Wie KI-Tools die Kosten für die Produktentwicklung und die Markteinführungszeit senken

Wichtigste Erkenntnisse

• Entdecken Sie, wie KI es Herstellern ermöglicht, innovative Produkte schneller als je zuvor auf den Markt zu bringen, um Gewinne und Cashflow zu steigern.
• Erhalten Sie Einblicke, die Ihnen helfen, Ihre Gen-KI-Projekte aus der Pilotphase zu bringen und die Produktentwicklung zu transformieren.

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Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, das Produktdesign und die Fertigung in einem Ausmaß zu verändern, wie es seit der industriellen Revolution nicht mehr gesehen wurde. Die vielversprechenden neuen KI-Tools kommen gerade zum richtigen Zeitpunkt, da Hersteller versuchen, die Marktanforderungen nach Innovation mit der Notwendigkeit zu kostengünstigerer Produktion, geringeren CO2-Emissionen und kürzeren Markteinführungszeiten in Einklang zu bringen.

Hersteller setzen große Hoffnungen auf KI/generative KI (Gen AI), um differenzierte Produkte in einem Bruchteil der heute erforderlichen Zeit zu entwickeln. Hier nur ein Beispiel: Die Halbleiterindustrie wird bis 2026 voraussichtlich eine halbe Milliarde Dollar in KI-Tools investieren, um das Chipdesign zu beschleunigen.

Erfahren Sie mehr über die Vorteile von KI für die Produktentwicklung und die Anforderungen an ein starkes, agiles KI-Framework, um diese dynamische Technologie optimal zu nutzen. Links zu den einzelnen Abschnitten des Artikels finden Sie im Folgenden:

1. Eine kurze Geschichte der KI in der Fertigung
2. Wie KI die Produktentwicklung verändert
3. KI-gestützte Erkenntnisse von aPriori senken Produktdesign- und Beschaffungskosten
4. Grundlegende Anforderungen an Gen AI (Datenqualität und mehr)
5. KI nutzen, um das Produktdesign neu zu denken

1. Eine kurze Geschichte der KI in der Fertigung (die vielleicht länger ist, als Sie denken)

KI ist nichts Neues. Seit Jahrzehnten ergänzen „traditionelle“ KI-Technologien die Datenanalyse, automatisieren repetitive Aufgaben und vieles mehr. Zu den traditionellen KI-Technologien gehören Expertensysteme, Entscheidungsbäume und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die in Chatbots und Suchmaschinen sowie zur Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen für Gen AI eingesetzt werden.

Traditionelle/deterministische KI-Fähigkeiten sind auch ein Eckpfeiler der milliardenschweren Software-Simulationsbranche (z. B. Konstruktionshilfen für 3D-CAD-Modelle, Modellierung von Fertigungsprozesssimulationen usw.).

Gen-AI-Tools wie ChatGPT und Copilot von Microsoft stellen einen Quantensprung in diesem Bereich dar, da sie einzigartige Inhalte wie Produktdesigns, Softwarecode und andere fortschrittliche Ergebnisse produzieren können. Zukunftsorientierte Hersteller nutzen hochpräzise Produktdaten – zusammen mit Marktforschung, Nutzerfeedback und anderen Informationen –, um mithilfe von generativem Design neue Produktideen zu entwickeln.

Erfahren Sie, wie Eaton mit Gen-AI und aPriori die Produktentwicklungszeit um bis zu 87 % verkürzt.

2. Wie KI die Produktentwicklung verändert

Die Produktentwicklung ist ein arbeitsintensiver Prozess, der traditionell mehrere Iterationen erfordert, bevor die Entwürfe für die Produktion bereit sind. Diese Schritte sind zeitaufwändig und kostspielig – insbesondere wenn Fertigungsteams erst spät im Entwicklungsprozess Fehler oder Ineffizienzen entdecken.

KI-Fähigkeiten – einschließlich traditioneller KI und generativer KI (Gen AI) – können den Produktentwicklungsprozess grundlegend neu definieren. Mit Hilfe von KI können Produktentwicklungsteams mehr Designoptionen erkunden und mehr Möglichkeiten prüfen, die sonst möglicherweise nicht in Betracht gezogen worden wären, was zu effizienteren und dynamischeren Lösungen führt.

