De effecten van de overname door Altair van RapidMiner, twee jaar geleden, worden steeds duidelijker zichtbaar. Tijdens de Hannover Messe presenteert Altair AI-powered software die zich niet alleen op de design- en engineeringsfase in de product-levenscyclus richt, maar nadrukkelijk ook op de productiefase.
Altair wil het fabrieken vooral gemakkelijker maken om kunstmatige intelligentie te gebruiken. Een recent onderzoek, uitgevoerd in opdracht van het concern, laat zien dat amper 13% van de bedrijven uitblinkt in het waarmaken van hun datastrategie.
Groot deel AI-projecten in de industrie mislukt om diverse redenen
Bijna helft van AI-projecten faalt
Veel bedrijven investeren wel in data analytics en AI, het probleem is dat veel organisaties moeite hebben om hun data-analyse en AI-projecten voor hen te laten werken, vooral naarmate hun dataprocessen complexer worden. Het verzamelen, organiseren, implementeren en stroomlijnen van enorme hoeveelheden gegevens is veel werk waarbij veel verschillende teams met verschillende capaciteiten en behoeften betrokken zijn. 42% van de deelnemers aan het onderzoek zegt dan ook dat AI-projecten in de laatste twee jaar hebben gefaald. De problemen liggen zowel op organisatorisch vlak, technologisch als financieel.
Drie AI tools voor de maakindustrie
De oplossingen die Altair op dit punt presenteert op de Hannover Messe, helpen bedrijven hun AI-initiatieven opschalen zonder dat ze over een groot team van datawetenschappers of dure servicecontracten moeten beschikken. Voor producerende bedrijven heeft Altair drie AI tools ontwikkeld: één tool om de suply chain beter te managen en te laten draaien; een tweede voor het efficiënter plannen van onderhoud en voorkomen van machinestilstand; en een derde tool richt zich specifiek op de automobielindustrie. Altair helpt ze uit de garantieclaims data te halen waarmee ze hun producten vervolgens kunnen verbeteren.
Megacasting draait deels op AI tools
AI powered engineering
Een interessant item dat Altair op de Hannover Messe presenteert is AI powered engineering. Op basis van de resultaatvelden van vele gesimuleerde ontwerpvarianten wordt een groep met uniforme gedragspatronen gemaakt met behulp van unsupervised learning, een vorm van Machine Learning. Hierdoor kunnen honderden simulaties intuïtief worden verwerkt. Het voorbeeld waarbij dit wordt toegepast is megacasting, momenteel een trend in de automobielindustrie om kostbare productie van chassisdelen op basis van plaatwerk te vervangen door geïntegreerde structuurdelen die gegoten worden. Dankzij de designvrijheid en de integratie van functies, is megacastring niet alleen kostenbesparend maar verlaagt het ook nog eens het gewicht.
Machine Learning geïntegreerd in Hyperworks
Altair heeft een multidisciplinaire optimalisatie ontwikkeld voor de megacasting van de Body-in-White chassisdelen. Altair integreert hiervoor Machine Learning in HyperWorks om optimalisatiebeperkingen te genereren die engineeringexpertise nabootsen. Clustering, een algoritme voor machinaal leren zonder toezicht, helpt ingenieurs te begrijpen hoe de botsingskinematica de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI’s) beïnvloedt. Gunstige botsingskinematica worden vervolgens afgedwongen tijdens het optimalisatieproces door het gebruik van een classificator die in feite de besluitvorming van ingenieurs nabootst tijdens het hele proces. Altair heeft dit samen met BMW getest in het optimaliseren van kreukelzones.
Hannover Messe, 22-26 april
