Effizientes Performance Engineering durch künstliche Intelligenz (KI)

On-Demand Webinar | 38 Minuten

Nutzen Sie das Potenzial von KI und maschinellem Lernen, um die Fahrzeugleistung zu verbessern.

Effizientes Performance Engineering durch künstliche Intelligenz

Immer mehr Fahrzeughersteller implementieren künstliche Intelligenz (KI), um Designprozesse zu verbessern, die Genauigkeit zu erhöhen oder die Produktentwicklung zu beschleunigen.

Aber wie fangen Sie an, wenn Ihnen die Daten fehlen? Kann KI Ihnen das Rätselraten bei der Designoptimierung abnehmen? Wie sieht es mit Predictive Maintenance aus? Ermöglicht es eine KI, potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen?

KI und maschinelles Lernen werden die Art und Weise vieler Geschäftsprozesse revolutionieren. Durch die Implementierung in die Entwicklungsprozesse der Automobilindustrie können Hersteller Daten effektiver nutzen, um Trends zu erkennen und bessere Entscheidungen zu treffen.

In diesem Webinar werden anhand von Beispielen aus dem gesamten Konstruktionszyklus die Möglichkeiten von KI und maschinellem Lernen zur Verbesserung der Fahrzeugleistung aufgezeigt:

  • Frühe Konzeptphase: Evaluierung der besten mechatronischen Design-Architekturen durch generatives Engineering
  • Zielsetzung und Benchmarking: Mehrwert aus Daten-Historien schaffen
  • CAE-Optimierung: Datenquellen mit unbegrenzter Skalierbarkeit erschließen
  • Produkt-Validierung: Experimentelle Daten und Simulationsdaten für eine intelligentere Szenario- und Produktvalidierung
  • Predictive Maintenance: Lebensdauer von Komponenten überwachen und vorbeugende Maßnahmen ergreifen, bevor ein prognostizierter Ausfall eintritt

Melden Sie sich jetzt kostenfrei an. Wir freuen uns auf Sie!

Referenten:

Dr. Annika Foydl

Portfolio Development Manager für Simulation & Test Solutions, Siemens Digital Industries Software

Annika Foydl studierte Bauingenieurwesen mit dem Schwerpunkt konstruktiver Ingenieurbau und Finite Elemente Methode an der TU Dortmund. Anschließend promovierte sie am Institut für Umformtechnik und Leichtbau der Fakultät Maschinenbau der TU Dortmund, wo sie sich unter anderem simulativ mit dem Strangpressen und der dabei vorhandenen Mikrostrukturentwicklung beschäftigte. Aktuell ist sie als Portfolio Development Manager für die geometriebasierte Simulation tätig.

Steven Dom

Director Automotive Industry Solutions, Siemens Digital Industries Software