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100 Anwendungsfälle, die das Engineering mit KI smarter gestalten

Von der Konstruktion und Entwicklung bis hin zu Test und Wartung sorgt KI für beispiellose Effizienzsteigerungen und neue Möglichkeiten. Ziel dieses E-Books ist es, die praktischen Anwendungen von KI im Engineering zu beleuchten und aufzuzeigen, wie Sie sie nutzen können, um komplexe Herausforderungen zu meistern, die Effizienz zu steigern und neue Maßstäbe für Innovation zu setzen.

Egal, ob Sie Ingenieur, Data Scientist oder Teamleiter sind – dieser Leitfaden ist verständlich, praxisorientiert und für Anwender aller Erfahrungsstufen konzipiert.

Diese Inhalte erwarten Sie

100 konkrete Anwendungsbeispiele, die zeigen, wie KI in echten Produkten und Systemen eingesetzt wird – praxisorientiert statt theoretisch.
Lösungen, maßgeschneidert für Branchen wie Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, Elektronik, Energie, Fertigung, Werkstoffe, Schwerindustrie sowie Gesundheits- und Biowissenschaften.
Einblicke darin, wie führende Unternehmen KI einsetzen, um Entwicklungsfehler zu reduzieren, die Produktleistung zu steigern und Innovation zu beschleunigen.
Praxisnahe Ansätze, um eigene KI-Initiativen im Engineering zu starten oder gezielt auszubauen.

So wirkt KI entlang des gesamten Produktlebenszyklus

Konzeption und Gestaltung:

Bereits in der frühen Produktentwicklungsphase hilft KI dabei, vorhandene Daten auszuwerten und daraus fundierte erste Konzepte zu entwickeln.

Simulations- und Prototypenphase:

Während die Entwürfe in Richtung Prototypenentwicklung voranschreiten, analysieren KI-Tools mithilfe schneller physikalischer Simulationen die potenziellen Auswirkungen von Entwicklungsentscheidungen und sagen die Leistung unter verschiedenen Bedingungen voraus.

Prüfung und Optimierung

Während der Testphase hilft KI dabei, die Ergebnisse detailliert zu analysieren und zu verstehen, warum bestimmte Designentwürfe nicht den Erwartungen entsprechen.

Fertigung und Wartung:

In den abschließenden Phasen hilft KI, die Fertigungsprozesse zu verfeinern und den Instandhaltungsbedarf frühzeitig zu erkennen.

End-of-Life Management:

KI spielt weiterhin eine wichtige Rolle, wenn sich Produkte dem Ende ihrer Lebensdauer nähern. Sie hilft bei der Vorhersage des optimalen Zeitpunkts für die Produktausmusterung und erleichtert das effiziente Recycling oder die Wiederverwendung von Materialien.

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