Čoraz významnejšiu úlohu pritom zohráva umelá inteligencia (AI), ktorá dokáže analyzovať množstvo technických údajov, vytvárať presné prediktívne modely a pomáhať vývojovým tímom prijímať kvalifikovanejšie rozhodnutia už v skorých fázach vývoja. Tým znižuje počet potrebných prototypov aj fyzických testov. Práve na tento prístup stavia spolupráca spoločností Jungheinrich a Monolith, kde svetový výrobca priemyselných zariadení urýchľuje vývoj vozíkov poháňaných batériami prostredníctvom modelovania údajov z ich testovania s využitím softvéru umelej inteligencie pre inžinierske a validačné procesy.
AI vo vývoji
Spoločnosť Jungheinrich využíva inžiniersky softvér spoločnosti Monolith založený na AI na predpovedanie výkonnostných ukazovateľov nových batériových technológií už v skorších fázach vývoja. Cieľom je rýchlejšie overovanie technických rozhodnutí a zároveň zníženie potreby rozsiahlych fyzických testov. Prediktívne modelovanie založené na údajoch z počiatočných testov batérií umožňuje rýchlejšie vyhodnocovať kľúčové ukazovatele výkonnosti a významným prínosom je aj efektívnejšie plánovanie testovacích kampaní prostredníctvom overených prediktívnych modelov.
Digitalizácia vývoja patrí medzi najvýznamnejšie trendy súčasného priemyslu. Výrobcovia sa snažia čo najviac nahrádzať časovo aj finančne náročné fyzické skúšky virtuálnym modelovaním, pričom umelá inteligencia dokáže identifikovať súvislosti, ktoré by bolo pri tradičných metódach náročné odhaliť. Takýto prístup skracuje vývojové cykly a umožňuje efektívnejšie využívať výskumné kapacity.
Vzhľadom na rýchly vývoj technológií batérií sa spoľahlivé hodnotenie ich výkonu a integrácia do nových platforiem vozíkov stávajú čoraz zložitejšou inžinierskou a validačnou úlohou. V rámci spolupráce inžinieri spoločnosti Jungheinrich analyzujú počiatočné údaje z testovania batérií a pomocou nástrojov firmy Monolith vytvárajú predpovede výkonnostných ukazovateľov relevantných pre konkrétny produkt.
Modely sa trénujú a validujú na základe reálnych testovacích údajov, aby už v ranom štádiu poskytovali spoľahlivé poznatky pre rýchlejšie a kvalifikovanejšie technické rozhodnutia, pričom sa zároveň obmedzuje rozsah fyzických testovacích kampaní.
Dáta nahrádzajú testy
Spoločnosť Jungheinrich vykonáva testy batérií počas celého vývojového procesu, čím generuje rozsiahle množstvo technických meracích a testovacích údajov. V rámci projektu sa tieto dátové súbory prenášajú do inžinierskych nástrojov firmy Monolith, kde slúžia na trénovanie a validáciu prediktívnych modelov umelej inteligencie.
Kvalita prediktívnych modelov závisí najmä od množstva a presnosti vstupných údajov. Čím viac reálnych dát majú vývojári k dispozícii, tým presnejšie dokáže AI predpovedať životnosť, spoľahlivosť či výkon jednotlivých batériových riešení, čo znižuje riziko chybných rozhodnutí počas vývoja.
V súvislosti s rozširovaním portfólia elektrických produktov spoločnosti Jungheinrich je cieľom tejto spolupráce optimalizovať hodnotenie a výber technológií batérií prostredníctvom premeny testovacích údajov na prediktívne modely. Výrobcovia čelia rastúcemu tlaku na vývoj udržateľnejších produktov pri skracovaní vývojových cyklov a znižovaní nákladov, pričom podľa výskumu spoločnosti McKinsey môžu prístupy podporované AI urýchliť procesy výskumu a vývoja v komplexných výrobných odvetviach o 20 až 80 percent.
Spoločnosť Monolith poskytuje inžiniersky softvér poháňaný umelou inteligenciou navrhnutý tak, aby znižoval potrebu výroby prototypov a rozsiahlych testovacích kampaní. Inžinierskym tímom tak umožňuje sústrediť sa na najdôležitejšie otázky návrhu, optimalizácie a validácie produktov. Jungheinrich získa prístup k centrálnej platforme inžinierskej inteligencie, na ktorej budú mať tímy bezpečný prístup k testovacím údajom, modelovým poznatkom a odporúčaniam pre budúce experimenty z rôznych vývojových programov. Toto škálovateľné riešenie pomáha prijímať rozhodnutia v skorších fázach vývojového cyklu a zároveň znižuje náklady i náročnosť testovania.
