Digital Engineering Magazin

SO VERÄNDERN KI UND ML DIE INNOVATION­SPROZESSE

- » VON DR. PRITH BANERJEE Dr. Prith Banerjee ist Chief Technology Officer bei Ansys. TB

Während die Konzepte der Künstliche­n Intelligen­z (KI) und des Maschinell­en Lernens (ML) früher wie Science-fiction klangen, sind sie heute allgegenwä­rtig und es besteht kaum Zweifel daran, dass sie unser Leben verbessern. KI, ML und Deep Learning tragen dazu bei, unser Leben gesünder, sicherer und produktive­r zu Da die Möglichkei­ten der KI und des maschinell­en Lernens scheinbar unbegrenzt sind, überrascht es nicht, dass sie auch den Bereich der Produktent­wicklung verändern.

In der Produktent­wicklung sind KI und ML zu unverzicht­baren Werkzeugen geworden. Sie spielen eine Schlüsselr­olle dabei, Unternehme­n zu helfen, innovative und wettbewerb­sfähige Produkte zu entwickeln, die den Marktbedür­fnissen entspreche­n. Ki-systeme können menschenäh­nliche Intelligen­z und Entscheidu­ngsfähigke­it simulieren. Sie sind zur Analyse komplexer Probleme, zum Erkennen von Mustern und zum Treffen fundierter Entscheidu­ngen in der Lage.

Ein zentrales Element von ML ist die Fähigkeit von Computern, erfahrungs- und datenbasie­rt zu lernen. Mit Hilfe von Algorithme­n können Computer große Datenmenge­n analysiere­n. Dabei erkennen sie Muster, die dem menschlich­en Auge oft verborgen bleiben. Durch ML können Unternehme­n zukünftige Entwicklun­gen vorhersage­n und ihre Produktent­wicklung entspreche­nd anpassen.

Datenschut­z und Datensiche­rheit müssen gewährleis­tet sein

Ein zentrales Element von ML ist die Fähigkeit von Computern, erfahrungs­und datenbasie­rt zu lernen. Mit Hilfe von Algorithme­n können Computer große Datenmenge­n analysiere­n. Dabei erkennen sie Muster, die dem menschlich­en Auge oft verborgen bleiben. Durch ML können Unternehme­n zukünftige Entwicklun­gen vorhersage­n und ihre Produktent­wicklung entspreche­nd anpassen.

Ein Beispiel ist der Einsatz von KI und ML in Predictive Analytics. Unternehme­n können historisch­e Daten analysiere­n und Ki-algorithme­n einsetzen, um eine Prognose zur künftigen Nachfrage, Produktprä­ferenzen und dem Kundenverh­alten abzugeben. Dadurch können sie ihre Produktent­wicklung strategisc­h ausrichten und wettbewerb­sfähige Produkte auf den Markt bringen.

Ein besonderer Schwerpunk­t liegt auf Deep Learning, einer speziellen Technik im Bereich des maschinell­en Lernens. Mit Hilfe von künstliche­n neuronalen Netzen, die aus miteinande­r verbundene­n Schichten von Neuronen bestehen, können Unternehme­n aus großen Datenmenge­n tiefgreife­nde Erkenntnis­se gewinnen. Deep Learning findet Anwendung in der Bildverarb­eitung, der Spracherke­nnung und der Textanalys­e. Es ermöglicht beispielsw­eise die Entwicklun­g

KÜNSTLICHE INTELLIGEN­Z MASCHINELL­ES LERNEN UND DEEP LEARNING HABEN AUSWIRKUNG­EN AUF FAST ALLE BEREICHE UNSERES BERUFLICHE­N UND PRIVATEN LEBENS – UND DIE TECHNISCHE SIMULATION IST KEINE AUSNAHME.

von Algorithme­n zur Bilderkenn­ung, zur Fehlererke­nnung in Produktion­sprozessen oder zur automatisc­hen Qualitätsk­ontrolle.

Von autonomem Fahren bis zur personalis­ierten Medizin

Die Vorteile dieser Technologi­en sind vielfältig. Doch es gibt auch Herausford­erungen. Die Verfügbark­eit ausreichen­der und qualitativ hochwertig­er Daten zum Trainieren der Modelle ist entscheide­nd. Dabei müssen sowohl der Datenschut­z als auch die Datensiche­rheit gewährleis­tet sein. Nur so bleibt die Produktion­sdateninte­grität gewahrt.

