Techniek op basis van AI

AI helpt productontwikkelingsplatforms door ze slimmer en flexibeler te maken, door te fungeren als een informatielaag die altijd beschikbaar is en die grote hoeveelheden gegevens snel verwerkt, waardoor teams betere producten sneller en efficiënter op de markt kunnen brengen.

De meest effectieve productontwikkelingsplatforms zijn ontworpen om gegevens van hoge kwaliteit te ontsluiten van veldapparatuur via edge naar cloud, waardoor de basis wordt gelegd voor industriële AI op grote schaal. Wanneer gegevens vrij van begin tot eind kunnen stromen, wordt AI slimmer, worden beslissingen sneller en kunnen digitale tweelingen de productprestaties in elke fase simuleren en voorspellen. Dit is de basis waarvoor Siemens is gebouwd.

De mogelijkheden van de cloud maken dit allemaal schaalbaar en bieden de elastische rekenkracht die nodig is om te voldoen aan de fluctuerende eisen van door AI aangedreven workloads, van complexe multifysische simulaties tot realtime datastromen, zonder de last van het beheer van die infrastructuur op technische teams te leggen.

AI comprimeert de iteratiecycli van ontwerpen door cruciale beslissingen eerder in het ontwikkelingsproces te verschuiven, waarbij wijzigingen sneller en veel goedkoper zijn om te maken. In plaats van problemen te laat te ontdekken, stelt AI teams in staat om vooraf duizenden ontwerpmogelijkheden en afwegingen te evalueren, waarbij optimale oplossingen worden gevonden die traditionele methoden misschien helemaal missen.

Dankzij snelle, toegankelijke simulatie die rechtstreeks in ontwerptools is ingebouwd, kunnen ingenieurs vanaf de vroegste stadia snelle en betrouwbare ontwerpbeoordelingen uitvoeren zonder dat daarvoor specialistische expertise nodig is. AI is een contextbewust hulpmiddel dat teams helpt inzicht te krijgen in de complexe relaties tussen ontwerpparameters en hun impact op prestaties, kosten, maakbaarheid en betrouwbaarheid.

Door de digitale tweeling voortdurend te synchroniseren met gegevens uit de echte wereld, creëert AI een gesloten verbinding tussen de virtuele en fysieke wereld, waardoor teams risico's kunnen beperken en de afhankelijkheid van fysieke prototypes kunnen verminderen. In simulaties worden meer problemen ontdekt en opgelost, wat betekent dat er minder fysieke builds nodig zijn, en de problemen die zich voordoen, doelgerichter en beter geïnformeerd zijn.

Tijdens de verificatie identificeert AI automatisch kritieke testscenario's, mogelijke storingswijzen en risicogebieden, zodat teams minder tijd besteden aan het zoeken naar problemen en meer tijd hebben om ze op te lossen. Ontwerpen worden vroegtijdig vergeleken met geaccepteerde normen, waardoor wordt voorkomen dat gebrekkige concepten stroomafwaarts worden ontwikkeld en dat leidt tot kostbare nabewerking in een laat stadium.

Wat vroeger meerdere rondes van fysieke builds en aanpassingen in een laat stadium vereiste, gebeurt steeds vaker tijdens simulaties, eerder en tegen een fractie van de kosten.

AI gebruiken voor productontwikkeling is moeilijker dan het lijkt, en de kloof tussen ambitie en werkelijke impact is goed gedocumenteerd. De barrières zijn over het algemeen hetzelfde in alle bedrijfstakken, en ze versterken elkaar.

De meest fundamentele zijn gegevens. Omgevingen voor productontwikkeling genereren enorme hoeveelheden informatie in verschillende ontwerp-, simulatie- en engineeringworkflows, maar veel daarvan bevindt zich in silo's, is slecht gestructureerd of is simpelweg niet klaar voor AI. Zonder schone, verbonden en gecontextualiseerde gegevens heeft zelfs de meest capabele AI niets zinnigs om mee te werken.

Schaalvergroting is de volgende hindernis. Veel organisaties voeren met succes AI-pilots uit, maar hebben moeite om ze te overtreffen. Slechts 7% van de organisaties realiseert een bedrijfsbrede implementatie van AI (McKinsey, 2025), vaak omdat puntoplossingen niet op elkaar aansluiten in het bredere ontwikkelingsproces. AI die geïsoleerd werkt, levert geïsoleerde resultaten op.

De paraatheid van het personeel is een andere constante kloof. Ingenieurs moeten kunnen interpreteren, vertrouwen en handelen op wat AI opduikt, en niet alleen toegang hebben tot AI. Als dat fundament niet aanwezig is, stopt de adoptie, ongeacht hoe capabel de technologie is.

De basis van dit alles is vertrouwen. Industrial AI werkt in omgevingen waar veel op het spel staat en fouten kostbaar zijn. Om ervoor te zorgen dat teams er voor cruciale beslissingen op kunnen vertrouwen, moet het nauwkeurig, technisch onderbouwd en gebouwd zijn om te voldoen aan strenge normen.

De bedrijven die vooruitgang boeken, zijn niet noodzakelijk de bedrijven met de meest geavanceerde AI. Zij zijn degenen die als eerste de basis hebben aangepakt: verbonden data, goed voorbereide teams en AI die is ontwikkeld voor de complexiteit van echte technische omgevingen.

AI maakt complexe ontwerptaken toegankelijker en minder tijdrovend. Designcenter NX CAD combineert veelzijdige AI-mogelijkheden, krachtige computerprestaties en vloeiende simulatie in één CAD-omgeving, waardoor ingenieurs meer controle hebben over het holistische ontwerpproces zonder dat ze diepgaande specialistische expertise nodig hebben in elke discipline.

De voorspellende AI observeert het gedrag van gebruikers en doet contextbewuste suggesties in realtime, zodat de tool zich aan u aanpast in plaats van andersom. Herhaalde taken worden geautomatiseerd, fouten worden beperkt en ontwerpers hebben de vrijheid om zich te concentreren op creativiteit en probleemoplossing. Generatieve AI-mogelijkheden stroomlijnen complexe processen verder, zoals mesh-modellering, waardoor ontwerpers de controle behouden door middel van aanpasbare geometrieparameters, terwijl de AI de mesh automatisch genereert en verfijnt.