Überblick — Generative Design & Engineering.
Kernaussage: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Generierung von Simulationsdaten im Bereich des Generativen Designs und Engineerings eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und Kostensenkung, birgt jedoch typische Fehlerquellen, die vermieden werden sollten.
Fehler 1: Unzureichende Datenbasis
Ein häufiger Fehler bei der Generierung von Simulationsdaten mithilfe von KI ist die Verwendung einer unzureichenden oder qualitativ minderwertigen Datenbasis. Ohne eine solide Grundlage an realen Daten gelingt es der KI oft nicht, verlässliche und aussagekräftige Simulationsdaten zu erzeugen.
*Korrektur:* Stellen Sie sicher, dass Ihre Datensätze umfassend und vielfältig sind. Verwenden Sie Daten aus unterschiedlichen Zeiträumen, Prozessen und Szenarien, um der KI ein breites Spektrum an Informationen zur Verfügung zu stellen. Überprüfen Sie die Datenqualität und bereinigen Sie fehlerhafte oder inkonsistente Daten.
Fehler 2: Falsche Modellparameter
Die Auswahl der falschen Modellparameter bei der KI-Implementierung kann zu ungenauen oder irrelevanten Ergebnissen führen. Dies ist oft auf unzureichendes Verständnis der Modelle oder eine schlechte Anpassung an die spezifischen Anforderungen des Projekts zurückzuführen.
*Korrektur:* Investieren Sie Zeit in das Verständnis der verwendeten KI-Modelle und deren Parametrisierung. Nutzen Sie Fachwissen innerhalb oder ausserhalb Ihres Unternehmens, um Modelle richtig zu konfigurieren. Führen Sie Tests mit verschiedenen Parametereinstellungen durch, um die optimalen Einstellungen für Ihre spezifischen Anwendungen zu finden.
Fehler 3: Vernachlässigung der Ergebnisevaluation
Oftmals werden die generierten Simulationsdaten unkritisch übernommen, ohne ausreichende Validierung durch Vergleich mit realen Ergebnissen oder etablierten Methoden. Dies kann zu Fehlentscheidungen oder Optimierungsfehlern im betrieblichen Prozess führen.
*Korrektur:* Integrieren Sie Validierungsprozesse in Ihren Workflow, um die generierten Daten regelmäßig gegen bekannte Standards oder reale Daten zu überprüfen. Entwickeln Sie klare Kriterien für die Ergebnisbewertung und setzen Sie kontinuierliche Überwachungstechniken ein, um Abweichungen frühzeitig zu erkennen.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Evaluierung der Datenressourcen (Tag 1–7): Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme Ihrer verfügbaren Daten. Überprüfen Sie deren Qualität, Quantität und Vielfalt. Schliessen Sie eventuell bestehende Lücken durch die Beschaffung zusätzlicher Datenquellen.
Schulung und Modellanpassung (Tag 8–15): Vertiefen Sie das Verständnis Ihrer Teams in Bezug auf die eingesetzten KI-Modelle. Bieten Sie Schulungen oder Workshops an, um die Modellparametrisierung zu optimieren. Passen Sie die Modelle auf Basis der Lerneffekte schrittweise an und führen Sie initiale Parameter-Testläufe durch.
Implementierung eines Evaluierungssystems (Tag 16–23): Entwickeln und etablieren Sie ein System zur regelmäßigen Überprüfung der generierten Simulationsdaten. Setzen Sie dabei automatisierte Validationstools ein, um die Prozessschritte zu entschlacken und validieren Sie die Simulationsergebnisse stichprobenartig manuell.
Feedback und Anpassung (Tag 24–30): Sammeln Sie Feedback von Nutzern und Stakeholdern zu den Simulationsdaten. Identifizieren Sie Schwachstellen und passen Sie Ihre Prozesse fortlaufend an. Setzen Sie monatliche Review-Meetings an, um die Fortschritte zu messen und anzupassen.
Durch strukturierte Planung und die Vermeidung häufiger Fehler können Unternehmen das volle Potenzial der KI-gestützten Simulationsdatengenerierung nutzen und signifikante Vorteile in der Produktentwicklung und Prozessoptimierung realisieren.