Die heutige Belegschaft im Umgang mit KI effektiv weiterbilden

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Wir haben alle den Hype und die Aufregung rund um die Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) gesehen. Aber sind die heutigen traditionellen digitalen Ingenieurwerkzeuge, Geschäftsprozesse und Mitarbeiter tatsächlich bereit für KI? Oft genug scheint die Antwort „noch nicht“ zu sein. Viele Unternehmen stehen vor Herausforderungen, wenn sie versuchen, KI in ihrem Product Lifecycle Management (PLM)-Technologie-Stack so zu implementieren, dass sie echten Mehrwert bietet. Viele dieser Herausforderungen könnten darauf zurückzuführen sein, wie die heutige Belegschaft KI nutzt.

Es besteht kein Zweifel daran, dass KI das Potenzial hat, die Belegschaft erheblich zu beeinflussen, Zeit zu sparen, neue Konzepte zu generieren und die Anzahl verwertbarer Erkenntnisse zu erhöhen, die zur Entscheidungsfindung beitragen. Wir sollten den Einfluss der KI als Partner im Engineering für Produktdesign nicht unterschätzen.

KI ist jedoch auch anfällig für Fehler. Daher ist es einfach nicht realistisch, das menschliche Element aus der Gleichung zu entfernen. Um echten Wert aus aufkommenden Technologien zu schöpfen, müssen Unternehmen KI als Ermöglicher des Engineering-Prozesses positionieren, nicht als Ersatz für Ingenieure.

KI-Anwendungsfälle für produktgetriebene Unternehmen

Um KI zur Unterstützung des Engineering-Prozesses zu nutzen, müssen Sie in KI-Prozesse und -Werkzeuge investieren, die repetitive, nicht wertschöpfende Arbeit eliminieren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Mitarbeiter ihre Zeit in kreativere Aufgaben investieren, die Menschen bevorzugen, während KI im Hintergrund als Berater die repetitive Arbeit übernimmt.

In den nächsten Jahren werden wir immer mehr Anwendungsfälle sehen, die die Idee eines KI-unterstützten, menschzentrierten Engineering-Prozesses verstärken. Hier sind drei Beispiele, die wir heute sehen, bei denen Organisationen KI nutzen, um die Ingenieurpraxis zu verbessern:

KI-gesteuertes Design

Heute sehen wir von Menschen gesteuerte Aktivitäten, die von menschlich angeregter KI unterstützt werden. Der Schlüssel zum erfolgreichen Aufbau davon besteht jedoch darin, die KI mit den richtigen Trainingsdaten auszustatten. Produktdaten, die strategisch organisiert sind, wie etwa in einem richtigen digitalen Faden oder digitalen Zwilling, können dem KI-Tool helfen, echten Mehrwert für die Menschen zu bieten, die kreative Arbeit leisten. Dann können wir dem Tool gut formulierte Fragen stellen und zuverlässige Antworten erhalten, die ausschließlich auf den innerhalb der Organisation vorhandenen Daten basieren. Darüber hinaus kann KI, wenn sie in leistungsstarke Verbindungslösungen wie digitale Fäden und digitale Zwillinge eingebunden ist, diese Plattformen auch auf Änderungen überwachen, die sich auf das Design auswirken, und Vorschläge zur Optimierung der Ingenieurarbeit machen.

Wir sehen auch aufkommende Anwendungsfälle, die KI-gesteuerte Interaktionen mit Systemen ermöglichen – alles gesteuert durch menschlich angeregte Vorschläge. Sobald diese Technologien weiterentwickelt sind, können Ingenieure Chatbots dazu anregen, komplexe Aufgaben zu erledigen, die Ergebnisse zu analysieren und die besten Designs für eine weitere Verfeinerung auszuwählen. Während Menschen weiterhin die Kontrolle über den Lösungsraum behalten, wird KI die mühsame Arbeit erledigen, mögliche Kombinationen zu testen und wertvolle Faktoren wie Kosten, Nachhaltigkeit und Zuverlässigkeit zu optimieren.

Ergänzung der Belegschaft

Viele Organisationen stehen vor Herausforderungen bei der Einrichtung von Feedback-Schleifen zur Verbesserung der Produktqualität. Oft gehen Qualitätsprobleme in der Übersetzung verloren und werden nie an das Engineering zurückgemeldet. Wenn KI-Tools in das Product Lifecycle Management und die Qualitätsberichterstattung integriert sind, können sie natürliche Sprachbeschreibungen von Problemen analysieren und automatisch die entsprechenden Entwicklungsteams benachrichtigen. Darüber hinaus kann KI verwendet werden, um Anomalien zu erkennen und Lösungsvorschläge zu machen.

