KI in der Produktentwicklung ist längst mehr als ein theoretisches Zukunftsthema. Ein neues Fachbuch zeigt, wie Künstliche Intelligenz in Entwicklungsprozesse eingebunden werden kann und welche Rolle dabei Simulation, Trainingsdaten, Datenqualität und rechtliche Rahmenbedingungen spielen.

KI in der Produktentwicklung praxisnah einordnen

Das Buch „KI in der Produktentwicklung. Ein Guide für den effektiven Einsatz künstlicher Intelligenz“ richtet sich insbesondere an Ingenieure und technisch versierte Leser. Auf mehr als 200 Seiten haben Ingenieure des Simulationsspezialisten CADFEM und KI-Experten von PI Probaligence den aktuellen Stand zusammengeführt und durch Best-Practice-Beispiele ergänzt.

Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Unternehmen KI konkret in Entwicklung und Produktion einsetzen können. Neben Grundlagen behandelt das Buch deshalb auch die Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren und KI-Systemen sowie Veränderungen einzelner Tätigkeiten. Die Autoren betonen dabei, dass die abschließende Entscheidung beim Menschen bleibt.

Numerische KI und Simulation im Digital Engineering

Einen Schwerpunkt bildet die numerische KI und ihre Anwendung in industriellen Entwicklungsprozessen. Behandelt wird unter anderem, welche Daten und Algorithmen für das Training benötigt werden und welchen Einfluss die Datenqualität auf die Genauigkeit KI-basierter Simulationsmodelle hat.

Damit adressiert die Publikation eine zentrale Herausforderung für Industrial-AI-Anwendungen: Der praktische Nutzen eines Modells hängt nicht allein vom eingesetzten KI-Verfahren ab. Ebenso entscheidend ist, ob geeignete und qualitativ ausreichende Daten für Training und Anwendung verfügbar sind.

Vom KI-Modell zum Werkzeug für Ingenieure

Das Fachbuch betrachtet KI nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit bestehenden Engineering-Prozessen. Ziel ist es, Einsatzmöglichkeiten aufzuzeigen, mit denen Unternehmen Entwicklungsaufgaben effizienter bearbeiten, bestehende Produkte verbessern oder neue Lösungsansätze untersuchen können.

Ausgangspunkt für die Publikation waren Informationen und Praxisbeispiele zur KI in der simulationsbasierten Produktentwicklung, die zunächst bei CADFEM veröffentlicht worden waren. Die nun erschienene Fassung erweitert diesen Ansatz und fasst verschiedene Aspekte von KI im Digital Engineering zusammen.

EU AI Act und DSGVO als Teil der Umsetzung

Neben technischen Fragen berücksichtigt das Buch auch regulatorische Anforderungen. Im vierten von insgesamt fünf Kapiteln werden unter anderem die Risikoklassifizierung von KI-Anwendungen sowie Anforderungen aus dem EU AI Act und der Datenschutzgrundverordnung behandelt.

Damit verbindet die Publikation technische Einsatzmöglichkeiten mit Rahmenbedingungen, die Unternehmen bei der Einführung von KI berücksichtigen müssen. Für die industrielle Praxis ist diese Verbindung relevant, wenn aus einem Versuchsprojekt eine dauerhaft eingesetzte Engineering-Anwendung werden soll.

Fazit

Das Fachbuch liefert einen branchenübergreifenden Einstieg in KI-Methoden für die Produktentwicklung und verbindet Grundlagen mit Anwendungsbeispielen aus dem Digital Engineering. Schwerpunkte wie numerische KI, Simulation, Datenqualität und Regulierung machen die Publikation insbesondere für Ingenieure interessant, die KI-Anwendungen technisch bewerten oder in bestehende Entwicklungsprozesse integrieren wollen.

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