Erweitern Sie MBSE mit KI, um die Markteinführungszeit zu beschleunigen

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Den digitalen Faden mit KI und Systemdenken aufgreifen

Branchen aller Art beginnen, künstliche Intelligenz ernsthaft zu nutzen und davon zu profitieren, und die Fertigungsindustrie bildet da keine Ausnahme. Wie setzen also die heutigen produktbasierten Unternehmen intelligente Technologien ein, um die vielen Herausforderungen zu bewältigen, qualitativ hochwertige Produkte schneller auf den Markt zu bringen?

Während unserer Vortragsreihe „Den digitalen Faden aufgreifen“ sprach ich mit drei der führenden Denker der Branche, um Perspektiven und Ideen darüber auszutauschen, wie KI das Systemdenken und das modellbasierte Systems Engineering (MBSE) unterstützt, um Design- und Engineering-Prozesse zu rationalisieren und zu beschleunigen, was zu einer schnelleren Markteinführung führt.

Rik Rasor Forscher am Fraunhofer IEM & Co-CEO von AI Marketplace	Jochen-Thomas Morr Partner bei Pricewaterhouse Coopers	Rob McAveney Chief Technology Officer bei Aras

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie KI das Systems Engineering und das modellbasierte Systems Engineering (MBSE) verändert, mit Tipps, wie Sie Ihre KI-Investitionen fokussieren können. Erfahren Sie mehr über KI-unterstützte asynchrone Simulationen, wie Sie Ihre Experten ins Boot holen, die perfekte Kaffeemaschinenlinie erstellen und wie das Red Bull Formel-1-Rennteam jede Woche ein neu gestaltetes Auto auf die Strecke bringen kann.

Wie KI Unternehmen hilft, schneller auf den Markt zu kommen

Ob in der Automobil-, Luft- und Raumfahrt-, Medizintechnik-, Lebensmittel- und Getränkeindustrie oder anderen Fertigungssektoren – alle Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Produkte schneller als die Konkurrenz auf den Markt zu bringen, ohne dabei an Qualität einzubüßen.

Jochen-Thomas Morr teilte mit, dass laut der jüngsten CEO-Umfrage von PwC 75 % der Unternehmen ihre Kunden direkt über digitale Plattformen erreichen wollen. „Sie wollen schnelles Feedback erhalten und ihre Produkte kontinuierlich neu erfinden, um auf die Bedürfnisse der Kunden zu reagieren, was den Wettbewerb um eine schnellere Markteinführung noch weiter verschärft. Das ist jetzt das Spiel.“

Aber dieser Wettlauf ist mit Herausforderungen gepflastert, von der Kenntnis der Compliance-Anforderungen über Simulationen, Iterationen und Validierungen bis hin zur Formulierung des richtigen Produktportfolios. So hilft KI Unternehmen dabei, Hindernisse zu überwinden und Prozesse zu beschleunigen.

Compliance sicherstellen

Es ist sinnlos, eine neue Komponente oder ein neues Modell zu entwerfen, ohne das gesamte Spektrum der sich ständig ändernden Gesetze, Vorschriften, Sicherheitsanforderungen und Konformitätsanforderungen zu kennen, die Ihre Produkte auf Ihren Zielmärkten einhalten müssen. KI kann nun diese zeitaufwändige Überprüfung durchführen, sodass Unternehmen sicherstellen können, dass Batteriesysteme und Crashtests auf dem neuesten Stand bleiben.

„Der Aufstieg von großen Sprachmodellen (LLMs) ermöglicht es uns, jedes textbasierte Ingenieursdokument zu betrachten“, so Rik Rasor. „Es gab viel Hype darüber, wie KI dabei helfen kann, aber wir sehen nun die ersten realen Anwendungen, wie Spezifikationen auf unterschiedliche Weise gehandhabt werden.“

Designparameter optimieren

Erfahrene Ingenieure und Produktarchitekten verwenden seit Jahrzehnten MBSE in den frühen Phasen des Designs, um auf hochrangige Systembeschränkungen wie Gewicht, Größe und Leistung zu reagieren. Diese Einschränkungen werden dann auf viele verschiedene Abteilungen verteilt, um sie zu entwickeln, zu simulieren, zu bauen und zu validieren. Jetzt können wir KI integrieren, um diesen Prozess zu erleichtern, nicht nur in den frühen Phasen, sondern auch später im Prozess, indem MBSE auf den gesamten Designprozess ausgedehnt wird.

