Diese Kombination erweitert das Softwareportfolio von Maya HTT um die simulationsfähige parametrische Geometrie- und Optimierungsplattform von CAESES und stärkt damit die Lösungen für Ingenieurteams in den Bereichen Schifffahrt, Turbomaschinen, Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie sowie fortschrittliche CFD-gestützte Entwicklung.

MONTREAL und POTSDAM, Deutschland, 15. Juli 2026 /PRNewswire/ -- Maya HTT, ein globaler Anbieter von Lösungen in den Bereichen Engineering-Software, Simulation, KI und digitale Transformation, gab heute die Übernahme von Friendship Systems bekannt, dem deutschen Engineering-Software-Unternehmen, das hinter CAESES steht.

CAESES ist eine spezialisierte Plattform, die von Ingenieurteams genutzt wird, um simulationsfähige parametrische Geometrie zu erstellen, Konstruktionsvarianten zu automatisieren und Optimierungsabläufe zu unterstützen. Durch die systematische Generierung von Konstruktionsalternativen und den dazugehörigen Simulationsdaten unterstützt CAESES zudem datengesteuertes Engineering sowie physikgestützte, KI-basierte Konstruktionsabläufe. Die Software findet breite Anwendung in anspruchsvollen technischen Bereichen wie Schiffsbau, Turbomaschinenbau, Luft- und Raumfahrt, Verteidigungstechnik, numerische Strömungsmechanik und Ingenieurberatung.

Die Übernahme stärkt das Portfolio von Maya HTT im Bereich simulationsgestützter Konstruktion und erweitert die Möglichkeiten des Unternehmens, Kunden weltweit eigene, hochwertige Engineering-Software und -Lösungen anzubieten.

„Friendship Systems bringt fundiertes technisches Know-how, eine solide Produktbasis und eine Plattform mit, die Maya HTT hervorragend ergänzt", sagte Vito Marone, Chief Executive Officer von Maya HTT. „Mit CAESES können Ingenieure schneller mehr Konstruktionsoptionen prüfen, Geometriedaten direkt in Simulationsabläufe einbinden und Fachwissen in wiederholbare digitale Konstruktionsprozesse umsetzen. Zudem schafft es eine solide Grundlage für die physikbasierte, KI-gestützte Entwicklung, indem es dazu beiträgt, strukturierte Konstruktions- und Simulationsdaten über große Entwurfsräume hinweg zu generieren. Genau diese Art von spezialisierter, simulationsgestützter Technologie passt zur langfristigen Strategie von Maya HTT."

Durch die Übernahme wird Maya HTT CAESES in sein wachsendes Portfolio an firmeneigenen Software-Assets aufnehmen und seine Präsenz in Europa ausbauen, wobei Deutschland zu einem stärkeren Ankerpunkt für produktgetriebenes Wachstum wird. Die Transaktion eröffnet zudem Möglichkeiten, CAESES in den globalen Kundenstamm von Maya HTT zu integrieren und es mit dem Know-how von Maya HTT in den Bereichen thermische Simulation, Strömungssimulation, KI, Engineering-Workflows und fortschrittliche Engineering-Dienstleistungen zu kombinieren.

„Diese Übernahme ist ein wichtiger Schritt im Rahmen der Strategie von Maya HTT", fügte Marone hinzu. „Dadurch verfügen wir über ein breiteres Portfolio an eigener Software, eine stärkere technische Differenzierung und neue Möglichkeiten zur Schaffung integrierter Entwicklungsabläufe, die unseren Kunden helfen, schneller von der Entwurfsphase zur validierten Leistungsfähigkeit zu gelangen."

Der Integrationsansatz von Maya HTT wird darauf ausgerichtet sein, die Stärken von Friendship Systems zu bewahren und selektiv kommerzielle und technische Synergien zu nutzen, sofern diese einen klaren Mehrwert für die Kunden schaffen.

Die Bedingungen der Transaktion wurden nicht bekannt gegeben.

Informationen zu Maya HTT

Maya HTT ist ein Unternehmen für Ingenieurssoftware, Simulation, KI und digitale Transformation mit Hauptsitz in Montreal, Kanada. Das Unternehmen unterstützt führende Unternehmen bei der Bewältigung komplexer technischer und betrieblicher Herausforderungen durch fortschrittliche Simulation, Softwareentwicklung, industrielle KI, digitale Zwillinge und Lösungen für den Produktlebenszyklus.

Informationen zu Friendship Systems

Friendship Systems ist ein deutsches Unternehmen für Ingenieurssoftware und Entwickler von CAESES, einer Plattform für simulations- und datengestütztes Engineering. Mit CAESES können Ingenieure simulationsfähige parametrische Geometrien erstellen, die Entwurfsauslotung automatisieren, die Produktleistung optimieren und technische Daten für KI-gestützte Arbeitsabläufe generieren. Die Plattform wird von Ingenieurteams genutzt, die in anspruchsvollen Konstruktionsumgebungen tätig sind, darunter Schiffsbau, Turbomaschinenbau, Luft- und Raumfahrt, Energiewirtschaft, CFD und Ingenieurberatung.

Medienkontakt: Myriam Roy, Maya HTT, myriam.roy@mayahtt.com

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Forschende der Universität Zürich (UZH) haben einen Ansatz entwickelt, mit dem sich akuter Schlafmangel im Speichel nachweisen lässt. In einer aktuellen Studie identifizierte das Team um Thomas Krämer vom Institut für Rechtsmedizin eine Art metabolischen Fingerabdruck, der starke Übermüdung zuverlässig anzeigt. Die Resultate wurden im Fachmagazin „Journal of Proteome Research“ veröffentlicht und von Krämer als „Meilenstein für die forensische Forschung“ bezeichnet.

Für die Untersuchung rekrutierten die Wissenschaftler 20 gesunde junge Männer, die normalerweise sieben bis neun Stunden pro Nacht schlafen. Die Probanden durchliefen drei Szenarien: eine Nacht komplett ohne Schlaf, vier Nächte mit jeweils zwei Stunden weniger Schlaf als üblich sowie eine Kontrollbedingung mit rund acht Stunden Schlaf. Nach jeder Phase wurden Speichelproben entnommen und mittels hochauflösender Massenspektrometrie analysiert. Mithilfe von maschinellem Lernen suchte das Team nach molekularen Mustern, die spezifisch auf akuten Schlafentzug hinweisen.

Die Auswertung ergab, dass starke Übermüdung rund zehn Prozent aller Biomoleküle im Speichel beeinflusst. Aus zehntausenden gemessenen Molekülen filterten die Forschenden schließlich zehn spezifische Biomarker heraus, die als Signatur für akuten Schlafmangel dienen könnten. Diese erstmals im Speichel identifizierten direkten Marker für Übermüdung unter alltagsnahen Bedingungen gelten aus Sicht der UZH als Grundlage für neue diagnostische Verfahren.

Langfristig zielt das Projekt auf die Entwicklung eines Schnelltests, der vor Ort eingesetzt werden könnte – etwa im Strassenverkehr, in sicherheitskritischen Berufen oder bei der forensischen Abklärung von Unfällen. Die Forschenden betonen jedoch, dass es sich derzeit um eine Grundlagenstudie mit einer kleinen und homogenen Probandengruppe handelt. Bevor ein solcher Speicheltest in der Praxis Anwendung findet, seien umfangreichere Untersuchungen mit grösseren und vielfältigeren Bevölkerungsgruppen erforderlich.