Wie durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz Innovation entstehen kann

Die Nachfrageentwicklung hat zu mehr Produktinnovation und -diversifizierung geführt. Und die OEMs bemühen sich, mit mehr Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, auf das veränderte Verbraucherbewusstsein und die Unsicherheiten der Lieferketten zu reagieren.

Auf dem Weg ins neue Jahr werden Produkt- und Nutzerdatenanalysen dringend benötigt, um zu verstehen, wie man mit solchen Veränderungen in der Produktion und auf dem Markt zurechtkommt. Wie können künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Automatisierung dabei helfen, das Verständnis für diese weitreichenden Veränderungen zu verbessern?

“Dass KI in der Welt des Einzelhandels und des Marken-E-Commerce angekommen ist, haben wir bereits festgestellt; jetzt ist es an der Zeit, KI mit der Welt des Designs, der Entwicklung und der Fertigung zu verbinden.”

– Teaching PLM to Become Intelligent

Mark Harrop
Gründer und Geschäftsführer | WhichPLM

Big Data und bezahlbare, fortschrittliche Computertechnologie haben dazu geführt, dass maschinelles Lernen in der modernen Fertigung praktikabel und anwendbar ist. Und jetzt sorgt die Kombination aus beiden für positive Veränderungen in der Produktentwicklung – und zwar über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg.

Holen Sie das Maximum aus Ihren Produktdaten heraus?

Product Lifecycle Management (PLM)-Systeme sammeln große Mengen an Daten über die Produktleistung. Diese Daten werden je nach Branche mehr oder weniger effektiv eingesetzt – ihr Nutzen sollte jedoch nicht unterschätzt werden.

Hersteller können jetzt dank künstlicher Intelligenz eine schnelle Suche und Analyse großer Mengen aktueller und historischer Produkt- und Nutzerdaten vornehmen, um Konstrukteure dabei zu unterstützen, neue Produkt- und Servicemöglichkeiten zu entdecken. Wir schöpfen nun alle Möglichkeiten aus, um herauszufinden, welche Kombinationen von Produktmerkmalen zu einer besseren Rentabilität führen. Das ist keine Kleinigkeit.

“Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz können Unternehmen neue Produktmöglichkeiten erkennen und schnell optimieren, um sie in vielerlei Hinsicht der Perfektion näher zu bringen.”

– How Artificial Intelligence Is Helping Companies Identify and Nail New Product Opportunities

Michelle Greenwald
Mitarbeiterin| CMO Network

Aber diese Technologien ermöglichen nicht nur bessere Analysen auf der Grundlage extrapolierter Statistiken. Sie machen die Designentwicklung und die Fertigung auch intelligenter. Maschinelles Lernen wird in mehreren Bereichen eingesetzt. So können adaptive Benutzeroberflächen geschaffen werden, die die Produktivität des Designs verbessern. Oder die Lieferketten werden optimiert, indem man schnell geeignete, alternative Lieferanten findet.

Wie kann man Produktinnovation intelligent gestalten?

All dies wird unter dem Begriff Product Lifecycle Intelligence zusammengefasst. Dieses Konzept nutzt diese Technologien, um PLM-Anwendern zu helfen, aussagekräftige Erkenntnisse aus Produktdaten zu gewinnen.

Mit der manuellen Analyse von Produktlebenszyklusdaten kennen wir uns ja aus. Und wir können einschätzen, wie sich das auf die Produktinnovation und -entwicklung auswirkt. Aber an das exponentielle Tempo der weltweiten Innovation müssen wir uns erst noch gewöhnen. Der Bedarf an Product Lifecycle Intelligence ist also offensichtlich.

“Konzentrieren Sie sich darauf, in den Bereichen Digital Prototyping, PLM, Zusammenarbeit mit Kunden bei der Entwicklung neuer Produkte, Produktportfoliomanagement sowie Datenanalyse und KI-Einsatz schneller zu werden und die Markteinführungszeit zu verkürzen.”

– 10 Ways AI is Improving New Product Development

Louis Columbus
Leitender Mitarbeiter | Enterprise Tech

Unserer Erfahrung nach…

In den letzten Jahren haben wir viel Zeit in die Forschung und Entwicklung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz investiert. Wir haben in unserem Unternehmen mehrere Beweise für diese Technologie erbracht und werden auch weiterhin in deren enormes Potenzial investieren.

Eine bereits realisierte praktische Anwendung unserer Experten befasst sich mit dem Einsatz hochmoderner KI-Komponenten für die Interaktion mit natürlicher Sprache, um Suchfunktionen zu verbessern und intelligenter zu gestalten. Durch den Einsatz dieser neuen Technologien können wir unseren Nutzern jetzt viele weitere Vorteile bieten. In dieser Präsentation  unserer 3DEXPERIENCE Adoption & Usability-Experten können Sie selbst sehen, was ich meine.

Darin legen wir unsere Pläne dar, wie wir die Produktdatenintelligenz nutzen und Unternehmen den entscheidenden Vorsprung in ihren PLM-Prozessen verschaffen können. Es wird auch aufgezeigt, wie wir alle Anwender mit einer integrierten Suite einzigartiger Zusatzfunktionen für das Dassault Systèmes-Portfolio unterstützen können.

Die digitale Transformation muss nun langsam mehr bieten als nur Produkt- und Prozesswerte.
Wir müssen darauf hinarbeiten, jeden einzelnen Teil des Produktlebenszyklus so weit zu verstehen, dass wir ihn vorhersagen können.

Warum jahrelang auf ungenutzten Produktdaten sitzen bleiben? Die meisten Hersteller haben bereits die erforderlichen Daten, um umfassende Leistungsdurchschnitte und -abweichungen zu ermitteln, mit deren Hilfe sie ihre Produktinnovation beschleunigen können. In vielen Fällen erzielt man auf diese Weise ein besseres Kundenerlebnis und entwickelt Markenbeziehungen zu Kunden, die über den gesamten Produktlebenszyklus wachsen.