„KI ermöglicht es uns, Patente zu finden, multidisziplinäre Simulationen durchzuführen, Modelle effizient zu erstellen und jede mögliche Lösung asynchron zu erkunden, um wirklich die einfachsten, innovativsten und optimiertesten Designparameter und -architekturen zu entdecken, die zum besten Produkt führen“, sagte Rik Rasor. „Diese Art von Innovation wäre ohne KI-unterstütztes MBSE nicht möglich.“

Simulationen beschleunigen

Das Erstellen von Modellen und die Automatisierung von Simulationen mit Hilfe von KI hilft Branchen mit großen und komplexen Produkten wie Autos, Flugzeugen, Raumfahrzeugen und medizinischen Geräten, genauere Modelle zu erhalten, um die Funktion und Sicherheitsleistung ihrer aktuellen Designs zu testen. Normalerweise sind Simulationsergebnisse nicht sofort verfügbar. KI kann Ihnen helfen, Eingabeparameter schnell zu ändern und die Ergebnisse schneller zu sehen, während Sie Simulationen mit mehreren Genauigkeitsstufen und eine Echtzeit-Überwachung der Simulationen durchführen. Rik Rasor freut sich darauf, simultane Simulationen zu sehen, die verwendet werden, um die Modelle zu trainieren und synthetische Daten zu erzeugen, die später in der Produktentwicklung verwendet werden können.

„KI hilft der Automobilindustrie, schnell zu innovieren“, sagt Jochen-Thomas Morr. „Ein Beispiel ist die Formel 1, bei der die Teams ihre Autos ständig neu entwerfen, aber normalerweise mit einer Verzögerung von 4-6 Wochen. Das Red Bull-Team nutzt KI, um jede Woche ein neues Auto auf die Strecke zu bringen. Sie entwerfen auch Autos für verschiedene Fahrer und Strecken, sei es in Singapur oder Monaco.“

Validierungen automatisieren

Die Validierung von Produkten gegen Spezifikationen und Anforderungen ist zeitaufwändig und kann die Markteinführungszeit verlängern, insbesondere bei komplexen Produkten. KI verändert das Spiel für Organisationen wie die NASA und Automobilunternehmen.

„Ein Hersteller von Kaffeemaschinen hatte drei Produktlinien, von der Basis- bis zur Profiausstattung“, sagte Jochen-Thomas Morr. „Das Unternehmen ließ die KI ein optimaleres Produktprofil basierend auf den Kundenbedürfnissen, den Teilekosten und Funktionen wie der Anzahl der Bohnensorten, die die Maschine verarbeiten konnte, berechnen. Die KI schlug vor, dass zwei Produktlinien optimaler wären.“

Wie man KI erfolgreich einsetzt

Vielleicht fragen Sie sich, wie Sie anfangen sollen, KI zu nutzen, wenn Ihr Unternehmen, wie viele andere, noch dabei ist, die Industrie 4.0 zu erreichen, digitale Systeme zu aktualisieren und zu integrieren und von einem hardwaregetriebenen zu einem softwaregetriebenen Unternehmen zu werden. Wie stellen Sie sicher, dass die KI Ihre Engineering-Methodologien und -Modelle erkennt und nutzt? Und wie stellen Sie sicher, dass Maschinen und Menschen harmonisch zusammenarbeiten, während Sie die tiefgehende Expertise Ihrer Fachkräfte respektieren? Diese und viele weitere Elemente können zu Barrieren beim erfolgreichen Einsatz von KI werden. Wenn Sie diese ansprechen, können Sie sie in Vorteile verwandeln.

Zuerst einen digitalen Faden etablieren

Es ist zwar wahr, dass KI erstaunliche Dinge leisten kann, aber sie ist nicht die Wunderwaffe für all unsere Probleme. Ohne einen digitalen Faden, der Parameter über Disziplinen hinweg verbindet, wird KI nicht so funktionieren, wie Sie es brauchen.

„Ich könnte die KI auf all meine separaten 2D-Zeichnungen, Anforderungen, Spezifikations-PDFs, 3D-CAD-Modelle und Kostenmodelle loslassen und dann das Beste hoffen“, sagt Rob McAveney, CTO von Aras. „Aber Ihr Unternehmen hat viele miteinander verbundene Disziplinen, Prozesse und Daten. Sie haben keinen Raum für Improvisation, wenn Sie ein Produkt bauen, das sicher sein und das Risiko minimieren muss. Sie benötigen die von einem digitalen Faden zugelassenen Kontrollpunkte und Validierungen, um den Ergebnissen vertrauen zu können.“

Binden Sie Ihre Mitarbeiter ein

Letztendlich sind es Ihre Mitarbeiter, die die Arbeit in Ihrem Unternehmen erledigen. Wenn Sie schneller und effizienter werden wollen, müssen Sie Ihre Arbeitsweise ändern. Wenn Ihre Mitarbeiter KI nicht als Werkzeug akzeptieren, könnten sie das Gefühl haben, dass ihre Arbeit entwertet wird. Wenn sie die Stärken und Grenzen der KI nicht verstehen, werden Fehler passieren.

