Mike Arnold, Senior Director of Product and Technology bei Accuris, spricht über Digital Threading, modellbasiertes System-Engineering und die entscheidende Rolle, die KI in beiden Bereichen spielt. Sie können sich hier das vollständige Video ansehen oder unten eine Zusammenfassung von Mikes Antworten lesen.
Als branchenführender Experte für künstliche Intelligenz ist Mike Arnold dafür verantwortlich, die größten Herausforderungen von Ingenieurbüros mit modernster Technologie anzugehen – und uns dabei zu helfen, die Vorteile und Grenzen neuer Technologien wie KI zu verstehen.
Mike, kannst du kurz erklären, was Digital Threading und modellbasiertes System-Engineering (MBSE) sind und warum sie in der heutigen Engineering-Umgebung so wichtig sind?
Beginnen wir mit MBSE, das es bereits seit über 15 Jahren gibt – aber wir beobachten eine starke Zunahme, da die Technologie immer weiter wächst. Wenn wir von MBSE sprechen, meinen wir einen technischen Ansatz, bei dem Modelle anstelle traditioneller Dokumentation zur Definition, Konzeption und Verwaltung von Systemen verwendet werden.
Denken Sie an die Konstruktion eines Autos. Anstatt ein Papierdokument mit Spezifikationen herumzureichen, können Ingenieure ein Modell betrachten, das genau zeigt, wie der Motor eingebaut wird, wie die Türen mit dem Auto verbunden sind und wie die elektrischen Verkabelungskomponenten in das Fahrzeug passen. All dies führt zu einer genaueren Entscheidungsfindung für Ingenieure. Es reduziert Kosten, verringert Fehler und verkürzt letztendlich die Produktlebenszyklen.
Digital Threading ist ein wichtiger Bestandteil von MBSE. Digital Threading bezeichnet das Rahmenwerk, das Daten und Informationen über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg integriert. Es ist das Bindeglied, das diese Daten zusammenführt, um Ingenieuren in der MBSE-Umgebung Echtzeit-Einblicke zu ermöglichen.
KI ist heutzutage allgegenwärtig. Welche Vorteile bringt die Kombination aus KI und Digital Threading insbesondere für Ingenieurbüros?
KI gibt uns die Möglichkeit, digitale Verbindungen zu knüpfen, wo dies zuvor oft schwierig war.
Denken Sie daran, von einem dokumentbasierten Engineering-Prozess zu einem modellbasierten Engineering-Prozess überzugehen. Wir müssen diese textbasierten Informationen irgendwie in digitale Informationen umwandeln, die unsere PLM-, ALM- und Modellierungssysteme verstehen können. KI kann unstrukturierte Daten in semistrukturierte oder strukturierte Daten umwandeln, die diese Systeme verwenden können. KI ermöglicht es uns, große Datenmengen sehr schnell zu erfassen und in einer maschinenlesbaren Sprache nutzbar zu machen.
Wenn wir den Prozess der KI und die digitale Verknüpfung aus der Perspektive der Konstruktion betrachten, hilft dies bei der Optimierung von Konstruktionsprozessen.
Stellen Sie sich vor, Sie könnten in Echtzeit Kompromisse eingehen, indem Sie eine Verbindung zu einer Ersatzteildatenbank herstellen und fragen: „Was passiert mit meinem Modell, wenn ich dieses Teil austausche?“ Die Fähigkeit, solche Vorhersagen zu treffen, hängt von der KI-Technologie ab, aber auch von der digitalen Verknüpfung, die die Informationen mit diesem Modell verbindet, um solche Entscheidungen zu treffen.
Betrachten Sie es einmal aus der Perspektive der Wartung. Wenn wir über vorausschauende Wartungssysteme in der Luft- und Raumfahrt sprechen, die auf digitalen Zwillingen basieren, wissen sie anhand der Flugstunden, wann ein Teil ausgetauscht, das Öl gewechselt oder die Turbinen überprüft werden müssen. Hier kommen Digital Threading und KI wirklich zusammen und bieten Ingenieuren einen großen Mehrwert.
Vor welchen Herausforderungen könnten Unternehmen bei der Implementierung von Digital Threading stehen und wie können sie diese bewältigen?
Eine große Herausforderung für Ingenieure sind Datensilos – und die Frage, wie man sie nutzen kann.
Nehmen wir ein Beispiel aus der Luftfahrtindustrie. Flugzeuge sind jahrzehntelang im Einsatz. Bei älteren Flugzeugen wurden die Informationen aus der Zeit ihrer Herstellung auf Papierdokumenten festgehalten. Heute werden diese Dokumente in PDF-Dateien eingescannt, aber sie liegen in Archiven. Wie können Ingenieure auf diese Informationen zugreifen, um sich über die Wartung oder Instandhaltung dieser Flugzeuge zu informieren? Das ist ein Datensilo. Die Daten liegen buchstäblich in einem Aktenschrank.
Die Komplexität und der Umfang werden kompliziert, wenn man an Millionen von Dokumenten mit Milliarden von Anforderungen denkt. Der Umfang, in dem ein Mensch diese Informationen erfassen kann, ist begrenzt.
KI ermöglicht es uns, diese Daten schnell zu verarbeiten, Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen und Verbindungen herzustellen, was letztlich zu schnelleren Durchlaufzeiten und mehr Effizienz führt. Ingenieure können weniger Zeit damit verbringen, die Informationen zu verstehen, und mehr Zeit für wertvolle Entscheidungen aufwenden, die ihr Produkt verbessern können.
Welche Trends sehen Sie in den nächsten Jahren an der Schnittstelle zwischen Digital Threading, MBSE und KI?
Da die Technologie immer weiter voranschreitet und wir uns zunehmend mit ihren Vorteilen für den Produktlebenszyklus vertraut machen, können wir Konstruktionen viel schneller weiterentwickeln und optimieren. Stellen Sie sich vor, Sie würden eine Konstruktion immer wieder schnell iterieren, um das bestmögliche Produkt zu erhalten. Dabei kann uns KI helfen.
Echtzeit-„digitale Zwillinge“ (digitale Modelle von Produkten, Systemen oder Prozessen) werden sich weiterentwickeln und uns dabei helfen, wichtige Entscheidungen in Echtzeit zu treffen oder sogar Probleme zu verhindern, bevor sie auftreten.
Da unsere Fähigkeit, diese Rechenleistung zu nutzen, zunimmt, wird auch die Möglichkeit, komplexe Analysen und deren Auswirkungen auf Ihr Produkt zu betrachten, immer ausgefeilter werden, und wir werden über immer mehr Informationen verfügen, um Entscheidungen schneller treffen zu können.
Wir befinden uns an einem Punkt, an dem sich die Technologie schneller weiterentwickelt, als Unternehmen sie implementieren können. Die Zukunftsaussichten sind spannend, aber die Herausforderungen bestehen darin, mit der Technologie Schritt zu halten, sie richtig zu implementieren und die gewünschten Vorteile zu erzielen.
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