1. Gesamtüberblick
Die Kombination von Künstlicher Intelligenz (KI) und dem Internet der Dinge (IoT) beschleunigt die Entwicklung von Smart Manufacturing und intelligenten Produkten. Wenn diese Technologien zusätzlich mit der Forschung und Entwicklung von Geräten, Materialien und Bauteilen integriert werden, steigert dies nicht nur die Effizienz der F&E, sondern eröffnet auch neue Produktfunktionen und Geschäftsmodelle.
2. Anwendungsszenarien und Trends
- Intelligente Fertigung & vorausschauende Wartung
- KI-Sensoren und IoT-Module überwachen den Zustand von Maschinen in Echtzeit.
- Machine-Learning-Modelle prognostizieren Ausfälle und reduzieren Stillstandzeiten.
- Automatisierte Datenanalysen beschleunigen die Materialentwicklung.
- Neue Materialentwicklung
- KI-Algorithmen (z. B. Deep Learning) simulieren Materialstrukturen und -eigenschaften, um optimale Kombinationen zu finden.
- IoT-Geräte sammeln experimentelle und Umgebungsdaten zur Optimierung der KI-Modelle.
- Intelligente Komponenten
- Komponenten mit integrierten KI-Chips und Sensoren überwachen und justieren sich selbst (z. B. intelligente Sensoren, Getriebe).
- Anwendung in hochpräzisen Bereichen wie Automobil, Medizin und Luftfahrt.
- Digitaler Zwilling (Digital Twin)
- Echtzeit-IoT-Daten und KI-Analysen bilden virtuelle Abbilder von Geräten oder Komponenten.
- Prognose von Lebensdauer, Designoptimierung und virtuelle Tests werden möglich.
3. Schlüsseltechnologien
- Edge Computing: Ausführung von KI-Modellen direkt in der Komponente zur Reduzierung der Latenz.
- Automatisierte Experimentierplattformen: Kombination aus Robotik und KI für Hochdurchsatztests.
- Datenintegration & Standardisierung: Zusammenführung IoT-basierter Datenquellen zur effektiven KI-Trainierung.
- KI-gestützte CAE: Simulation von Material- und Bauteilverhalten unter Extrembedingungen.
4. Herausforderungen und Chancen
Herausforderungen:
- Datenschutz und -sicherheit
- Hohe Kosten der interdisziplinären Integration
- Notwendigkeit manueller Datenerfassung und -kennzeichnung
Chancen:
- Individuelle Fertigung und Komponentenentwicklung
- Schnellere Entwicklung innovativer Materialien (z. B. biomedizinische oder CO₂-neutrale Materialien)
- Aufbau intelligenter Lieferketten für höhere Effizienz und Flexibilität
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