Effizientes Performance Engineering durch künstliche Intelligenz (KI)

Immer mehr Fahrzeughersteller implementieren künstliche Intelligenz (KI), um Designprozesse zu verbessern, die Genauigkeit zu erhöhen oder die Produktentwicklung zu beschleunigen.

Aber wie fangen Sie an, wenn Ihnen die Daten fehlen? Kann KI Ihnen das Rätselraten bei der Designoptimierung abnehmen? Wie sieht es mit Predictive Maintenance aus? Ermöglicht es eine KI, potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen?

KI und maschinelles Lernen werden die Art und Weise vieler Geschäftsprozesse revolutionieren. Durch die Implementierung in die Entwicklungsprozesse der Automobilindustrie können Hersteller Daten effektiver nutzen, um Trends zu erkennen und bessere Entscheidungen zu treffen.

In diesem Webinar werden anhand von Beispielen aus dem gesamten Konstruktionszyklus die Möglichkeiten von KI und maschinellem Lernen zur Verbesserung der Fahrzeugleistung aufgezeigt:

• Frühe Konzeptphase: Evaluierung der besten mechatronischen Design-Architekturen durch generatives Engineering
• Zielsetzung und Benchmarking: Mehrwert aus Daten-Historien schaffen
• CAE-Optimierung: Datenquellen mit unbegrenzter Skalierbarkeit erschließen
• Produkt-Validierung: Experimentelle Daten und Simulationsdaten für eine intelligentere Szenario- und Produktvalidierung
• Predictive Maintenance: Lebensdauer von Komponenten überwachen und vorbeugende Maßnahmen ergreifen, bevor ein prognostizierter Ausfall eintritt

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