Virtueller Assistent für Änderungsmanagement

Darüber hinaus kann KI als virtueller Assistent geschult werden, um die Planung von Meetings, die Organisation von Aufgaben und Genehmigungs-Workflows zu unterstützen, einschließlich der Aktualisierung von kundenorientierter, herstellungs- und dienstleistungsbezogener Dokumentation. In diesen Anwendungsfällen könnte der virtuelle Assistent sogar Muster erkennen, die auf ein größeres Problem hinweisen, und dann generative KI nutzen, um ein Meeting mit der entsprechenden Agenda zu planen. Er würde alle relevanten Teammitglieder einladen, einen Bericht erstellen, der die Auswirkungen der Änderung dokumentiert, und die meisten empfohlenen Aufgaben und Maßnahmen zur Behebung des Problems generieren. Sobald ein Problem gemeldet wird, kann die KI eine Lösung vorschlagen, ein Meeting automatisch planen und unterstützende Dokumente bereitstellen.

Es ist wichtig zu beachten, dass all diese Anwendungsfälle menschliche Interaktion erfordern, um Entscheidungen zu bewerten und abzuschließen. Um KI zu einer erfolgreichen Investition für Ihr Unternehmen zu machen, muss jeder wissen, wie er am Prozess teilnehmen kann und sich wohl dabei fühlen, die Werkzeuge an bestimmten Punkten die Kontrolle übernehmen zu lassen. Sie müssen auch darin geschult werden, dass KI-Halluzinationen real sind, bei denen das Tool eine Antwort auf eine Frage erstellt, die gut klingt, aber tatsächlich falsch ist. (KI wird niemals sagen, dass sie es nicht weiß – sie wird immer eine Antwort geben, ob richtig oder nicht.) Organisationen müssen auch sicherstellen, dass ihre KI-Implementierungen mit den richtigen Schutzmaßnahmen ausgestattet sind. Die Dokumentation von Prozessschritten ist von entscheidender Bedeutung, um vollständige Transparenz darüber zu gewährleisten, wie die KI-Lösung funktioniert.

Best Practices zur Integration von KI in PLM-Prozesse

Wenn Sie KI-Tool(s) in Ihre PLM-Prozesse integrieren möchten, sollten Sie einige Überlegungen berücksichtigen:

Starten Sie mit den Daten

KI-infiziertes Engineering erfordert die richtigen Daten. Je mehr Daten, desto besser – insbesondere gut integrierte und verbundene Daten aus dem gesamten Produktlebenszyklus. Je größer die Menge und Qualität der Daten, mit denen KI arbeiten kann, desto bessere Ergebnisse wird sie liefern. Wir sehen neue Möglichkeiten, thread-verknüpfte Informationen in der Industrie zu verfolgen und zu visualisieren, die zu stärkeren KI-gesteuerten Strategien beitragen und uns helfen, Probleme aus neuen Blickwinkeln zu betrachten.

Akzeptieren Sie die Idee, dass Routinearbeiten von einer Maschine erledigt werden können

Manchmal ist es schwierig, sich die Zukunft vorzustellen, insbesondere wenn es um komplexe Ideen geht, die nur die Experten in einem bestimmten Bereich wirklich verstehen. Während einige berechtigte Bedenken gegenüber KI haben, ist es wichtig, einen mentalen Wandel vorzunehmen und darauf zu vertrauen, dass sie bestimmte Arten von repetitiver Arbeit erledigen kann, wie z.B. das Zusammenführen von Informationen aus komplexen Datenbanken, das Aktualisieren entsprechender Dokumente, wenn irgendwo in der Pipeline eine Änderung auftritt, und mehr. Wir können selbstbewusst voranschreiten, indem wir vertrauen, aber überprüfen.

Überprüfen Sie die von KI vorgeschlagenen Daten und Annahmen

Es ist wichtig, Schutzmaßnahmen für KI-Tools zu schaffen und ihre Ergebnisse zu authentifizieren. KI kann nur teilweise Lösungen basierend auf den verwendeten Modellen einführen, daher ist es notwendig, dass menschlicher Intellekt die Informationen interpretiert, zusätzliche Analysen anleitet und entscheidet, was für die Situation am besten ist. Erfahrene, kenntnisreiche Ingenieure und ihre Kollegen müssen die Entscheidungsträger im Prozess sein.

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