„Die formale Einführung von KI in Ihre Arbeitsprozesse erfordert viel Change-Management“,sagte Jochen-Thomas Morr. „Sie ändern nicht nur das IT-System. Sie müssen sicherstellen, dass die Menschen, die KI nutzen, darin geschult sind, die neuen Werkzeuge zu verwenden, und die Vorteile der Technologie erkennen können. Es ersetzt nicht ihre Arbeit, sondern verbessert sie und gibt ihnen mehr Zeit für interessantere Aufgaben.“

Skalieren Sie Ihre Lösung

Die andere Frage bei der KI ist: Können Sie sie skalieren? „Es gibt so viele Ideen da draußen, aber wir haben gesehen, dass 90 % der Unternehmen scheitern, Industrie 4.0-Prozesse von Anfang bis Ende zu nutzen“, sagte Jochen-Thomas Morr. „Wenn Sie die Lösung in die Tool-Suite und das Ökosystem integrieren können, anstatt nur hier und da, werden Sie die Vorteile sehen.“

Sichern Sie Ihre Daten

KI verwendet große Datenbanken, um zu lernen und Ergebnisse zu liefern. Es ist jedoch wichtig, sicherzustellen, dass die Datensicherheit und -federation respektiert werden.

„Was Sie nicht tun sollten, ist, alle produktbezogenen Daten in einen Data Lake zu werfen und die KI darauf loszulassen“, sagte Rob McAveney. „Einige Ihrer Daten könnten durch Regierungsbehörden klassifiziert, exportkontrolliert oder ein Geschäftsgeheimnis sein. Daten müssen entsprechend den Phasen und Disziplinen eines Projekts in einem unternehmensweiten Zugriffssteuerungsmodell föderiert werden, das keine Daten verliert, sondern die ernste Natur der Datensicherheit widerspiegelt.“

Bringen Sie der KI Ihre Methodologien bei

Das Training der KI mit den Daten, den Ingenieurssystemen und den Methodologien Ihres Unternehmens birgt großes Potenzial. „Aber Sie müssen mit Ihren Ingenieuren sprechen, die seit Jahren in Ihrem Unternehmen arbeiten, um das interne Wissen darüber zu vermitteln, wie alle Methoden auf Engineering-Prozesse und Daten angewendet werden“, sagte Rik Rasor. „Zum Beispiel weiß die KI möglicherweise, wie Sie ein CAD erstellt haben, aber sie weiß vielleicht nicht, wie Ihr Unternehmen den Containment-Baum erstellt.“

Die Zukunft der KI in der Fertigung

Einige Fertigungssektoren sind anderen bei der Einführung von KI voraus. Die Automobilindustrie hat sich direkt darauf eingelassen, wobei nordamerikanische und europäische Automobilhersteller darauf bedacht sind, mit der raschen Innovation in China Schritt zu halten. KI hilft trotz bestehender Technologien auf bereits entwickelten Standorten.

Die Lebensmittel- und Getränkeindustrie sowie die Konsumgüterbranche sehen die Vorteile von KI in Prozessen wie der Verwaltung von SKU-Nummern und der Entwicklung von Rezepten; ihre weniger komplexe Infrastruktur und ihre Produkte helfen ihnen, diese neuen Technologien leichter zu übernehmen. Die Luft- und Raumfahrtindustrie war ein langsamerer Anwender, da ihr neuer Produktlebenszyklus etwa 30 Jahre beträgt. Auch die Medizintechnikbranche hat aufgrund ihrer hohen Margen hinterhergehinkt.

In fünf bis zehn Jahren werden alle Ingenieursoftware-Tools wie CAD, PLM und MPC KI integrieren, und alle Sektoren werden natürlich auf die Nutzung von KI umsteigen. Rik Rasor sagte: „Wenn das passiert, werden Ihre LLMs Schlussfolgerungen nicht auf der Grundlage von zufälligen Daten ziehen, die aus dem Internet abgeschöpft wurden, sondern auf der Grundlage Ihres eigenen digitalen Fadens, Ihres PLM, Ihrer formalisierten MPC-Modelle. Dann werden wir unerwartete Innovationen auf der Werkzeugseite sehen.“

Verwendet Ihr Unternehmen KI? Haben Sie positive Erfahrungen, ob groß oder klein, mit der Verwendung von KI gemacht? Teilen Sie Ihre Erkenntnisse gerne mit unseren Lesern in Form von Kommentaren. Und bleiben Sie dran für unser nächstes Webinar und unseren nächsten Blogbeitrag in der Serie „Den digitalen Faden aufgreifen“: Die Kraft der Simulation und der KI für die Zukunft des Engineerings nutzen.