten Komponenten werden zusammengebaut; Interferenz-Checks laufen automatisch.
- Automated drawing – DraftSight AI erstellt ISO-konforme 2-D-Blätter, komplett mit Stückliste (BOM) und CNC-Werkzeugwegen.
Der gesamte Zyklus, von der Anforderungsaufnahme bis zur produktionsfertigen Zeichnung, dauert jetzt im Durchschnitt 18 Tage, eine 77 % Verbesserung gegenüber dem Vor-KI-Standard.
Why AI Makes a Solo Engineer Viable
- Speed: AI-driven design iterations occur in minutes rather than days.
- Consistency: Built-in rule checking enforces standards (e.g., ISO 2768-1 for geometric tolerances).
- Scalability: Cloud-hosted AI services handle compute-heavy simulations without local hardware upgrades.
Bos weist darauf hin, dass die KI-Suite zudem continuous learning bietet: jedes abgeschlossene Projekt fließt in die Wissensdatenbank zurück und schärft zukünftige Vorschläge.
Bottom Line
GEHA’s pivot from oil-field ventilation to data-center cooling illustrates how a single, well-equipped engineer can sustain high-volume, high-precision fan production. By leveraging Siemens Designcenter Solid Edge together with generative design, topology optimization, and automated drafting AI tools, Jan Bos has turned a 75 % staff reduction into a three-fold acceleration of product development. The result is a lean, future-ready engineering operation capable of delivering the world’s largest, quietest data-center fans—proof that AI-augmented CAD can replace traditional manpower without compromising quality.
