Die heutige Belegschaft im Umgang mit KI effektiv weiterbilden

Mitarbeitende effektiv im Umgang mit KI weiterbilden

Wir haben alle den Hype und die Aufregung rund um die Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) erlebt. Doch sind die heutigen traditionellen digitalen Ingenieurwerkzeuge, Geschäftsprozesse und Mitarbeiter tatsächlich bereit für KI? Oft genug lautet die Antwort „noch nicht“. Viele Unternehmen stehen vor Herausforderungen, wenn sie versuchen, KI in ihren Product Lifecycle Management (PLM)-Technologiestack zu integrieren, um echten Mehrwert zu schaffen. Diese Herausforderungen könnten teilweise darauf zurückzuführen sein, wie die Belegschaft heutzutage KI nutzt.

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

Allerdings ist KI auch anfällig für Fehler. Daher ist es unrealistisch, das menschliche Element aus der Gleichung zu entfernen. Um echten Wert aus aufkommenden Technologien zu schöpfen, müssen Unternehmen KI als Ermöglicher des Engineering-Prozesses betrachten, 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 Aufgaben eliminieren. Dieser Ansatz sorgt dafür, dass Mitarbeiter ihre Zeit kreativeren Aufgaben widmen können, während KI im Hintergrund als Berater die wiederholenden Aufgaben übernimmt.

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

KI-gesteuertes Design

Heute beobachten wir, wie menschlich gesteuerte Aktivitäten durch von Menschen angeregte KI unterstützt werden. Der Schlüssel zum erfolgreichen Aufbau besteht jedoch darin, die KI mit den richtigen Trainingsdaten auszustatten. Strategisch organisierte Produktdaten, wie sie in einem digitalen Faden oder digitalen Zwilling vorliegen, können der KI helfen, echten Mehrwert für die Menschen zu schaffen, die kreative Arbeit leisten. So können wir der KI präzise Fragen stellen und zuverlässige Antworten erhalten, die ausschließlich auf den in der Organisation vorhandenen Daten basieren. Wenn die KI in leistungsstarke Verbindungslösungen wie digitale Fäden und digitale Zwillinge integriert ist, kann sie diese Plattformen auch auf Änderungen überwachen, die das Design beeinflussen, und Vorschläge zur Optimierung der Ingenieurarbeit machen.

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

Mitarbeitende gezielt unterstützen

Viele Organisationen haben Schwierigkeiten, Feedback-Schleifen zur Verbesserung der Produktqualität einzurichten. Häufig 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 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 darauf 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 zudem 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-Tools in Ihre PLM-Prozesse integrieren möchten, sollten Sie folgende Überlegungen berücksichtigen:

Starten Sie mit den Daten

KI-gestütztes 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 ist, mit denen KI arbeiten kann, desto bessere Ergebnisse wird sie liefern. Wir beobachten neue Möglichkeiten, Informationen, die durch digitale Fäden verbunden sind, in der Industrie zu verfolgen und zu visualisieren, was zu stärkeren KI-gesteuerten Strategien beiträgt und uns hilft, Probleme aus neuen Perspektiven zu betrachten.

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

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

Überprüfen Sie die von KI vorgeschlagenen Daten und Annahmen

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

Wie Aras Innovator eine Rolle in der KI-Innovation spielt

Während Unternehmen erwägen, aufkommende KI-Technologien zu nutzen, um ihre Produktdaten zu erweitern und Ingenieuren mehr Wert zu bieten, kann Aras Innovator® helfen, indem es einen End-to-End-Digitalfaden von Daten ermöglicht. Aras Innovator verbindet digitale Assets über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg und schafft eine solide Grundlage für Datenanalysen und KI-Initiativen.

Um tiefer in die Welt der KI im PLM einzutauchen, sehen Sie sich das Aras-Webinar „Die Kraft von Daten und KI im Compliance-Management nutzen“ on-demand an. Es bietet Einblicke von Experten aus der PLM-Branche darüber, wie KI die Einhaltung sich ändernder Vorschriften überwachen und den Ingenieurteams, die sich an diese Änderungen anpassen müssen, Mehrwert bieten kann.