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  • AutorenbildKai Thomas

Die Zukunft der KI für Maschinenbau-Ingenieure & Simulierte Datenmodelle

Nach einer Diskussion mit einem unserer Kunden aus der Maschinenbau-Branche zum Thema Know-How Sharing, möchten wir heute etwas näher auf das Thema „Simulierte Datenmodelle und die Zukunft der KI im Maschinenbau“ eingehen und gerne etwas unseres Wissens teilen. Sollten sich tiefergehende Fragen ergeben, könnt ihr uns jederzeit eine PM schicken.



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Was sind simulierte Datenmodelle im KI Maschinenbau?


Zunächst eine kurze Erklärung was simulierte Datenmodelle überhaupt sind:

Einfach gesagt sind sie eine Form der generativen Künstlichen Intelligenz (KI), die auf großen Datensätzen mit realen Daten trainiert werden. Diese Modelle können dann verwendet werden, um neue Daten zu erzeugen, die den ursprünglichen Daten ähnlich sind. Dies kann für eine Vielzahl von Aufgaben genutzt werden, z. B. für die Generierung natürlicher Sprache, die Bildsynthese und die Datenerweiterung für das Training anderer KI-Systeme.

Im Bereich des Maschinenbaus können simulierte Datenmodelle für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden, z. B:


  • Entwerfen und Testen neuer Produkte: Simulierte Datenmodelle können die Leistung neuer Produkte unter verschiedenen Bedingungen simulieren. Dies kann Ingenieuren helfen, potenzielle Probleme im Design zu erkennen und notwendige Änderungen vorzunehmen, bevor das Produkt hergestellt wird. Außerdem ermöglichen simulierte Datenmodelle auch das Testen von Prototypen in virtuellen Umgebungen, was den Bedarf an physischen Prototypen reduziert und Entwicklungskosten einspart (Thema „Digitaler Zwilling“. Hierzu wird es in den kommenden Wochen einen gesonderten Artikel geben). Diese fortschrittliche Methode beschleunigt den Innovationsprozess und ermöglicht es Unternehmen, Produkte schneller und kostengünstiger auf den Markt zu bringen.


  • Optimierung von Fertigungsprozessen: Simulierte Datenmodelle können zur Optimierung von Fertigungsprozessen verwendet werden. Dies trägt dazu bei Kosten zu senken, Qualität zu verbessern und Produktivität zu steigern. In Verbindung mit IoT-Modellen und -Produkten lassen sich so auch zuverlässig die Datenmodelle re-validieren in dem Echtzeit-Daten von den Maschinen und Geräten gesammelt werden. Dadurch können wiederum mögliche Störungen oder Ausfälle frühzeitig erkannt werden, was zu einer effizienten vorausschauenden Instandhaltung führt (Predictive Maintenance). Die Kombination aus simulierten Datenmodellen, IoT und Predictive Maintenance ermöglicht es Fertigungsprozesse kontinuierlich zu optimieren und eine reibungslose Produktion zu gewährleisten.


  • Diagnose und Fehlersuche bei Problemen: Simulierte Datenmodelle können zur Diagnose und Behebung von Problemen mit bestehenden Produkten verwendet werden. Außerdem ermöglichen simulierte Datenmodelle auch die Identifizierung potenzieller Schwachstellen in bestehenden Produkten und Systemen, was zu einer produktiven Wartung führt und unvorhergesehene Ausfälle minimiert. Das Alles trägt dazu bei, Problem-Ursachen schneller zu ermitteln, Problem-Lösungen schneller zu entwicklen, die Lebensdauer von Produkten zu verlängern und somit letztlich die Kundenzufriedenheit erheblich zu steigern.



Nutzen von simulierten Datenmodellen


Der potenzielle Nutzen von simulierten Datenmodellen für Maschinenbau-Ingenieure ist enorm: Die Modelle werden Ingenieuren helfen, den Entwurf, die Herstellung und den Betrieb von Produkten zu beschleunigen zu verbessern und somit nachhaltiger zu gestalten. Dies führt zu einer höheren Effizienz, Produktivität und Rentabilität.

Zusätzlich zu den oben genannten Vorteilen können simulierte Datenmodelle auch verwendet werden, um:


  • ... neue Ideen und Konzepte zu generieren: Simulierte Datenmodelle eignen sich ideal dazu, neue Ideen und Konzepte für Produkte zu entwickeln und hilft Ingenieuren dabei, über den Tellerrand zu blicken um schneller innovative Lösungen für Herausforderungen zu finden.


