Artificial Intelligence Aided X
Künstliche Intelligenz in der Konstruktion
Mit rund 1,8Mio.€ fördert Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) ein Projekt zur Erforschung der Grundlagen einer digitalisierten Produktentwicklung. Geleitet wird das Projekt von der Daimler AG — beteiligt mit einer Fördersumme von rund 630.000€ ist das Team von Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Professor für Maschinelles Lernen an der Technischen Universität Berlin.
Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
Mit der Digitalisierung der Industrie ermöglichen digitale Prototypen im Computer Aided Design (CAD), Computer Aided Engineering (CAE) oder auch Computer Aided Manufacturing (CAM) die Analyse eines neuen Produkts anhand von Simulationen. So lassen sich bestimmte Tests schon vor dem Bau eines ersten Prototypen ausschließlich am Rechner durchführen. Dadurch können beispielsweise unterschiedliche Design-Alternativen getestet werden – ganz ohne physikalische Modelle.
KI in Fertigungsbranche vorn
Konstrukteure entlasten
Das Forschungsprojekt Artificial Intelligence Aided X (AIAx) soll dabei helfen, die Digitalisierung des Produktentwicklungsprozesses mit großen, komplexen Datenmengen beherrschbar zu machen und Konstrukteure von Routinetätigkeiten zu entlasten. Die zentrale Frage dabei lautet, wie bestehende Verfahren der künstlichen Intelligenz weiterentwickelt werden können, um die Industrie in der Entwicklung von hochwertigen technischen Produkten zu unterstützen. Mittelfristig soll aus den Begriffen CAD, CAE und CAM das Artificial Intelligence Aided Design/Engineering/Manufacturing (AIAx) werden.
Einsatz von maschinellem Lernen
Im Konstruktionsprozess bilden Erfahrungswerte wertvolles Knowhow. Diese lassen sich jedoch schwer formalisieren und können daher auch nur bedingt an Nachwuchskräfte weitergegeben werden. Durch den Einsatz bestimmter maschineller Lernverfahren könnten jedoch u.a. Muster in den Daten einer CAD-Konstruktion erkannt werden.
