Der Artikel unserer Kollegen Tobias Wigand und Jeron Devadas erörtert die effektive Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) im Engineering, insbesondere in der Automobilindustrie, am Beispiel der Low-Code-Engineering-Plattform Synera für die generative Produktentwicklung. Unser Gold-Partner RLE International hat bei der Entwicklung eines Rohbau-Spaceframes für den autonomen Elektrotransporter Cargo-Mover erhebliche Vorteile erzielt, darunter eine 85-prozentige Verkürzung der Entwicklungszeit, eine Kostenersparnis von über 90 Prozent und ein geringeres Gewicht bei gleichbleibender Steifigkeit.
Die größte Herausforderung bei der Implementierung von KI im Automobilbau ist der Bedarf an umfangreichen Trainingsdaten, die in der Regel nicht vorhanden sind. Um dieses Problem zu lösen, hat RLE einen generativen Engineering-Ansatz gewählt, der darauf abzielt, Produktentwicklungsprozesse in einem einzigen Arbeitsablauf abzubilden. Dieser Ansatz ermöglicht die einfache Änderung von Design und Produktmerkmalen und wurde um eine Design-of-Experiments (DoE)-Studie erweitert, um durch die automatische Generierung und Bewertung von Produktvarianten große Datenmengen zu erzeugen.
Die „Latin-Hypercube“-Methode wurde verwendet, um die Zufälligkeit der Parameter effektiv im Parameterraum für das Training der maschinellen Lernalgorithmen zu verteilen.
Ein wesentlicher Schwerpunkt lag auf der Reduzierung des Simulationsaufwands durch eine KI-Trainingsmethode. Ursprünglich wurde geschätzt, dass mehr als zwei Jahre erforderlich sein würden, um die notwendigen Datensätze manuell zu generieren. RLE entwickelte ein KI-Modell zur Vorhersage der Torsions- und Biegesteifigkeit sowie des Gewichts der Rohkarosserie auf der Grundlage von Eingabeparametern, wodurch der Zeitaufwand für die Erstellung optimierter Datensätze erheblich reduziert wurde. Ein zweites KI-Modell wurde trainiert, um optimale Anpassungsparameter vorherzusagen, und beide Modelle wurden in einen endgültigen Arbeitsablauf integriert.
Mit diesem Ansatz konnte die Entwicklungszeit von zwei Monaten auf weniger als zehn Sekunden reduziert werden.
Der Artikel hebt hervor, dass dieser anpassungsfähige Ansatz auf verschiedene Bereiche der Fahrzeug-Hardware-Entwicklung angewendet werden kann, unabhängig von der Komplexität. Er unterstreicht, dass KI-Methoden mit minimalem Aufwand und ohne umfangreiche Neuqualifizierung der Projektmitarbeiter effektiv eingesetzt werden können. Die Integration von generativem Engineering und maschinellem Lernen beschleunigt nicht nur die Entwicklung, sondern ermöglicht auch bessere und effizientere Produktlösungen durch den Wegfall manueller Design-Iterationen.
Insgesamt zeigt der Einsatz von KI und generativem Engineering bei RLE International das Potenzial für erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen bei gleichzeitiger Verbesserung der Produktqualität in der Automobilindustrie auf und schafft damit einen Präzedenzfall für die breitere Anwendung von KI-Methoden in der Konstruktion und Produktentwicklung.
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