  1. Schnelligkeit der Ideengenerierung: Generative KI kann in kurzer Zeit zahlreiche Designvarianten erzeugen. Durch die Analyse großer Datenmengen und Muster kann sie innovative Konzepte hervorbringen, die sonst vielleicht nicht in Betracht gezogen worden wären. Diese Geschwindigkeit verbessert den Ideenfindungsprozess erheblich und spart wertvolle Zeit in der Produktentwicklungsphase.

  2. Design-Optimierung: Durch iterative Prozesse verfeinert und verbessern simulierte Datenmodelle kontinuierlich das Design auf der Grundlage der gewünschten Leistungskriterien. Dadurch wird der Optimierungsprozess gestrafft, was zu effizienteren und optimalen Konzepten in kürzerer Zeit führt.

  3. Erkundung "unerforschter" Bereiche: Simulierte Datenmodelle erforschen unkonventionelle Designräume und lösen sich von traditionellen Ansätzen, da sie nicht mit dem Faktor „emotionale Erfahrung“ zu kämpfen haben. Dies eröffnet Möglichkeiten für neue und bahnbrechende Ideen und fördert die Kreativität und Innovation im Maschinenbau.

  4. Datengestützte Entscheidungsfindung: Die Fähigkeit der KI, riesige Datenmengen zu analysieren, ermöglicht es den Ingenieuren, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Erkenntnissen über die Leistung in der Praxis zu treffen. Dieser datengestützte Ansatz stellt sicher, dass Konstruktionsentscheidungen auf empirischen Erkenntnissen und nicht allein auf Intuition beruhen.

  5. Ressourcen-Effizienz: Durch die Verringerung der Anzahl der erforderlichen physischen Prototypen minimieren simulierter Datenmodelle die Materialverschwendung und die Kosten, die mit herkömmlichen Trial-and-Error-Designansätzen verbunden sind. Sie rationalisiert den Designprozess und ermöglicht es den Ingenieuren, sich auf die Verfeinerung der vielversprechendsten Konzepte zu konzentrieren.

  6. Kollaboration und Iteration: Die Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern wird vereinfacht, da generative KI einen gemeinsamen Ausgangspunkt für Diskussionen und Bewertungen bietet. Die Ingenieure können Entwürfe gemeinsam iterieren und fein abstimmen, was zu qualitativ hochwertigeren Konzepten und Lösungen führt.


Kurz gesagt: simulierte Datenmodelle helfen Ingenieuren, einen größeren Designraum zu erkunden, was zu schnelleren und innovativeren Konzepten führt. Die Technologie ergänzt herkömmliche Konstruktionsmethoden und kann die Effizienz und Effektivität des Produktentwicklungsprozesses erheblich positiv beeinflussen.



  • ... Mitarbeiter aus- und weiterzubilden: Simulierte Datenmodelle können für die Ausbildung und Schulung von Ingenieuren verwendet werden, da sie eine realistische und dynamische Lernumgebung bieten. Dies trägt dazu bei, die Fähigkeiten und Kenntnisse der Ingenieure und Mitarbeiter zu verbessern und sie auf die Herausforderungen der Zukunft vorzubereiten. Gerade hier lassen sich auch andere Technologien wie Virtual und Augmented Reality sehr sinnvoll verbinden. (Thema „AR, VR, MR im Maschinenbau“. Hierzu wird es in den kommenden Wochen einen gesonderten Artikel geben)


  1. Erfahrung in der realen Welt: Simulierte Datenmodelle bilden reale Szenarien nach und ermöglichen es Ingenieuren, praktische Erfahrungen zu sammeln, ohne dass physische Geräte oder Prototypen benötigt werden. Diese praktische Erfahrung fördert ein tieferes Verständnis komplexer Konzepte und verbessert die Problemlösungsfähigkeiten.

  2. Risikofreies Lernen: Ingenieure können experimentieren und verschiedene Ansätze in einer risikofreien Umgebung testen. Fehler, die in Simulationen gemacht werden, haben keine Konsequenzen in der realen Welt, so dass die Lernenden aus ihren Fehlern lernen können, ohne dass dies negative Auswirkungen auf die Sicherheit oder die Kosten hat.

  3. Mehrdimensionale Analyse: Simulierte Datenmodelle bieten die Möglichkeit, komplexe Systeme aus verschiedenen Blickwinkeln zu analysieren, so dass Ingenieure ein umfassendes Verständnis der verschiedenen Faktoren erhalten, die ihre Ideen und Entwürfe beeinflussen.

