Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen verändert die Fertigungsindustrie. Diese Technologie bietet Einblicke, die mit herkömmlichen Statistiken oder Datenpunkten nicht erreicht werden können. Ein KI-gestütztes computergestütztes Konstruktionssystem namens Dreamcatcher von Autodesk nutzt beispielsweise maschinelles Lernen, um Konstruktionsprobleme zu umgehen und dabei die vom Benutzer eingegebenen Parameter einzuhalten. Für Maschinenbauingenieure ist das eine gute Nachricht.
Maschinelles Lernen
Die Anwendung von KI und maschinellem Lernen im Maschinenbau verändert das Fachgebiet bereits. Diese Werkzeuge sind jetzt in der Lage, Tätigkeiten, die früher von Menschen ausgeführt wurden, mit höherer Tendenz und Geschwindigkeit auszuführen. Sie können so programmiert werden, dass sie Prioritäten setzen und Aufgaben ohne menschliches Zutun erledigen. Das bedeutet, dass sich der menschliche Teil des Prozesses auf die Eingabe von Daten in den Computer beschränkt, der dann entsprechend den Befehlen weiterarbeitet. Einige Branchenvertreter stehen der KI jedoch skeptisch gegenüber, weil sie befürchten, dass sie ihre Arbeit ersetzen wird.
Eine aktuelle Studie zeigt beispielsweise, dass ein computergestützter Algorithmus für maschinelles Lernen die ideale Größe eines Mikroturbokompressors auf der Grundlage eines einzigen Tests vorhersagen kann. Diese Art von KI-Algorithmus kann in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt werden, auch in der Fertigungsindustrie. Außerdem können Ingenieure ihn nutzen, um bessere Entscheidungen über die Konstruktion verschiedener Fahrzeugteile zu treffen.
Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von KI im Maschinenbau ist das Future Factories Laboratory an der Universität von South Carolina. In diesem Labor können Studenten mit Hightech-Fabriken interagieren, und es hilft ihnen auch, nach ihrem Abschluss einen Arbeitsplatz zu finden. Eine aktuelle Gartner-Studie hat ergeben, dass KI in Zukunft fast jeden Beruf beeinflussen wird.
Daher suchen die Unternehmen zunehmend nach Maschinenbauingenieuren mit KI-Kenntnissen, um ihre Herausforderungen zu lösen. Neben Maschinenbauingenieuren sind auch IT & Dateningenieure, Prozess- und Automatisierungsingenieure sowie Datenwissenschaftler gefragt.
AI
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein leistungsfähiges Werkzeug, mit dem Ingenieure simulieren können, wie Maschinen arbeiten, ohne dass Menschen beteiligt sind. KI ist in der Lage, Probleme in einer Maschine zu diagnostizieren, was es Ingenieuren ermöglicht, bessere Produkte zu entwerfen und zu entwickeln. Sie kann auch eingesetzt werden, um Fehler in einer Produktionsanlage zu erkennen. KI hat viele Anwendungen im Maschinenbau und kann dazu beitragen, die Effizienz von Fertigungsprozessen zu verbessern.
KI wurde auch zur Vorhersage von Reparaturen und Wartungsarbeiten eingesetzt. Am Karlsruher Institut für Technologie wurde ein Algorithmus zur Vorhersage von Ausfällen von Kugelumlaufspindeln entwickelt, die bei der Bearbeitung von zylindrischen Bauteilen zum Einsatz kommen. Der Algorithmus analysierte Tausende von Bildern struktureller Schäden und lernte, echte Defekte von harmlosen, durch Schmutzablagerungen verursachten Verfärbungen zu unterscheiden.
Die neue Technologie kann auch zur Erkennung von Rissen und Materialveränderungen eingesetzt werden. Auch wenn Maschinenbauingenieure die Berechnungen der physikalischen Gesetze nicht so bald aufgeben werden, könnte die bildbasierte KI in Zukunft als unschätzbare Ressource dienen. Diese Technologie hat das Potenzial, die Maschinenbauindustrie zu revolutionieren. Als Maschinenbauingenieur sollten Sie sich die neuesten Fortschritte in der KI zu eigen machen und sich ihre Möglichkeiten zunutze machen.
Maschinelles Lernen ist in der Technik weit verbreitet. Durch den Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen kann ein Ingenieur automatisch Probleme in einer Vielzahl von Bereichen lösen. Die Popularität des maschinellen Lernens hat dazu beigetragen, dass Ingenieure zunehmend multidisziplinäre Aufgaben übernehmen. Das Erlernen der Sprache und ihrer Anwendungen kann die Marktfähigkeit eines Maschinenbauingenieurs verbessern. Viele KI-Plattformen bieten kostenlose Demoversionen und Tutorials auf YouTube an, die dem Ingenieur helfen, ein Experte zu werden.
Maschinelles Sehen
Maschinelles Sehen ist ein Studienbereich, der sich mit der Technologie und den Anwendungen der Bildverarbeitung befasst. Zu den wichtigsten Anwendungen gehören die automatische Inspektion und die Steuerung von Robotern/Prozessen. Im Folgenden wird kurz erklärt, was maschinelles Sehen ist und wie es Fertigungsunternehmen hilft. Kurz gesagt: Maschinelles Sehen ist der Einsatz von Computersoftware, um Muster in Bildern zu erkennen und festzustellen, ob die Teile in einwandfreiem Zustand sind oder nicht.
Eine der ersten Anwendungen der maschinellen Bildverarbeitung findet sich in der Fertigungsindustrie, wo sie zur Verbesserung der Produktqualität und Effizienz beitragen kann. Die industrielle Bildverarbeitung kann Fabriken dabei helfen, den Durchsatz ihrer Produktionslinien zu erhöhen und gleichzeitig die Arbeitskosten zu senken. Sie kann auch zur Vermeidung von Arbeitsunfällen und zur Gewährleistung der Sicherheit eingesetzt werden. So kann die industrielle Bildverarbeitung beispielsweise Anzeichen von Verschleiß und Ausfall erkennen und Anlagen automatisch abschalten, wenn sie Anzeichen von Gefahr erkennen. Sie kann Unternehmen auch dabei helfen, den Überblick über ihr Inventar zu behalten.
Während Forscher im Bereich des maschinellen Sehens maschinelles Lernen zum Trainieren von Computern verwenden, können Maschinenbauingenieure diese Technologie auch auf mechanische Teile anwenden. Kürzlich haben Maschinenbauingenieure der Purdue University die erste 3D-Datenbank mit mechanischen Teilen entwickelt, um maschinelle Lernsysteme zu trainieren. Diese Datenbank enthält 58.000 3D-Bilder von echten mechanischen Teilen. Die Forscher können dann maschinelles Lernen auf echte Maschinen anwenden, um Teile in 3D zu identifizieren.
TensorFlow
TensorFlow ist eine Bibliothek, die maschinelles Lernen unterstützt. Sie ist für die Arbeit mit Python konzipiert, einer beliebten Programmiersprache für Ingenieure. Ihre Implementierung kann schwer vorhersehbar sein, da die Modellergebnisse aufgrund des Nicht-Determinismus der GPU und des Zufallszahlen-Seeding zwischen den Systemen variieren. Um dies zu überwinden, ist ein TensorFlow Lite Toolset verfügbar. Mit diesem Toolset können Sie die Genauigkeit gegen die Größe eintauschen, was für kleine Modelle nützlich sein kann. Dieser Verlust an Genauigkeit geht jedoch zu Lasten der Leistung.
Um TensorFlow verwenden zu können, müssen Sie mit seiner API vertraut sein. TensorFlow ist für viele Programmiersprachen verfügbar, einschließlich Python und JavaScript. Für einen schnellen Start können Sie versuchen, ein Modell mit ein paar Zeilen Code in JavaScript oder Python zu entwickeln.
Sie sollten sich mit dem maschinellen Lernen vertraut machen, bevor Sie sich in ein Maschinenbauprojekt stürzen. Auf diese Weise erhalten Sie ein besseres Verständnis für neuronale Netze und üben den Umgang mit leistungsstarken Rechenressourcen. Wenn Sie nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, können Sie einen Online-Kurs über maschinelles Lernen belegen. Es gibt eine Reihe großartiger Ressourcen zum Lernen über maschinelles Lernen, darunter Coursera und Kaggle. Hugging Face ist eine weitere gute Quelle.
Um maschinelles Lernen sinnvoll einsetzen zu können, müssen Sie die Anforderungen Ihres Unternehmens und seiner Stakeholder kennen. Ohne Fachwissen können Sie am Ende ungenaue Vorschläge, unvollständige Arbeit und schwer zu bewertende Modelle erzeugen. Sie müssen in der Lage sein, bei der Erstellung von Software und der Organisation von Projekten die Bedürfnisse mehrerer Interessengruppen zu berücksichtigen. Außerdem müssen Sie sich Ihre Zeit gut einteilen können, um produktiv zu sein.
