Anlässlich der diesjährigen TDWI-Konferenz in München stellt der Anbieter von Business- und IT-Lösungen NTT Data seine neuesten Entwicklungen zur intelligenten Simulation von Crashtests im Automobilsektor vor. Bild NTT Data
Crash Simulationen mit FEM werden bei Automobilherstellern seit Jahrzehnten durchgeführt, um Fahrzeuge zu konstruieren, weiß man beim NTT Data. Die Parametrisierung von FE-Modellen sei höchst komplex und zeitaufwändig, so der Anbieter von Business- und IT-Lösungen. Mit einem Show Case will man zeigen, wie Simulationsdaten aufbereitet werden müssen, damit Machine Learning zum Zug kommen könne und den Entwicklungsingenieuren mittels so genannter Entscheidungsbäume Vorschläge unterbreite, um schnellstmöglich die optimale und sicherste Fahrzeugkonstruktion zu finden, teilt das Unternehmen im Vorfeld der TDWI Konferenz (24. bis 26. Juni in München ) mit. Die Decision Trees dienen den Entwicklern als Grundlage, um künftige Parametrisierungen abzuleiten.
Der Einsatz von KI bringt laut NTT Data für Autohersteller einige Vorteile mit sich: Der Simulationsaufwand falle geringer aus, die Konstruktionszeit werde kürzer und die damit verbundenen Kosten reduzieren sich. Darüber hinaus lasse sich so die Fahrzeugsicherheit erhöhen. Der Lösungsanbieter greift dabei unter anderem auf die jüngsten Forschungs- und Entwicklungsergebnisse rund um den Einsatz von KI in der Fahrzeugsimulation des japanischen Headquarters zu. Die digitale Transformation der Automotive Branche erfordere einen Dialog des gegenseitigen Entdeckens zwischen Autobauern und Software-Entwicklern“, so Jens-Uwe Holz, Leiter Automotive EMEAL bei NTT Data. „Mit unserer Software-Simulation ermöglichen wir ein besseres gemeinsames Verständnis und Zusammenarbeiten von Maschinenbau-Ingenieuren und Software-Entwicklern der Original Equipment Manufacturer. Dies sorgt für mehr Geschwindigkeit in der Entwicklung und am Markt, die deutsche OEM im internationalen Vergleich brauchen.“