AI konkurenčnou výhodou
Význam umelej inteligencie vo vývoji priemyselných produktov rastie naprieč celým výrobným sektorom. Okrem skrátenia času vývoja prináša výrobcom aj lepšie využitie existujúcich dát, vyššiu presnosť rozhodovania a nižšie náklady na testovanie. Pri vývoji batériových systémov je tento prístup mimoriadne dôležitý, keďže batérie predstavujú jednu z najdrahších a technologicky najnáročnejších súčastí moderných elektrických vozíkov a manipulačnej techniky.
„Vzhľadom na to, že naďalej rozširujeme našu ponuku elektrických vozíkov, je schopnosť rýchlo a spoľahlivo vyhodnocovať technológie batérií kľúčová pre udržanie našej konkurenčnej výhody. Vďaka spolupráci so spoločnosťou Monolith môžeme lepšie využívať naše testovacie údaje, aby sme skôr identifikovali kľúčové charakteristiky výkonu batérií a prijímali technické rozhodnutia, ktoré podporujú vývoj novej generácie efektívnejších a udržateľnejších produktov,“ hovorí Dr. Andreas Münz, vedúci oddelenia testovania hardvéru, podnikovej infraštruktúry a testovacích metód v spoločnosti Jungheinrich AG.
Elektrifikácia je podľa Richarda Ahlfelda, generálneho riaditeľa a zakladateľa spoločnosti Monolith, kľúčom k zabezpečeniu budúcnosti odvetvia intralogistiky. Optimalizácia výkonu batérií je teraz rozhodujúcim faktorom pri určovaní toho, ako rýchlo je možné vyvinúť nové produkty a uviesť ich na trh. „Využitím umelej inteligencie na analýzu testovacích údajov pomáhame tímom spoločnosti Jungheinrich premeniť komplexné súbory údajov o batériách na praktické poznatky, čo im umožňuje prijímať rýchlejšie a istejšie rozhodnutia a zároveň znižovať závislosť od nákladných fyzických testov,“ dodáva Richard Ahlfeld.
Prediktívna analytika založená na učení nachádza uplatnenie aj v automobilovom, leteckom či energetickom priemysle. Jej hlavnou výhodou je schopnosť odhaliť správanie materiálov a komponentov ešte pred ukončením kompletného testovacieho procesu. Firmy tak dokážu rýchlejšie reagovať na technologické zmeny a súčasne efektívnejšie investovať do výskumu a vývoja.
Prepojenie umelej inteligencie, učenia a inžinierskych dát predstavuje jeden z hlavných smerov moderného priemyslu – spoločnosti, ktoré dokážu efektívne využívať vlastné testovacie údaje, získavajú nielen konkurenčnú výhodu pri vývoji nových produktov, ale aj lepšiu kontrolu nad nákladmi, kvalitou a rýchlosťou ich uvedenia na trh.
O spoločnostiach
- Jungheinrich patrí medzi popredných svetových výrobcov zariadení. Spoločnosť rozširuje svoje portfólio elektrických produktov a zameriava sa na vývoj efektívnejších a udržateľnejších riešení pre intralogistiku. Využíva prediktívne modely AI spoločnosti Monolith na rýchlejšie vyhodnocovanie výkonu batérií, čím skracuje vývojový cyklus a znižuje náklady na testovanie aj vývoj nových technológií.
- Monolith je spoločnosť pôsobiaca v oblasti priemyselnej umelej inteligencie, ktorá pomáha inžinierom rýchlejšie vyvíjať kvalitnejšie produkty. Komplexné technické, testovacie a prevádzkové údaje premieňa na prediktívne modely, ktoré umožňujú rýchlejšie učenie, inteligentnejšie rozhodovanie a menší počet fyzických iterácií počas vývoja. Firma spolupracuje s automobilkami a výrobcami z leteckého priemyslu vrátane Mercedes-Benz a Nissan, ako aj s výrobcami originálnych dielov a tímami motoristického športu.
Nahlásiť chybu v článku