Jungheinrich past AI-gedreven engineeringsoftware toe om in een vroeg stadium prestaties van nieuwe accutechnologieën te voorspellen. Het bedrijf werkt hiervoor samen met softwareleverancier Monolith. Doel is om technische keuzes sneller te valideren en de omvang van fysieke testprogramma's te beperken.
Binnen de samenwerking worden vroege accutestgegevens geanalyseerd met behulp van AI-ondersteunde modellen. Deze modellen maken het mogelijk om productrelevante prestatie-indicatoren vroegtijdig te beoordelen. Volgens onderzoek van McKinsey kunnen datagestuurde AI-benaderingen R&D-processen in complexe industrieën met 20 tot 80 procent versnellen.
© JungheinrichJungheinrich genereert gedurende het ontwikkeltraject grote hoeveelheden meet- en testdata uit accuproeven. Deze datasets worden binnen het project ingezet om voorspellende modellen te trainen en te valideren in de softwareomgeving van Monolith. Op basis van deze modellen kunnen engineers eerder in het proces onderbouwde beslissingen nemen, terwijl het aantal fysieke tests wordt teruggebracht.
De toepassing van AI in engineeringprocessen neemt toe, mede door de druk op fabrikanten om ontwikkeltijden en kosten te reduceren en tegelijkertijd duurzamere producten te realiseren. Voor Jungheinrich speelt dit onder meer bij de verdere uitbreiding van het elektrische truckportfolio. De samenwerking met Monolith is erop gericht de evaluatie en selectie van accutechnologieën te optimaliseren door testdata om te zetten in bruikbare voorspellende inzichten.
De software van Monolith is ontwikkeld om het aantal prototypes en omvangrijke testcampagnes te beperken. Daarnaast biedt het platform centrale toegang tot testdata, modelresultaten en aanbevelingen voor vervolgexperimenten, waardoor kennisdeling tussen ontwikkelteams wordt gefaciliteerd.
Volgens Jungheinrich draagt de aanpak bij aan snellere besluitvorming en lagere ontwikkelkosten. "Nu we ons assortiment elektrische industriële trucks blijven uitbreiden, is het cruciaal dat we accutechnologieën snel en betrouwbaar kunnen evalueren om ons concurrentievoordeel te behouden," zegt Dr. Andreas Münz, Head of HW Testing, Corporate Infrastructure & Test Methods bij Jungheinrich AG. "Door samen te werken met Monolith benutten we onze testdata beter. Daardoor kunnen we kritische accuprestaties eerder identificeren en slimmere technische keuzes maken die de volgende generatie efficiëntere, duurzamere producten ondersteunen."
Ook Monolith benadrukt de rol van data-analyse in de elektrificatie van de sector. Dr. Richard Ahlfeld, CEO en oprichter van Monolith: "Elektrificatie is essentieel om de sector voor intern transport toekomstbestendig te maken. Het optimaliseren van accuprestaties is daarbij een doorslaggevende factor voor hoe snel nieuwe producten kunnen worden ontwikkeld en op de markt komen. Door AI in te zetten voor de analyse van testdata helpen we de teams van Jungheinrich complexe accudatasets te vertalen naar concrete inzichten. Daarmee kunnen zij sneller en met meer vertrouwen beslissingen nemen, met minder afhankelijkheid van kostbare fysieke tests."
Voor meer informatie:
Jungheinrich
H.A. Lorentzweg 3
2408 AS Alphen aan den Rijn
0172 44 67 89
[email protected]
www.jungheinrich.nl
