Die Zukunft der KI im Engineering: Einblicke in Low-Code, maschinelles Lernen und Automatisierung
Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in technische Arbeitsabläufe verändert die Art und Weise, wie Ingenieure entwerfen, simulieren und innovieren. In diesem Podcast spricht Ram, Solution Engineer bei Synera, darüber, wie KI technische Prozesse verändert. Von reduzierten Ordnungsmodellen bis hin zu Low-Code-Plattformen gibt Ram wertvolle Einblicke in die Überwindung von Barrieren, die Implementierung von Automatisierung und die Förderung der Kreativität von Ingenieuren.
KI als Game-Changer für Engineering-Prozesse
Eines der Schlüsselkonzepte, die diskutiert werden, ist die Rolle der KI bei der Abbildung komplexer Input-Output-Beziehungen, insbesondere in Bereichen, in denen herkömmliche Methoden versagen. KI kommt dort zum Tragen, wo historische Daten zur Vorhersage von Prozessergebnissen verwendet werden können, für die es keine einfache mathematische Formel gibt. Durch die Analyse historischer Daten können Ingenieure Muster und Beziehungen erkennen, die schnellere und präzisere Vorhersagen ermöglichen und den Übergang von reaktiven zu proaktiven Prozessen erleichtern.
Während die Mathematik des maschinellen Lernens nicht die größte Hürde für Ingenieure darstellt, können die Werkzeuge, die für den Zugang zur KI erforderlich sind, oft überwältigend sein. Hier kommen Plattformen wie Synera ins Spiel. Als Low-Code-Umgebung ermöglicht Synera Ingenieuren die visuelle Programmierung von Arbeitsabläufen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse. Ram beschreibt Synera als „visuelle Programmiersprache“, die komplexe Aufgaben vereinfacht und maschinelles Lernen für Menschen mit minimaler Programmiererfahrung zugänglich macht.
Identifizierung der richtigen Anwendungsfälle für KI
Die effektive Implementierung von KI beginnt mit der Auswahl der richtigen Anwendungsfälle. Ram stellt einen Quadrantenansatz zur Bewertung der Machbarkeit vor, der die Größe des Entwicklungsteams und die Komplexität des Anwendungsfalls berücksichtigt. Kleinere Teams mit begrenzten Ressourcen können mit einfachen Aufgaben des maschinellen Lernens beginnen, um schnelle Ergebnisse zu erzielen und Vertrauen in die Technologie aufzubauen.
Größere Unternehmen hingegen können ihre umfangreichen Datensätze nutzen, um komplexere, skalierbare KI-Lösungen zu entwickeln. Der Schlüssel liege darin, so Ram, Extreme zu vermeiden - kleine Teams, die zu ehrgeizige Projekte in Angriff nehmen, oder große Teams, die ihre Kapazitäten nicht voll ausschöpfen.
Reduced-Order Models: Eine transformative Anwendung
Eine der herausragenden Anwendungen ist die Verwendung von Reduced-Order Models (ROMs). Unter Verwendung historischer Simulationsdaten ersetzen ROMs herkömmliche Finite-Elemente- oder numerische Strömungssimulationen durch schnellere, KI-gesteuerte Vorhersagen. Dadurch wird die Simulationszeit drastisch verkürzt, so dass Ingenieure ihre Entwürfe in Sekunden statt in Stunden oder Tagen durchspielen können. Ram hebt hervor, wie Synera diesen Prozess durch die Aufbereitung und Verarbeitung von Daten für diese Modelle erleichtert und es Unternehmen ermöglicht, die Produktentwicklung zu beschleunigen, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen.
Neben den traditionellen Simulationen bietet KI Lösungen zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und zur Rationalisierung von Arbeitsabläufen. Synera kann beispielsweise CAD-Klassifizierungen, Kostenanalysen und sogar die Datenaufbereitung für komplexe technische Prozesse automatisieren. Diese Werkzeuge sparen nicht nur Zeit, sondern geben den Ingenieuren auch den nötigen Freiraum, um sich auf höherwertige Tätigkeiten wie kreative Problemlösungen und Innovationen zu konzentrieren.
Weiterbildung von Ingenieuren für das Zeitalter der KI
Während KI die Einstiegshürde für Ingenieure senkt, betont Ram, wie wichtig es ist, die Grundlagen des maschinellen Lernens zu verstehen. Ingenieure müssen immer noch die Prinzipien hinter den Modellen verstehen, die sie verwenden, auch wenn die Werkzeuge die Implementierung vereinfachen. Dieses Grundlagenwissen stellt sicher, dass Ingenieure die Gültigkeit der Ergebnisse beurteilen und fundierte Entscheidungen über Modellparameter und Ergebnisse treffen können.
Die Rolle von Entscheidungsträgern bei der Einführung von KI
Für Entscheidungsträger geht es bei der Einführung von KI nicht nur um die technische Machbarkeit, sondern auch darum, KI-Strategien mit den Unternehmenszielen in Einklang zu bringen und die rechtlichen Rahmenbedingungen zu berücksichtigen. Ram weist darauf hin, dass Unternehmen in Europa jetzt für vollständige Transparenz bei KI-Anwendungen sorgen müssen, insbesondere in kritischen Branchen wie der Automobilindustrie. Führungskräfte, die proaktiv und verantwortungsbewusst handeln, können ihre Teams für den Erfolg positionieren und gleichzeitig Vertrauen und Compliance aufbauen.
KI als kreativer Impulsgeber
Synera stellt sich eine Zukunft vor, in der KI als kreativer Enabler fungiert, anstatt Ingenieure zu ersetzen. Tools wie Synera helfen bereits dabei, die Lücke zwischen menschlicher Intuition und maschineller Effizienz zu schließen, indem sie Ingenieuren „Kopiloten“ zur Verfügung stellen, die ihre Produktivität steigern. Die Interaktion zwischen Ingenieuren und KI entwickelt sich weiter und ermöglicht schnellere Ergebnisse, intuitivere Werkzeuge und eine nahtlose Integration von KI in die täglichen Arbeitsabläufe.
Fazit
Mit der Weiterentwicklung der KI wird ihre Rolle in der Technik zweifellos zunehmen. Ingenieure und Unternehmen müssen diese Werkzeuge mit Bedacht einsetzen, klein anfangen und mit wachsendem Vertrauen wachsen. Für diejenigen, die bereit sind, sich anzupassen, sind die Vorteile immens: kürzere Entwicklungszyklen, geringere Kosten und die Freiheit, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: Innovation.
Dieser Podcast ist nur der Anfang der Diskussion. Ram lädt die Zuhörerinnen und Zuhörer ein, diese Möglichkeiten in einer bevorstehenden praktischen Sitzung zu erkunden, in der sie tiefer in die praktischen Anwendungen von Low-Code-Plattformen und KI im Engineering eintauchen werden. Bleiben Sie dran, um zu erfahren, wie diese Fortschritte die Zukunft der Branche beeinflussen werden.
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Mehr Informationen: https://www.synera.io/de/ki