Wichtig ist, dass Gen-AI-Algorithmen auch entwickelt werden können, um optimale Lösungen auf der Grundlage von Funktionsanforderungen und Einschränkungen (z. B. Kosten- und CO₂e-Ziele oder die Beschaffung alternativer Materialien aufgrund von Unterbrechungen in der Lieferkette) zu ermitteln. KI kann Entwürfe automatisch anhand einer Reihe vordefinierter Kriterien überprüfen, um sicherzustellen, dass sie den Spezifikationen und Standards entsprechen. Gen-AI kann die Produktentwicklungszeit exponentiell verkürzen und die Markteinführungszeit beschleunigen, was zu einem Wettbewerbsvorteil (und einem höheren Cashflow) führt.

3. KI-gestützte Erkenntnisse von aPriori senken Produktdesign- und Beschaffungskosten

Die KI-gestützten Design- und Beschaffungserkenntnisse von aPriori ermöglichen es Produktmanagement-Teams, Kosteneinsparungsmöglichkeiten (und potenziell kostspielige DFM-Probleme) früh im Entwicklungszyklus zu identifizieren, um teure und zeitaufwändige Neukonstruktionen in späteren Phasen zu vermeiden. Beispielsweise können die KI-gestützten Erkenntnisse von aPriori Materialauswahl, Fertigungsprozesse und Werksoptionen nach Lieferanten oder geografischen Gesichtspunkten bewerten, um die kostengünstigsten Optionen zu ermitteln.

aPriori bietet die einzige integrierte Lösung zur gleichzeitigen Analyse von Produktdesigns und Fertigung hinsichtlich Kosten, CO2-Ausstoß und DFM. In Echtzeit liefert aPriori Anleitungen zur Optimierung von 3D-CAD-Konstruktionsdateien hinsichtlich Kosten, CO2-Ausstoß, Leistung, Fertigungsprozess und sogar Werksstandort bis hinunter auf Maschinenebene.

Darüber hinaus ermöglichen die digitalen Simulationsfunktionen von aPriori den Herstellern, verschiedene Design-Szenarien zu optimieren, bevor sie sich für physische Prototypen entscheiden. Diese Simulationen helfen, teure Nacharbeiten und Verzögerungen zu vermeiden. Durch die Simulation des gesamten Produktionsprozesses, vom ersten Konzept bis zur Endmontage, stellt aPriori sicher, dass jede Designentscheidung sowohl hinsichtlich der Kosten als auch der Effizienz optimiert ist. Dieser ganzheitliche Ansatz reduziert die direkten Produktionskosten, verkürzt die Markteinführungszeit und ermöglicht es Herstellern, in schnelllebigen Branchen wettbewerbsfähig zu bleiben.

4. Grundlegende Anforderungen für Gen AI (Datenqualität und mehr)

Untersuchungen von McKinsey und anderen zeigen, dass Hersteller aufgrund der Komplexität des KI-Ökosystems und der Herausforderungen in Bezug auf die Qualität der Konstruktionsdaten (unter anderem) Schwierigkeiten haben, über die KI-Pilotphase hinauszukommen.

Überlegen Sie, wie Sie die folgenden grundlegenden KI-Aspekte berücksichtigen können, um maschinelles Lernen, neuronale Netze, Deep Learning und andere in Gen AI verwendete KI-Algorithmen zu nutzen.

