Wenn Automobilhersteller und -zulieferer das Potenzial von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) voll ausschöpfen, kann dies die menschlichen Fähigkeiten vervielfachen und die Entwicklung und Entdeckung neuer Technologien beschleunigen.
In diesem White Paper wird ein Framework für die Anwendung von KI auf den Fahrzeugentwicklungsprozess vorgestellt. Anhand von Beispielen werden spezifische Szenarien aufgezeigt, in denen die Maschine den menschlichen Verstand ergänzen kann, um Geschwindigkeit und Effizienz zu erreichen und die immer komplexer werdende Welt des heutigen Ingenieurwesens in einen Vorteil zu verwandeln – Laden Sie das vollständige White Paper jetzt herunter!
Simcenter bietet ein praktisches Framework für den Einsatz von KI und ML für viele Abläufe: monoton, datenreich und entscheidungsunterstützend werden spezifische Szenarien aufgezeigt, in denen die Maschine den menschlichen Verstand ergänzen kann, um eine höhere Geschwindigkeit und Effizienz zu erreichen.
Monotone Aktivitäten: Automatisieren Sie sich wiederholende und langwierige Arbeitsschritte, um die Verschwendung teurer Arbeitskräfte für einfache Aufgaben zu reduzieren.
Datenreiche Umgebungen: Nutzen Sie überwachte und unüberwachte Lernmethoden, um Erkenntnisse aus großen Datenbeständen zu gewinnen, die aus CAE und Tests stammen.
Entscheidungsunterstützung: Eliminieren Sie subjektive Entscheidungen und ermitteln Sie mithilfe von KI-Algorithmen Anomalien in einem Konstruktionsentwurf, bevor das Produkt fehlerhaft ist.
Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, um die Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) zu nutzen, da die beiden entscheidenden Voraussetzungen im Automobilbau inzwischen sehr präsent sind: Big Data und Rechenleistung. Simcenter kann Sie dabei unterstützen, das Potenzial der künstlichen Intelligenz in allen Phasen des Entwicklungsprozesses zu nutzen, Prozesse zu verbessern und bessere Fahrzeuge schneller zu entwickeln.
Vorteile des Einsatzes von KI im Prozess der Fahrzeugkonstruktion:
KI und ML können in einem Bruchteil der Zeit genaue Subsystemmodelle komplexer nichtlinearer Systeme erstellen – ohne Modellierung der Physik und ohne Feinabstimmung des Modells. Automobilhersteller und Zulieferer können diese Daten besser nutzen, um Trends zu erkennen und intelligentere Entscheidungen zu treffen: