Datenwissenschaft trifft auf Raketenwissenschaft
Auf der HANNOVER MESSE 2024 wird Altair Engineering wegweisende Lösungen vorstellen, die unter anderem simulationsgesteuertes Design, KI-gestütztes Engineering, Digitale Zwillinge und die Integration von KI in der Fabrikhalle umfassen.
1. Apr. 2024Teilen
Wenn Datenwissenschaft auf Raketenwissenschaft trifft, entstehen großartige Innovationen – so lautet zumindest die These von Altair, einem der weltweit führenden Unternehmen im Bereich Computational Science and Intelligence. Die US-Amerikaner nutzen die Computerwissenschaft, um Innovationen und intelligente Entscheidungen für eine vernetztere, sicherere und nachhaltigere Zukunft voranzutreiben. Auf der HANNOVER MESSE 2024 präsentiert Altair daher Technologien, Methoden und Beispiele, wie Unternehmen bei ihrem Streben nach digitaler Transformation durch den Einsatz von Simulation, Datenanalyse, künstlicher Intelligenz und Hochleistungsrechnen erfolgreich sein können.
KI-Initiativen ohne großes Team von Datenwissenschaftlern skalieren
Glaubt man den Umfragen, wollen aktuell die meisten Unternehmen in Datenanalysen und KI investieren, jüngst erhobene Daten zeigen aber, dass nur dreizehn Prozent aller Unternehmen ihre Datenstrategie wirklich gewinnbringend umsetzen. Die Gründe hierfür sind von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich. Mit den Datenanalyselösungen von Altair können Unternehmen KI-Initiativen skalieren, ohne dass ein großes Team von Datenwissenschaftlern oder teure Serviceeinsätze erforderlich sind. Mit nur geringem Einarbeitungsaufwand können sowohl Anfänger als auch erfahrene Benutzer die Daten und Analysetools nutzen, die für die Bereitstellung datengesteuerter Erkenntnisse erforderlich sind, dazu im Folgenden einige Beispiele.
Verbesserung des Supply Chain Management
Ineffizienzen, Verzögerungen und höhere Kosten sind nur einige der Herausforderungen, mit denen die Lieferkette in der Fertigung heute konfrontiert ist. Altair versteht diese Herausforderungen und bietet umfassende Supply-Chain-Management-Lösungen zur Optimierung von Beschaffung, Lagerbestand und Logistik. Altairs Tools – einschließlich Lieferantenzusammenarbeit, Bedarfsplanung und Logistikoptimierung – sollen Kunden dabei unterstützen, die Effizienz zu steigern und Kosten einzusparen. Mit der Datenanalyse- und Supply-Chain-Optimierungskompetenz von Altair können Hersteller schwankende Nachfrage bewältigen und ihre Abläufe rationalisieren, um sicherzustellen, dass sie ihren Kunden pünktlich und innerhalb des Budgets qualitativ hochwertige Produkte liefern können.
Planung von Wartungsarbeiten zur Verhinderung von Geräteausfällen
Die Durchführung vorbeugender Wartung entsprechend der Nutzungsdauer und -zyklen trägt in allen Branchen dazu bei, Geräteausfälle zu vermeiden. Es kann aber auch bedeuten, dass eine gut funktionierende Maschine gestoppt wird, selbst wenn derzeit nichts falsch ist. Die vorausschauende Wartung ist eine bessere Möglichkeit für ein Unternehmen, Geräte zu warten, ohne die Produktion zu unterbrechen. Durch die Kombination von intuitiven Tools für maschinelles Lernen mit Cloud-basierten oder Edge-Computing-Systemen zur Analyse von Daten aus der Produktionshalle hilft Altair RapidMiner – die Datenanalyse- und KI-Plattform von Altair – dabei, den Zustand einer Anlage genau im Auge zu behalten. Altairs Lösungen geben Anwendern die Sicherheit, die Maschinen am Laufen zu halten, da sie die Gewissheit haben, dass Probleme erkannt und behoben werden können, die ansonsten übersehen würden. Auf diese Weise lassen sich kostspielige Ausfälle und Geräteausfallzeiten vermeiden.
Transformation des Garantieprozesses
Die schiere Anzahl und Vielfalt von Garantieansprüchen im Automobilmarkt macht herkömmliche Business-Intelligence-basierte Methoden unübersichtlich. Diese Reklamationen enthalten jedoch wertvolle Informationen über die Produktqualität und -zuverlässigkeit sowie die Kundenerwartungen und können auch Konstruktions- oder Herstellungsfehler aufdecken. Altairs Lösungen ermöglichen es Automobilherstellern, diese Datenquelle zu nutzen, um bestehende Produkte zu verbessern, zuverlässigere neue Produkte zu entwickeln und die Rentabilität zu steigern.
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