  4. Interaktives Lernen: Simulierte Datenmodelle fördern das interaktive Lernen und ermöglichen es Ingenieuren, die Auswirkungen von Designänderungen in Echtzeit zu untersuchen. Dieser interaktive Charakter fördert nachweislich das Engagement und die Wissensspeicherung.

  5. Kosten- und Zeiteffizienz: Die Schulung mit simulierten Datenmodellen macht teure physische Prototypen und Geräte überflüssig, was die Schulungskosten erheblich senkt. Außerdem können die Lernenden auf die Simulationen zugreifen, wann immer sie wollen, was Zeit und Ressourcen spart.

  6. Kollaboratives Training: Simulierte Datenmodelle erleichtern das gemeinschaftliche Lernen von Ingenieurteams. Ingenieure können gemeinsam an Projekten arbeiten, Ideen austauschen und Feedback erhalten, was die Teamarbeit und die Kommunikationsfähigkeiten fördert.

  7. Lebenslanges Lernen: Simulierte Datenmodelle bieten kontinuierliche Lernmöglichkeiten während der gesamten beruflichen Laufbahn. Ingenieure können sich über die neuesten Technologien und bewährten Verfahren auf dem Laufenden halten und so eine kontinuierliche berufliche Weiterentwicklung gewährleisten.


Simulierte Datenmodelle bieten einen sicheren, effizienten und effektiven Weg, Mitarbeiter, insbesondere Ingenieure, auszubilden und zu schulen und ihnen die notwendigen Fähigkeiten und Erfahrungen zu vermitteln, die sie in ihrer Karriere fördert. So wird letztlich auch das jeweilige Unternehmen durch stete Innovation erfolgreicher und für andere Arbeitnehmer in Zeiten des Fachkräftemangels noch attraktiver.


Zukunft von simulierten Datenmodellen


Die Zukunft von simulierten Datenmodellen im Maschinenbau ist vielversprechend und hat sicherlich das Potenzial die Branche zu revolutionieren. Je ausgefeilter die Modelle werden, desto wertvoller werden sie für Ingenieure sein. Die Datenmodelle werden helfen, Produkte effizienter und effektiver zu entwerfen, herzustellen, zu betreiben und zu warten. Auch die Möglichkeit neue Ideen und Konzepte für Produkte zu entwickeln wird eine große Rolle spielen. Hier sollten Maschinenbau-Unternehmen schnell Fahrt aufnehmen, damit Made-in-Germany nicht bald ein Synonym für die "verlängerte Werkbank" anderer Nationen wird.


Es ist jedoch wichtig, sich auch potenzieller Risiken bewusst zu sein, die mit simulierten Datenmodellen verbunden sind. Diese Modelle können Daten erzeugen, die für die reale Welt nicht repräsentativ sind. Das führt mitunter zu ungenauen Ergebnissen und irreführenden Schlussfolgerungen. Generell ist es daher aktuell noch wichtig, simulierte Datenmodelle mit Vorsicht zu verwenden und die Ergebnisse anhand echter Daten immer zu validieren.


Und was hat das alles mit der metavers GmbH zu tun?

Wir sind eine Innovationsagentur, die neben der Automotive-Branche auch schon seit Anbeginn Unternehmen aus dem Maschinenbau berät, Zukunfts- und Produktisierungs-Strategien und deren Umsetzung inkl. digitalen Produkten entwickelt.

Wir beschäftigen uns seit 2012 mit Big Data und Deep Learning Modellen, welche die Grundlage für die heutigen generativen KI-Ansätze bildeten und bilden.

Dabei sind wir im Bereich des Umgangs mit simulierten Datenmodellen auf folgende Themen spezialisiert:


  • Beratung und Hilfestellung bei der generellen Verwendung von simulierten Datenmodellen (inkl. Workshops & Hackathons)

  • Unterstützung beim Zugang zu den notwendigen Daten und Ressourcen für den Einsatz von simulierten Datenmodellen

  • Schulungen zur effizienten Verwendung von simulierten Datenmodellen

  • Unterstützung bei der Entwicklung und Validierung von simulierten Datenmodellen

  • Unterstützung bei der Integration simulierter Datenmodelle in ihre bestehenden Arbeitsabläufe


Wir unterstützen Sie gerne dabei, Ihre eigene digitale Transformation durch den Einsatz von simulierten Datenmodellen zu beschleunigen. Durch die Bereitstellung der oben genannten Dienstleistungen helfen wir Maschinenbau-Unternehmen, das Beste aus simulierten Datenmodellen herauszuholen und diese Technologie gezielt und fokussiert strategisch einzusetzen.




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