KI verbessert Digital-Twin-Simulationen entscheidend

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, den Bereich der Simulationen erheblich zu verbessern. Insbesondere im Kontext von Digital Twins eröffnen KI-gestützte Simulationen neue Möglichkeiten zur Optimierung von Prozessen und Produkten in Schweizer KMUs. Kernaussage: Die Integration von KI in Simulationen kann präzisere Vorhersagen und effizientere Prozesse ermöglichen, verlangt jedoch ein durchdachtes Vorgehen, um typischen Fehlern vorzubeugen.

Typische Fehler und deren Korrektur

Unzureichende Datenqualität: Ein häufiger Fehler ist die Verwendung unzureichender oder schlechter Daten, die die gesamten Simulationsergebnisse verfälschen können. In einer modernen Simulation ist die Datenqualität entscheidend. Unternehmen sollten sicherstellen, dass die Daten aus verlässlichen Quellen stammen und fortlaufend aktualisiert werden. Eine gründliche Bereinigung und Validierung der Daten ist unerlässlich. Es ist ratsam, in diesem Zusammenhang spezialisierte Dateningenieure zu konsultieren.

Überanpassung von Modellen: Ein weiteres Problem liegt in der Überanpassung von Modellen an historischen Daten, was dazu führt, dass diese Modelle weniger flexibel auf neue oder unerwartete Szenarien reagieren können. Zur Korrektur sollte ein Modell iterativ trainiert werden, wobei auf entsprechende Regularisierungstechniken zurückgegriffen wird, um die Komplexität zu steuern. Eine kontinuierliche Validierung mit unabhängigen Testdaten kann helfen, Überanpassungen zu vermeiden.

Fehlende Integration von Feedback-Schleifen: Manche Unternehmen versäumen es, Feedback-Schleifen in die Simulation zu integrieren, was zu statischen Modellen führt, die sich nicht selbst optimieren können. Simulationen sollten Feedback-Mechanismen beinhalten, um aus den realen Ergebnissen laufender Prozesse zu lernen. Ein automatisierter Rückkopplungsprozess kann helfen, die Modellvorhersagen ständig zu verbessern.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Woche 1–2: Bewertung und Bereinigung der Datenbestände. Organisieren Sie Workshops mit Ihren Daten- und IT-Teams, um die Qualität der vorhandenen Daten zu bewerten und Sanitärzyklen für die Datenreinigung einzuführen. Berücksichtigen Sie dafür die Einführung eines Datenqualitätsmanagementsystems.

Woche 2–3: Modellentwicklung und -prüfung. Beginnen Sie mit der Entwicklung eines Basis-KI-Modells für Ihre Simulation. Wenden Sie bewährte Algorithmen an und nutzen Sie Werkzeuge, die eine Überprüfung gegen mögliche Überanpassungen ermöglichen. Implementieren Sie Techniken wie Cross-Validation, um die Modellrobustheit zu garantieren.

Woche 3–4: Integration von Feedback-Schleifen. Entwickeln Sie ein System zur Erfassung und Analyse von Feedback-Daten. Dies kann durch Echtzeit-Analyseplattformen und Batch-Processing-Systeme erfolgen. Bauenseine Mechanismen, die das Modell automatisch anpassen können, basierend auf aktuellen Daten.

Durch diese strukturierte Herangehensweise können Schweizer KMUs den vollen Nutzen aus KI-gestützten Simulationen ziehen und ihre Innovationspotenziale erfolgreicher ausschöpfen.