Entwicklungsingenieurin trifft KI-Experten


Entwicklungsingenieurin trifft KI-Experten „Wie Ingenieure KI-Projekte erfolgreich umsetzen“ war das Thema des Digital Engineering Talks Blueprint. Eine Entwicklungsingenieurin und ein KI-Experte teilten darin ihre Erfahrungen aus einem gemeinsamen Projekt. Eine zentrale Erkenntnis: Es ist essenzi Mit der 6. Ausgabe richtete sich der Live-Talk für Ingenieure erstmals an ein internationales Publikum. Über 1.000 Teilnehmer aus aller Welt verfolgten am 22. Juli den lebendigen Gedankenaustausch von Moderatorin Sarah Yvonne Elsser und ihren beiden Gesprächspartnern. Zu Gast waren die Entwicklungsingenieurin Ana Luiza Pinto Queiroz, PhD, Digital Engineering Technical Lead beim irischen Biotech-Unternehmen APC und Dr.-Ing. Kevin Cremanns, Co-Founder und Chief Research & Development Officer des KI-Start-ups PI Probaligence. Gemeinsam haben beide vor zwei Jahren begonnen, KI in der Produktentwicklung von APC nutzbar zu machen. Genau um diesen Einführungsprozess drehte sich der Live-Talk. Wie kam es dazu, wie waren die ersten Schritte, der Proof of Concepts, welche unerwarteten Herausforderungen mussten gelöst werden und was ist der heutige Stand? Zwei Perspektiven, ein Ziel Dazu bezogen die Gäste Stellung – Pinto Queiroz aus der Perspektive der Entwicklungsingenieurin, Cremanns aus der des KI-Fachmanns. Durch die fokussierte Betrachtung eines realen KI-Projektes konnten insbesondere Ingenieure viele Anregungen und konkrete Antworten auf häufige Fragen sammeln. Dass der Informationsbedarf enorm ist, zeigten neben der hohen Teilnehmerzahl die vielen Publikumsfragen und die Umfrageergebnisse während des Live-Streams: Über 50% der Unternehmen haben noch nicht mit KI begonnen oder stehen noch ganz am Anfang. Wichtige Erkenntnisse, die die intensive einstündige Diskussion hervorbrachte, und die die Gäste im Talk mit Praxiserfahrungen erklärten, waren: Die Erfolgsfaktoren KI-Projekte gelingen, wenn Praktiker aus Entwicklung und KI gleichberechtigt zusammenarbeiten. Nur so entsteht gegenseitiges Verständnis für Anforderungen, Ziele und Möglichkeiten. KI im Engineering beginnt mit einem überschaubaren Beispiel. Voraussetzungen sind Messbarkeit, ein Datenpool und eine Zielformulierung, was durch KI erreicht werden soll. Die Identifikation des Use Cases und die Bewertung des Proof of Concepts setzen das gemeinsame Verständnis voraus. Ein erfolgreiches Startprojekt ist ein Meilenstein – mehr nicht. Es macht die eine Anwendung im Idealfall effizienter, die eigentliche Motivation ist weitreichender: die Arbeitsweise von KI muss verstanden werden, um sie zu skalieren und dauerhaft in der Entwicklung zu verankern. Speziell bei komplexen Engineering-Prozessen kann eine probabilistische KI einer deterministischen KI überlegen sein. Sie benötigt in der Regel weniger Daten, die aus unterschiedlichen Quellen wie Simulationen oder Experimenten stammen können und liefert zusätzliche Informationen zur Unsicherheit der Vorhersage. Dadurch wird die Transparenz gesteigert, was speziell bei Engineering-Prozessen von großer Bedeutung ist. Das letzte Wort hat immer der Fachexperte. KI übernimmt weder Verantwortung für Fehler noch ist sie unfehlbar. Fachexperten müssen Ergebnisse prüfen und kritisch hinterfragen. Auch hier zählt das Miteinander, denn letztendlich profitieren auch dabei Experte und KI voneinander. Josef A. Overberg, Geschäftsführer der CADFEM Germany GmbH: „Es war ein besonderer Blueprint: Sarah Yvonne Elsser hat sich mit dem KI-Experten Kevin Cremanns und Ana Luiza Pinto Queiroz über einen konkreten Anwendungsfall von KI in der Produktentwicklung unterhalten und echte Insights aus dem gemeinsamen Projekt gegeben.“ Die Aufzeichnung des Live-Talks „KI ohne Hype: Wie Ingenieure KI-Projekte erfolgreich umsetzen“ kann kostenlos und unverbindlich bei CADFEM angefordert werden. Entwicklungsingenieurin Ana Luiza Queiroz Pinto im Gespräch mit dem KI-Experten Kevin Cremanns über KI im Engineering, moderiert von Sarah Yvonne Elsser ("Tech Well Told") (c) CADFEM Mehr Informationen Mit diesem Link kann die Aufzeichnung des Blueprint Live-Talks kostenlos angefordert werden.: https://resources.cadfem.net/de/blueprint/angewandte-ki-im-engineering/event

