Mitlernende KI für die virtuelle geometrische Absicherung
Die mitlernende KI baut auf der etablierten generischen KI-Lösung auf und erweitert die virtuelle geometrische Absicherung (VGA) um kontinuierliches, individuelles Lernen. Sie nutzt historische Entscheidungen, aktuelle Bewertungen und kundenspezifische Daten, um sich den jeweiligen Anforderungen anzupassen und kontinuierlich Problemfälle dazuzulernen. Die mitlernende KI erweitert so das Wissen über die kundenspezifischen Daten und Situationen. Sie kann dadurch mehr Relationen eigenständig bewerten und ist auch bei neuen Datensätzen wesentlich effizienter.
Status Quo: generische Automatisierung mit universeller Basis
Die generische KI bildet die solide Grundlage: Sie automatisiert zentrale Prozessschritte, bereitet Konfliktstellen visuell auf, liefert Bewertungsvorschläge und reduziert manuelle Aufwände. Die Lösung ist universell einsetzbar, steigert die Effizienz des VGA-Prozesses um bis zu 50 Prozent und sorgt dafür, dass geometrische Konflikte schneller, konsistenter und mit weniger Aufwand bewertet werden können.
Mit der mitlernenden KI verbinden Unternehmen die Stabilität und Effizienz der generischen Lösung mit individueller Anpassung: Die automatisierte Analyse wird intelligent trainiert, kontinuierlich besser und ermöglicht eine vollständig digitale, präzise und effiziente geometrische Absicherung.
Lösung: kontinuierliches und individuelles Lernen durch die mitlernende KI
Die mitlernende KI lernt fortlaufend aus realen Bewertungen. Für das Training werden verschiedene Faktoren wie Bauteilbeziehungen, Metadaten und Kontextinformationen berücksichtigt. Dadurch erkennt die KI, dass dasselbe Problem je nach Kontext unterschiedlich bewertet werden kann. Ohne mitlernende Mechanismen müssen Expert:innen diese Unterschiede weiterhin manuell berücksichtigen, was trotz Automatisierung zu Nacharbeiten, Rückfragen und Bewertungsabweichungen führen kann.
Der Ansatz – sie „schaut den Anwender:innen über die Schulter“ – sorgt dafür, dass ihre Präzision mit jedem Einsatz steigt. Dadurch werden Abstimmungsschleifen reduziert, Entscheidungen vereinheitlicht und der gesamte VGA-Prozess nochmals deutlich beschleunigt. Je nach Trainingsstand und Vertrauenslevel kann die mitlernende KI Vorschläge liefern oder auch eigenständig bewerten.
Die mitlernende KI wird bereits produktiv eingesetzt und steigert die Effizienz der VGA um 80 Prozent. Dank ihres dynamischen Lernansatzes passt sie sich individuell an Kundendaten, Prozesse und Bewertungsregeln an. Das Ergebnis: weniger manuelle Bewertungen, schnellere Entscheidungen, weniger Nacharbeiten und ein deutlich schlankerer Entwicklungsprozess – mit spürbar niedrigeren Kosten und höherer Datenqualität.
