Generative Design & Engineering — Simulationsdaten durch KI generieren

Generative Design und Engineering: Effiziente Nutzung von KI zur Simulationserstellung

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Generierung von Simulationsdaten stellt eine bedeutende Entwicklung im Bereich des Generative Design & Engineering dar. Diese Technologie ermöglicht es, Zeit und Ressourcen zu sparen, während gleichzeitig präzisere Modelle erstellt werden können. In der Praxis sind jedoch einige Fallstricke zu beachten, um die Wirksamkeit der KI-gestützten Simulationsdaten zu maximieren.

Typische Fehler bei der Nutzung von KI-generierten Simulationsdaten

Unzureichende Datenqualität:

Ein häufiger Fehler besteht darin, die Qualität der bestehenden Daten zu vernachlässigen. KI-Modelle sind auf hochwertige Daten angewiesen, um genaue Simulationsresultate zu liefern. Daten, die unvollständig, veraltet oder inkonsistent sind, führen zu suboptimalen Ergebnissen.

*Korrektur:*
Implementieren Sie einen robusten Datenaufbereitungsprozess. Säubern und validieren Sie Ihre Daten regelmässig und integrieren Sie Datenquellen mit hoher Zuverlässigkeit. Führen Sie zudem eine regelmässige Lebenszyklusbewertung der Datenerfassung und -nutzung durch.

Fehlerhafte Modellkonfiguration:

Ein weiteres häufiges Problem ist die ungeeignete Konfiguration des KI-Modells. Falsche Annahmen oder Parameter führen dazu, dass die Ergebnisse der Simulation realitätsfern werden.

*Korrektur:*
Investieren Sie Zeit in das Verständnis der Funktionsweise Ihres spezifischen KI-Tools. Kalibrieren Sie die Modelle durch wiederholtes Testen und Anpassen der Parameter. Nutzen Sie möglichst auch Sensitivitätsanalysen, um die Auswirkungen unterschiedlicher Parameter auf das Ergebnis zu verstehen.

Übersehen der Interpretationsgrenzen:

Oftmals wird die Genauigkeit von KI-generierten Simulationsdaten überschätzt. Anwender verlassen sich ausschliesslich auf die Simulationsergebnisse, ohne deren Grenzen zu berücksichtigen.

*Korrektur:*
Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden im Bereich der Ergebnisinterpretation. Fördern Sie das kritische Hinterfragen der Resultate und ergänzen Sie KI-gestützte Ergebnisse mit traditioneller Expertise und Erfahrungswerten. Entwickeln Sie Richtlinien zur Abweichungsanalyse und validieren Sie KI-Ergebnisse durch Vergleich mit empirischen Daten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Datenüberprüfung und Bereinigung:

Vereinbaren Sie ein Meeting mit Ihrem Datenmanagement-Team, um die Qualität Ihrer bestehenden Daten zu evaluieren. Setzen Sie einen Prozess zur kontinuierlichen Datenüberprüfung und Bereinigung in Gang. Dieser Schritt sollte innerhalb der ersten Woche abgeschlossen sein.

Modellverstehen und Konfiguration:

Dedizieren Sie ein kleines Team, das sich intensiv mit den spezifischen Parametern und Konfigurationen Ihres KI-Modells beschäftigt. Implementieren Sie ein Trainingsmodul für relevante Mitarbeitende zur Modellkonfiguration. Diese Phase sollte maximal zwei Wochen beanspruchen.

Umsetzung von internen Workshops:

Organisieren Sie Workshops zur Darstellung der Begrenzungen von KI-generierten Simulationsdaten, inklusive Best-Practice-Beispiele und gemeinsamer Diskussionsrunden. Diese Aktivitäten sollten in der dritten Woche stattfinden und laufend vertieft werden.

Pilotstudien und Iterationen:

Starten Sie mit kleinen Pilotprojekten, um die vorgenannten Korrekturen und Vorgehensweisen in der Praxis zu testen und anzupassen. Nutzen Sie die gewonnenen Erkenntnisse für weitere Optimierungen. Eine initiale Evaluation sollte Ende der vierten Woche vorliegen.

Durch eine fokussierte Herangehensweise und die Auseinandersetzung mit typischen Fehlern und deren Lösungen erhöhen Unternehmen die Zuverlässigkeit und Effizienz von KI-generierten Simulationsdaten signifikant.