Mit der 6. Ausgabe richtete sich der Live-Talk für Ingenieure erstmals an ein internationales Publikum. Über 1.000 Teilnehmer aus aller Welt verfolgten am 22. Juli den lebendigen Gedankenaustausch von Moderatorin Sarah Yvonne Elsser und ihren beiden Gesprächspartnern. Zu Gast waren die Entwicklungsingenieurin Ana Luiza Pinto Queiroz, PhD, Digital Engineering Technical Lead beim irischen Biotech-Unternehmen APC und Dr.-Ing. Kevin Cremanns, Co-Founder und Chief Research & Development Officer des KI-Start-ups PI Probaligence. Gemeinsam haben beide vor zwei Jahren begonnen, KI in der Produktentwicklung von APC nutzbar zu machen.

Genau um diesen Einführungsprozess drehte sich der Live-Talk. Wie kam es dazu, wie waren die ersten Schritte, der Proof of Concepts, welche unerwarteten Herausforderungen mussten gelöst werden und was ist der heutige Stand?

Zwei Perspektiven, ein Ziel

Dazu bezogen die Gäste Stellung – Pinto Queiroz aus der Perspektive der Entwicklungsingenieurin, Cremanns aus der des KI-Fachmanns. Durch die fokussierte Betrachtung eines realen KI-Projektes konnten insbesondere Ingenieure viele Anregungen und konkrete Antworten auf häufige Fragen sammeln. Dass der Informationsbedarf enorm ist, zeigten neben der hohen Teilnehmerzahl die vielen Publikumsfragen und die Umfrageergebnisse während des Live-Streams: Über 50% der Unternehmen haben noch nicht mit KI begonnen oder stehen noch ganz am Anfang.
Wichtige Erkenntnisse, die die intensive einstündige Diskussion hervorbrachte, und die die Gäste im Talk mit Praxiserfahrungen erklärten, waren:

Die Erfolgsfaktoren

KI-Projekte gelingen, wenn Praktiker aus Entwicklung und KI gleichberechtigt zusammenarbeiten. Nur so entsteht gegenseitiges Verständnis für Anforderungen, Ziele und Möglichkeiten.
KI im Engineering beginnt mit einem überschaubaren Beispiel. Voraussetzungen sind Messbarkeit, ein Datenpool und eine Zielformulierung, was durch KI erreicht werden soll. Die Identifikation des Use Cases und die Bewertung des Proof of Concepts setzen das gemeinsame Verständnis voraus.
Ein erfolgreiches Startprojekt ist ein Meilenstein – mehr nicht. Es macht die eine Anwendung im Idealfall effizienter, die eigentliche Motivation ist weitreichender: die Arbeitsweise von KI muss verstanden werden, um sie zu skalieren und dauerhaft in der Entwicklung zu verankern.
Speziell bei komplexen Engineering-Prozessen kann eine probabilistische KI einer deterministischen KI überlegen sein. Sie benötigt in der Regel weniger Daten, die aus unterschiedlichen Quellen wie Simulationen oder Experimenten stammen können und liefert zusätzliche Informationen zur Unsicherheit der Vorhersage. Dadurch wird die Transparenz gesteigert, was speziell bei Engineering-Prozessen von großer Bedeutung ist.
Das letzte Wort hat immer der Fachexperte. KI übernimmt weder Verantwortung für Fehler noch ist sie unfehlbar. Fachexperten müssen Ergebnisse prüfen und kritisch hinterfragen. Auch hier zählt das Miteinander, denn letztendlich profitieren auch dabei Experte und KI voneinander.

Josef A. Overberg, Geschäftsführer der CADFEM Germany GmbH: „Es war ein besonderer Blueprint: Sarah Yvonne Elsser hat sich mit dem KI-Experten Kevin Cremanns und Ana Luiza Pinto Queiroz über einen konkreten Anwendungsfall von KI in der Produktentwicklung unterhalten und echte Insights aus dem gemeinsamen Projekt gegeben.“

Die Aufzeichnung des Live-Talks „KI ohne Hype: Wie Ingenieure KI-Projekte erfolgreich umsetzen“ kann kostenlos und unverbindlich bei CADFEM angefordert werden.