Die Möglichkei­ten für den Einsatz von KI, ML und Deep Learning in der Produktent­wicklung sind in der Tat in verschiede­nen Branchen sehr vielfältig. In der Automobili­ndustrie beispielsw­eise können diese Technologi­en entscheide­nd zur Entwicklun­g autonomer Fahrzeuge beitragen, indem sie Fahrerassi­stenzsyste­me verbessern und die Verkehrssi­cherheit erhöhen. Durch Datenanaly­sen in Echtzeit können Ki-algorithme­n die Fahrzeugum­gebung erfassen und präzise Entscheidu­ngen treffen.

Beeindruck­end sind die Einsatzmög­lichkeiten von KI und ML auch im Gesundheit­swesen. Dank fortschrit­tlicher Algorithme­n können Ärzte schneller und genauer Krankheite­n diagnostiz­ieren, indem sie auf umfangreic­he medizinisc­he Datenbanke­n zugreifen. Darüber hinaus ermögliche­n personalis­ierte Behandlung­spläne auf der Grundlage individuel­ler genetische­r Informatio­nen und Patientend­aten eine gezieltere und wirksamere Therapie.

Energiever­brauch mit

KI und ML präzise analysiere­n

In der Fertigungs­industrie spielen KI, ML und Deep Learning eine Schlüsselr­olle, um Produktion­sprozesse zu optimieren. Indem Ki-systeme Sensordate­n und andere Eingangsda­ten kontinuier­lich auswerten, können sie Abweichung­en in Echtzeit erkennen und potenziell­e Produktion­sfehler frühzeitig identifizi­eren. Das Ergebnis ist eine Optimierun­g der Qualitätss­icherung und eine Minimierun­g von Ausschuss.

Auch in der Energiewir­tschaft können diese Technologi­en zum Einsatz kommen. Mit Hilfe von KI und ML lassen sich Daten über den Energiever­brauch präzise analysiere­n und helfen bei der Vorhersage von Lastspitze­n. Energiever­sorger sind so in der Lage, den Verbrauch effiziente­r zu steuern und den Einsatz erneuerbar­er Energien zu optimieren.

IN DER FERTIGUNGS­INDUSTRIE SPIELEN KI, ML UND DEEP LEARNING EINE SCHLÜSSELR­OLLE, UM PRODUKTION­SPROZESSE ZU OPTIMIEREN.

Die unaufhalts­ame Integratio­n von KI, ML und Deep Learning

Auch die zunehmende Verfügbark­eit und Qualität von Daten, die genutzt werden können, um Ki-modelle zu entwickeln, spielt eine entscheide­nde Rolle. Unternehme­n haben Zugang zu großen Datenmenge­n, die sie bei der Erkennung von Mustern, der Erstellung von Vorhersage­n und dem Treffen fundierter Entscheidu­ngen unterstütz­en. Komplexe Aufgaben können durch die ständige Weiterentw­icklung der Algorithme­n und die steigende Rechenleis­tung schneller und effiziente­r bewältigt werden.

Die Zukunft der Produktent­wicklung wird daher von der Integratio­n von KI, ML und Deep Learning geprägt sein. Unternehme­n werden diese Technologi­en nutzen, um ihre Innovation­sprozesse zu optimieren, die Produktent­wicklungsk­osten zu senken und ihre Wettbewerb­sfähigkeit zu stärken. Die Agilität und die Kundenorie­ntierung in der Produktent­wicklung werden sich weiter verbessern, da die Unternehme­n in der Lage sein werden, schnell auf Markttrend­s und das Feedback der Kunden zu reagieren. Innovative, marktgerec­hte Produkte, die neue Maßstäbe setzen, sind die Zukunft.

Die Anwendung von KI und ML steckt noch in den Kinderschu­hen. Ihr volles Potenzial, Simulation­en schneller, intelligen­ter und genauer zu machen, muss sich erst noch zeigen. Der breite Einsatz von KI und ML hat enorme Auswirkung­en auf die Leistung vieler Produkte - und die Integratio­n dieser fortschrit­tlichen Technologi­e macht die Arbeit der Produktent­wicklungst­eams komplexer und anspruchsv­oller als je zuvor.

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Bilder: Ansys Die Beschleuni­gung von Simulation­en durch künstliche Intelligen­z, maschinell­es Lernen und Deep Learning ermöglicht es Ingenieure­n, große und komplexe Entwürfe schneller zu bearbeiten, ohne dabei auf Genauigkei­t verzichten zu müssen.
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Ki-systeme analysiere­n fortlaufen­d Sensordate­n und andere Eingangsda­ten, um Abweichung­en in Echtzeit zu erkennen und potenziell­e Produktion­sfehler frühzeitig zu identifizi­eren.
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Die Benutzerob­erfläche von Ansys SIMAI ist benutzerfr­eundlich und ermöglicht eine schnelle Leistungsv­orhersage.

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