Blog: Entwicklungsbeschleunigung durch KI und physikalische Modelle
Entwicklungsbeschleunigung durch KI und physikalische Modelle
Die Entwicklung von Produkten und Prozessen kann kosten- und zeitintensiv sein. Künstliche Intelligenz und physikalische Modelle können zur vereinfachten und beschleunigten Entwicklung beitragen. In diesem Blog zeigen wir Ihnen zwei mögliche Einsatzszenarien.
Flugzeugflügel sollen dem Flugzeug nicht nur genügend Auftrieb und Stabilität liefern, sondern gleichzeitig so konzipiert sein, dass der Luftwiderstand so gering wie möglich ist. Die Entwicklung gleicht einem aerodynamischen Wunderwerk, das nur durch die Nutzung Unmengen an Daten glückt. Künstliche Intelligenz und physikalische Modelle können den Entwicklungsprozess schneller und effizienter gestalten. Mithilfe von Simulationen können damit die optimale Form von Flugzeugflügeln prognostiziert werden.
Wir zeigen Ihnen in diesem Blog, bei welchen zwei Szenarien die Verbindung von Künstlicher Intelligenz und physikalischer Modelle Anwendung findet und wie dadurch neue Optimierungspotenziale eröffnet werden:
Für die Produktionsplanung kann das Zusammenwirken von KI und physikalischen Modellen den entscheidenden Mehrwert für Unternehmen ausmachen. Die optimale Auslastung von Produktionsstraßen und deren Teilstrecken ist ein komplexer Prozess, der durch Künstliche Intelligenz vereinfacht werden kann. Die Produktionsplanung wird tageweise auf Grundlage von verschiedenen Situationen simuliert und aufgesetzt. So lässt sich auch eine hohe Variantenvielfalt wie beispielsweise bei einer Lackieranlage in der Automobilproduktion dank KI abdecken und entsprechend einplanen.
Im Bereich der Predictive Maintenance können mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning kritische Bauteile überwacht werden. Sensoren detektieren dabei kleinste Schäden an den Bauteilen und können diese frühzeitig rausfiltern. Dank KI und ML können verfälschende Umwelteinflüsse ausgeschlossen werden, wenn diese mit physikalischen Algorithmen gefüttert werden.
KI/ML-Modelle eröffnen ganz neue praktische Optionen zur Anwendung, die in ganz unterschiedlichen Prozessen Verwendung finden können.
Welche weiteren Anwendungsszenarien mit KI/ML- und physikalischen Modellen möglich sind, erläutern wir Ihnen im zweiten Teil unseres Beitrags „Neue Optimierungspotenziale dank KI und physikalischer Modelle“.
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