KI-gestützte vorausschauende Wartung
Wenn KI im Maschinenbau eingesetzt wird, wird ein Prozess namens vorausschauende Wartung Realität. Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Datenanalyse können KI-Systeme Anomalien in Anlagen erkennen, bevor sie zu Ausfällen führen und Wartungswarnungen auslösen. Diese Systeme können auch in Enterprise Asset Management-Systeme integriert werden. Dies hilft Unternehmen, bessere Wartungsentscheidungen zu treffen und gleichzeitig die Kosten zu senken.
Vorausschauende Wartung ermöglicht es Unternehmen, ihre Anlagen zu optimieren, indem sie Ausfallzeiten reduzieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz verbessern. Sie kann Unternehmen helfen, Zeit zu sparen, da manuelle Inspektionen und Fahrten zur Werkstatt entfallen. Sie sammelt auch Daten von Maschinen in schwer zugänglichen und komplexen Umgebungen und ist damit wesentlich kostengünstiger als herkömmliche Wartungsmethoden. Indem sie diese Methoden ersetzen, können Unternehmen den Bedarf an menschlichen Ingenieuren eliminieren und die Kosten für Backups reduzieren.
Daten aus verschiedenen Quellen sind für die vorausschauende Wartung unerlässlich. Die Historie der Maschinenleistung kann zum Beispiel zur Vorhersage der Anlagenleistung genutzt werden. Daten aus der Wartungshistorie können auch verwendet werden, um zu bestimmen, wann eine Wartungsmaßnahme durchgeführt werden sollte. Ein guter Datensatz enthält Daten, die während des Betriebs der Anlage gesammelt wurden, wie die Anzahl der gefahrenen Kilometer oder spezielle Fehlercodes. Ein Experte auf dem Gebiet kann bei der Interpretation dieser Daten helfen, um ein Muster zu erkennen.
Vorausschauende Wartung ist ein Prozess, der für Industrieunternehmen von entscheidender Bedeutung ist. Durch die Analyse des Zustands von Anlagen kann die vorausschauende Wartung dazu beitragen, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und die Lebensdauer der Anlagen zu erhöhen. Ziel ist es, Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten, und den besten Zeitpunkt für die Durchführung von Wartungsmaßnahmen zu ermitteln. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Produktivität maximieren und ihre Kosten senken.
Anwendungen im Gesundheitswesen
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verändern bereits die meisten Aspekte des modernen Lebens, vom Handel bis zur Unterhaltung. Mit diesen neuen Technologien können wir jetzt persönliche Daten nutzen, um Verhaltensweisen zu verstehen, Werbung gezielt zu platzieren und Gesundheitsentscheidungen zu treffen. Diese Technologie kann die Gesundheitsfürsorge verbessern, aber es gibt immer noch Herausforderungen, die mit ihrem Einsatz im klinischen Umfeld verbunden sind.
KI kann dazu beitragen, die Patientenversorgung zu verbessern und den Zustand der Patienten aus der Ferne zu überwachen. Intelligente medizinische Geräte können Frühwarnsignale erkennen und Empfehlungen aussprechen, die dem Arzt bei der Behandlung eines Patienten helfen können. Algorithmen des maschinellen Lernens können auch Fachkräfte im Gesundheitswesen bei der Erkennung von Krankheiten und der Überweisung von Patienten an spezialisierte Ärzte unterstützen. Darüber hinaus kann die prädiktive Analytik die für Tests benötigte Zeit verkürzen.
Diese Werkzeuge können die medizinische Forschung verbessern und Krankheiten schneller diagnostizieren als Menschen. Viele Partnerschaften werden zwischen Pharmaunternehmen, Biotech-Unternehmen und medizinischen Forschern geschlossen. Einige dieser Partnerschaften sind von Neugierde getrieben, andere von gesellschaftlichen Bedürfnissen. Diese Art der Zusammenarbeit ist für die medizinische Forschung und den Fortschritt der Wissenschaft unerlässlich.
KI wird eingesetzt, um große Datenbanken mit Patientendaten zu analysieren. Sie kann auch neue Trends erkennen und Gesundheitsergebnisse vorhersagen. Zu den aktuellen Anwendungen von KI im Gesundheitswesen gehören die Datenextraktion aus Textberichten, prädiktive Algorithmen aus medizinischen Testdaten und klinische Entscheidungshilfen auf der Grundlage der Patientengeschichte. KI kann auch dabei helfen, EMR-Daten mit anderen Gesundheitsanwendungen zu integrieren.
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