KI für Bauteilerkennung
Während der Entwicklung digitaler Produkte müssen Bauteile in großen 3D-Datensätzen ständig identifiziert, verstanden und korrekt zugeordnet werden – eine Voraussetzung, um Varianten zu managen, Änderungen nachzuverfolgen und Folgeprozesse zuverlässig zu steuern. Je komplexer das Produkt, desto wichtiger wird die Informationsweitergabe und eine klare Strukturierung der Geometrien.
Die KI für Bauteilerkennung deckt den gesamten Prozess der Arbeit mit 3D-Daten ab: Sie identifiziert und klassifiziert Bauteile automatisch, selbst in sehr großen Geometriesätzen, und stellt zusätzliche kontextbezogene Informationen bereit. So entsteht eine verlässliche Datenbasis, die Folgeprozesse beschleunigt, Fehler reduziert und die Transparenz im Entwicklungsprozess deutlich erhöht.
Status Quo: manuelle Bauteilrecherche, intransparente Daten
Ohne KI müssen Bauteile häufig manuell gesucht, identifiziert und bewertet werden, was bei komplexen 3D-Modellen viel Zeit kostet und fehleranfällig ist. Unterschiedliche Bezeichnungen, uneinheitliche Strukturen und verborgene Informationen erschweren zudem die Wiederverwendung von Daten und die automatisierte Weiterverarbeitung.
Lösung: durchgängige Bauteilerkennung mit KI
Die KI für Bauteilerkennung wird eingesetzt, um Grundlagen für die automatische Erstellung von Reparaturanleitungen, Anwenderbewertungen oder Geometrieprüfung schaffen. Die KI erkennt Bauteile automatisiert auf Basis ihrer 3D-Geometrie und klassifiziert sie zuverlässig – unabhängig von Benennungen oder Sprachvarianten. Grundlage ist ein trainiertes neuronales Netz, das auf Wunsch mit kundenspezifischen Daten weitertrainiert werden kann und so immer besser an individuelle Anforderungen, Bauteilumfänge und Use-Cases angepasst wird.
Anwender:innen profitieren von einer schnellen, konsistenten Erkennung der Bauteile, einem reduzierten Fehlerpotenzial und einer strukturierten Datenbasis für nachgelagerte Vorgänge wie Bewertung, Simulation oder Stücklistenerstellung. Das Ergebnis sind eine schnellere Entwicklung, weniger manuelle Nacharbeiten und eine spürbar höhere Datenqualität über den gesamten Prozess hinweg.