• Simulierte Produktkenntnisse für Gen AI: Die Breite und Tiefe der Qualitätsdaten ist die Grundlage für den Erfolg von Gen AI. Ohne genaue Informationen können die Ergebnisse von Gen AI ungenau sein oder sogar „Halluzinationen“ (Konfabulationen) hervorrufen. Die simulierten Produktfertigungskenntnisse von aPriori liefern hochpräzise Daten zu zahlreichen Parametern, darunter Designanforderungen (Toleranzen usw.), Kostenbenchmarks, Materialien, Fertigungsprozesse, CO₂e-Ziele usw. KI-Modelle können anhand der hochpräzisen Design- und Fertigungsdaten von aPriori trainiert werden, um die Breite und Tiefe potenzieller Designoptionen zu erweitern – und sogar Designoptionen vorschlagen, auf die die Teams selbst nicht gekommen wären.
• Genaue, aktuelle Daten: Hersteller haben oft Schwierigkeiten, auf aktuelle Fertigungsinformationen zuzugreifen. Jedes Quartal liefert aPriori aktualisierte Daten zu Fertigungs-, Arbeits- und Materialkosten in fast 90 Regionen weltweit. aPriori verfeinert außerdem kontinuierlich seine KI-Engine und erweitert seine mehr als 440 Fertigungsprozessmodelle.
• Kostenanalyse in großem Maßstab: Beschaffungs- und Einkaufsteams nutzen aPriori, um Teile und Komponenten mit den höchsten Kosten (oder Kostenausreißern) zu identifizieren und dann die automatisierten Erkenntnisse von aPriori für eine Should-Cost-Analyse in großem Maßstab zu nutzen. Ein Hersteller hat den Umfang seiner Should-Cost-Analyse um das Zehnfache auf mehr als 18.000 Teile pro Jahr erhöht.
• Daten- und KI-Integration: Der digitale Thread von aPriori verbindet mehrere digitale Zwillinge und schafft so eine „einzige Quelle der Wahrheit“ für Produktdaten in PLM-Systemen (Product Lifecycle Management) – einschließlich Produktgewicht, Toleranzinformationen, CO2-Bilanzdaten und mehr. Dieser Integrationsgrad ermöglicht es Teams auch, ihre bestehenden Workflows zu nutzen oder Prozesse zu erweitern, um zusätzliche Stakeholder in den Designprozess einzubeziehen. Darüber hinaus werden cloudbasierte Lösungen wie aPriori empfohlen, um Hindernisse bei der Datenintegration zu reduzieren.
• Echtzeit-Zusammenarbeit: Mit der Coworking-Anwendung aP Workspace von aPriori können Produktteams Aufgaben zuweisen und verwalten. Teammitglieder können Fragen direkt zu 3D-CAD-Konstruktionskomponenten stellen, z. B. „Wie wirkt sich eine Änderung der Toleranz für diese Komponente auf den Preis/die Kosten aus?“ Funktionsübergreifende Teams können diesen Arbeitsbereich für datengestützte Entscheidungen nutzen und einfach auf eine übersichtliche Historie der Projektentscheidungen zugreifen.
• Schutz geistigen Eigentums (IP): Offene/öffentliche Gen-AI-Anwendungen „lernen“ kontinuierlich aus Abfragen und verfeinern ihre Antworten automatisch. Daher könnten Anwendungen, die Gen-AI fördern, die proprietären Produktdesigns/Daten der Benutzer verwenden, um ihre Antworten zu verfeinern. Im Gegensatz dazu verwendet die traditionelle KI von aPriori keine Kundenanfragen (oder andere Informationen), um ihre KI-Engine zu aktualisieren. Stattdessen entwerfen und testen Datenwissenschaftler/Teams neue traditionelle KI-Regeln, um eine hohe Genauigkeit vor der Veröffentlichung von Updates sicherzustellen.
• Transparenz und Rückverfolgbarkeit: Das regelbasierte System von aPriori ist transparent und rückverfolgbar, wodurch es leichter zu verstehen ist. Beispielsweise können Benutzer die Designrichtlinien von aPriori, aktuelle regionale Fertigungskosten, digitale Fabrik-Einstellungen und Kostenmodelle von Kunden und vieles mehr überprüfen, um die Ergebnisse zu analysieren.

So machen Sie Ihre Gen-AI-Designinitiativen mit hochwertigen Daten zukunftssicher

5. Nutzen Sie KI-Tools, um das Produktdesign neu zu gestalten

Der Einfluss der KI auf das Produktdesign nimmt mit der rasanten technologischen Entwicklung in diesem Bereich weiter zu. KI-gestützte Tools werden die mit dem Produktdesign verbundenen Kosten und Zeiten weiter reduzieren und Hersteller in die Lage versetzen, innovative Produkte schneller als je zuvor auf den Markt zu bringen und Produktstrategien zu entwickeln, die auf die Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind und die Schwachstellen des Marktes angehen, um den Gewinn und den Cashflow zu steigern.

Durch die Nutzung von KI-Funktionen sowohl in der traditionellen KI als auch in der Gen-KI können Hersteller die Funktionalität ihrer Designprozesse verbessern und Produktteams in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Optionen zu treffen, die zuvor nicht verfügbar waren. Hersteller, die diese Fortschritte nutzen, sind gut positioniert, um sich in der sich schnell verändernden Landschaft der modernen Industrie einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.