Ready for AI in Engineering – Simulationsdatenmanagement für Innovation und Effizienz in Verifikation & Validierung
Branche: Automotive | Zeitraum: 6 Monate Monate | Teamgröße: 2 Berater:innen
Moderne Unternehmen in der Industrie stehen vor der Herausforderung, Engineering-Prozesse zukunftsfähig zu gestalten und den stetig wachsenden Anforderungen nach Transparenz, Geschwindigkeit und “schnell verfügbarer Intelligenz” gerecht zu werden. KI im Engineering (AI@Engineering) verschafft Ingenieuren und Entwicklungsteams einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Die Integration von künstlicher Intelligenz in beispielsweise Simulationsworkflows hebt die Effizienz in der Modellerstellung massiv, so dass Durchlaufzeiten verkürzt – in Teilen sogar halbiert – werden können. AI Agenten können durch datengetriebenes Lernen gezielt eingesetzt werden, um Ihre Bedürfnisse in Verifikation und Validierung nicht nur zu verstehen, sondern zu erfüllen. Neuartige Plattformen und Systeme unterstützen den Einsatz von AI häufig bereits nativ, um im Unternehmen aber echten Nutzen stiften zu können, müssen die Prozesse und die Datenverknüpfungen berücksichtigt werden. Ist dies geschehen, profitieren Konzeptteams durch Datentransparenz, effizientes Simulationsdatenmanagement und die intelligente Bereitstellung von Engineering-Informationen. Ebenso aber auch weitere Abnehmer in Unternehmensbereichen wie Produktion oder Beschaffung. Entscheidend hierbei ist pragmatische Ressourcenoptimierung und eine zielgerichtete Entwicklung. Mit KI in der Produktentwicklung auf Basis moderner Technologien und unserer langjährigen Engineering Expertise, transformieren wir Engineeringprozesse und machen Ihr Unternehmen fit für die Zukunft. Die Grundlage dafür muss in den Daten gelegt werden. So geschehen am Beispiel des Simulationsdatenmanagements.
Challenge: Die Simulationsdisziplinen haben hohe Anforderungen an Verfügbarkeit, Bereitstellung und Aktualität von Produktdaten
- Abstimmung zwischen verschiedenen Teams:
Die Koordination der Datenbereitstellung mit dem Hintergrund der unterschiedlichen Arbeitsweisen in den verschiedenen Entwicklungsdisziplinen zum Aufbau von Modellen war anspruchsvoll und zeitintensiv. - Datenmapping von Geometrie und Produktverhalten:
Das Mapping von CAD-Daten mit Funktions- und Simulationsdaten erforderte das Know-how erfahrener Ingenieure in Kombination mit ausgefeiltem Produktdatenmanagement. - Berücksichtigung der Disziplinspezifika in den Datenstrukturen:
Über 16 unterschiedliche Simulationsdisziplinen haben verschiedene Anforderungen an den Input, benötigen verschieden Arbeitsweisen und verlangen nach einer intelligenten Simulationsdatenmanagementplatform. - Rollout und Change in der Linienorganisation:
Die im kleinen Team erarbeiteten Use Cases müssen für über 2.500 Mitarbeiter in verschiedenen Teams auf industriellem Level ausgerollt und nachhaltig verankert werden. - Vorbereitung für KI und Machine Learning:
Ohne passende Datenstrukturen und Arbeitsweisen, ist die Nutzung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der Simulationen unmöglich.
Success Journey: Wir begleiten Ihr Unternehmen in drei klar strukturierten Schritten auf dem Weg zu einer nachhaltigen AI-Integration im Engineering
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Impact At Launch: Fokussierung auf identifizierte vergleichbare Prozessabläufe in den Simulationsdisziplinen sorgt für gezielte Produktivitätssteigerung entlang häufig genutzter Tätigkeiten
- Validiertes Use Case Modell: Entwicklung, Konsolidierung und Detailbeschreibung konkreter Use Cases, so dass KI-Agenten darauf aufgebaut und ein gemeinsames Simulationsdatenmanagement aufgesetzt werden kann.
- Architekturvision für das Simulationsdatenmangement: Ableitung eines tragfähigen Architekturkonzepts zur Bereitstellung von Non-geometrical Data für alle relevanten Systeme und Produkte in der historisch geometrisch geprägten Produktstruktur.
- Etablierung effizienter Arbeitsweisen: Festlegung und Verankerung moderner Arbeitsprozesse durch Simulationsdatenmanagement speziell im Kontext der eBoM.
- Datenstrukturen für KI und Machine Learning: Vorbereitung und Sichtbarmachung aller relevanten Datenstrukturen zur Nutzung durch AI-Agenten und Use Cases für das Machine Learning.
Zusammenfassung: AI im Engineering als Erfolgsfaktor für Unternehmen und Industrie in der Zukunft
Mit KI in der Produktentwicklung und datengetriebenem Engineering können Unternehmen komplexe Produkt- und Prozessanforderungen, sowie eine hohe Dynamik in Entwicklung und auch Produktion bewältigen. Die intelligente Prozessgestaltung, die Nutzung von Simulationsdaten und die Integration von KI und Machine Learning, besonders in der Validierung und Verifikation, machen Unternehmen schneller und innovativer. Der Erfolgsfaktor liegt in der Verbindung aus Engineeringerfahrung, Informationsmanagement und digitalen Plattformen – für Produkte, die den Unterschied machen.
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5 überzeugende Argumente für AI in Engineering zusammen mit uns
- Erfahrung: Über 20 Jahre Expertise im Engineering und den Subdisziplinen wie CAD- und Simulationsdatenmanagement.
- Innovation: Modernste Methoden zur Einführung von Plattformen und Befähigung der Simulation für KI.
- Skalierbarkeit: Lösungen, die von kleinen Teams auf organisationsweite Nutzung mit hoher Mitarbeiterzahl ausgeweitet werden können.
- Effizienz: Optimierte Arbeitsweisen und Datenstrukturen steigern Entwicklungs- und Produktionsleistung nachweisbar.
- Vernetzung: Kollaborative Ansätze für Information, Simulationen und Wissensmanagement im ganzen Unternehmen.
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