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Montag 22 April 2024 26 | Messe aktuell E-Paper unter HANNOVER MESSE DAILY 2024 Lösungen So kann organisatorischer und technologischer Reibungsverlust vermieden werden indem die Domänenexperten – die Mitarbeiter im Unternehmen – dazu befähigt werden Daten-Analyse-Methoden selbst anzuwenden Mit unserer Low-Code-No-Code-Lösung Altair Rapidminer lassen sich die KI-Methoden sogar im Engineering einfach integrieren sodass Fachexperten in allen Unternehmensbereichen selbst Daten sammeln und Machine-Learning-Anwendungen erstellen können Dank dieser Demokratisierung schaffen wir einen direkten Wissenstransfer in den Betrieben Finanzielle Reibungsverluste lassen sich unter anderem vermeiden indem schon bei der Auswahl von KI-Technologien darauf geachtet wird dass sie skalierbar sind und mit dem Unternehmen mitwachsen können Nicht zuletzt ist es wichtig schon vorab den besten KI-Anwendungsfall im Unternehmen mithilfe von Machbarkeitsund Wertschöpfungsstudien zu identifizieren Wie werden KI-Modelle trainiert und validiert um relevante Einblicke in das Produktverhalten und potenzielle Verbesserungen zu liefern? Die Auswahl der geeigneten KI-Methode ist abhängig vom Ziel wobei jedes Datenanalyseprojekt dem gleichen Schema folgt an dessen Anfang die Daten stehen Die einzelnen Schritte für die Altair Toolbox Altair romAI wären zum Beispiel diese Zunächst werden die Daten vorbereitet das heißt Nur mit KI bleiben Firmen konkurr enzfähig Altair ist Anbieter von Computational Intelligence konvergenter Software und Cloud-Lösungen in den Bereichen Simulation HPC Datenanalyse und KI Inwiefern künstliche Intelligenz bei der Produktentwicklung unterstützt welche Herausforderungen – aber auch welche Lösungen – es bei der Implementierung von KI geben kann erfuhr Annina Schopen im Interview mit Thomas Vorberg VP Technical Operations EMEA Altair Künstliche Intelligenz hat in den vergangenen Jahren sehr an Bedeutung gewonnen und auch die Hannover Messe stellt das Thema in den Fokus Auch Altair unterstützt zum Beispiel seine Kunden bei KIgestützter Produktentwicklung Was ist hier schon alles möglich? Es gibt eine ganze Reihe an Anwendungsfeldern für künstliche Intelligenz in der Produktentwicklung Das beginnt bei der Modellerstellung die durch KI effizienter wird und reicht bis zur Vorhersage des physikalischen Verhaltens ohne dass dafür neue rechenintensive zeitraubende Simulationen notwendig werden Beispiele sind etwa effizientere Modellierungsprozesse Algorithmen können die Geometrien in Werte übersetzen Dadurch lassen sie sich vergleichen bearbeiten – und in Gruppen und Klassen einteilen was die Modellorganisation vereinfacht Ebenfalls zu nennen ist die multidisziplinäre Entwurfsexploration Ein anderer Anwendungsfall ist das Erkennen von physikalischem Verhalten und eine Optimierung gewünschtes Verhalten hin Ein anderes Beispiel ist das Abbilden von komplexem Systemverhalten für echtzeitfähige digitalen Zwillinge Welche Vorteile haben Kunden davon? Sie können schneller und innovativer entwickeln Denn KI-Algorithmen können komplexe Zusammenhänge besser und schneller aufdecken und damit die Entscheidungsfindung beschleunigen Welche Herausforderungen treten bei der Integration von KI in den Produktentwicklungsprozess auf und wie werden sie bewältigt? Wenn Unternehmen ein Data-Science-Projekt starten haben sie meist gleich mehrere Herausforderungen zu stemmen weshalb ein Großteil dieser Projekte nicht zum Erfolg führt Dafür gibt es drei Hauptgründe wie eine globale Studie von Altair zeigt zum einen sind es organisatorische Hürden etwa das Entstehen von Reibungsverlusten zwischen Abteilungen und Teams – oder die Schwierigkeit Datenanalyse-Experten zu finden Darüber hinaus werden Unternehmen bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz häufig von technologischen Hindernissen aufgrund unzureichender Infrastruktur ausgebremst Nicht zuletzt sind es auch finanzielle Hindernisse die auftreten weil Budgets und Ressourcen zu knapp bemessen wurden oder die Projektrentabilität zu eng gefasst wurde Für all diese Hürden gibt es Thomas Vorberg VP Technical Operations EMEA Altair Bild Altair