Das Material Data Center vereinfacht den Zugriff auf Materialdaten und hilft in Kombination mit Material Test Data Automation Materialversuche zu reduzieren. (Bild: Altair)
Man hat viele Kurven gemessen, aber genau die, die man gerade braucht, die fehlt. Diese Situation kennen Versuchsingenieure bestens. KI kann helfen, diese Lücken im Datenbestand zu schließen, denn sie ermöglicht, bessere Vorhersagen aus gemessenen und simulierten Daten zu treffen. So hilft sie, im Test- und Simulationsabgleich Kosten zu sparen, wo der Aufwand besonders hoch ist. Die Materialvielfalt und Materialkombinationen — beispielsweise eines thermoplastischen Kunststoffes — macht es unmöglich, alle Rezepturvarianten zu testen und dabei noch äußere Einflüsse wie Alterung, chemische Reaktion oder Bestrahlung auf den Werkstoff zu berücksichtigen. Die Datenautomatisierung und KI-Lösungsansätze von Altair, Böblingen, steigern hier die Transparenz, indem Anwender vorhandene Tests, die auf anderen Maschinen, in anderen Labors, in anderen Regionen durchgeführt wurden, sofort finden können. Zudem vereinfachen sie die Zugänglichkeit durch die Nutzung des bestehenden Material Data Centers, das für die Speicherung von und den Zugriff auf Materialdaten optimiert ist. Außerdem ermöglichen sie bessere Prognosen, da neue Materialien, für die es keine vorherigen Tests gibt, vorhergesagt werden können.
Fakuma 2021: Halle B1, Stand 1225
Quelle: Altair
