Beginnt die KI, die Arbeit von Ingenieuren zu übernehmen? Xuelangyun setzt auf den „KI-Chefingenieur“

Aus Sicht der Branchentrends durchlebt die industrielle KI derzeit einen wichtigen Wandel: In der Vergangenheit diente künstliche Intelligenz eher als Hilfsmittel, um Unternehmen bei Aufgaben wie Informationsverarbeitung und Datenanalyse zu unterstützen; in Zukunft wird die KI jedoch ingenieurstechnische Objekte besser verstehen, industrielles Wissen beherrschen, an ingenieurstechnischen Entscheidungen teilnehmen und gemeinsam mit Ingenieuren komplexe Forschungs-, Entwicklungs- und Fertigungsaufgaben bewältigen.

In China wird dieser Ansatz derzeit von einem Unternehmen für industrielle KI weiter erforscht.

Xuelangyun hat in der Branche erstmals das Konzept „KI-Oberingenieur“ vorgeschlagen – ein systematisches ingenieurtechnisches Umsetzungsparadigma für die Integration von KI und Fertigung. Im Gegensatz zu einfachen intelligenten Assistenten zielt der „KI-Oberingenieur“ darauf ab, ein intelligentes Agentsystem zu schaffen, das ingenieurstechnische Anforderungen verstehen, Produktobjekte analysieren, industrielle Software aufrufen, den gesamten Prozess von Design, Simulation, Fertigung bis Betrieb und Wartung durchdringen und gemeinsam mit menschlichen Ingenieuren komplexe ingenieurstechnische Probleme lösen kann.

 

Warum ruft die Fertigungsindustrie nach dem „KI-Oberingenieur“?

Chinas Fertigungsindustrie ist groß angelegt, und die Hochleistungsgeräteindustrie entwickelt sich stetig in Richtung Intelligenz und Hochwertigkeit. Gleichzeitig werden Probleme wie die Weitergabe von Fachwissen erfahrener Mitarbeiter und die Konsolidierung von industriellem Wissen allmählich zu wichtigen Herausforderungen, auf die die Branche achtet.

Im Bereich der Fertigung komplexer Ausrüstungen sind viele wichtige Erfahrungen, die die Effizienz der Forschung und Entwicklung, die Prozessqualität und die Zuverlässigkeit der Ausrüstung beeinflussen, nicht vollständig in den Unternehmenssystemen gespeichert, sondern haben sich über lange Zeit in der praktischen Erfahrung erfahrener Ingenieure und Facharbeiter der Branche angesammelt.

In der Branche sagt man oft „Wenn der Mensch geht, geht das Handwerk verloren“, was das Problem widerspiegelt, dass industrielle Erfahrungen schwer zu konsolidieren und schwer zu kopieren sind.

Laut Wang Feng, Vorsitzender von Xuelangyun, steht die neue Generation der intelligenten Fertigung vor drei Herausforderungen:

Erstens steigt die Schwelle für interdisziplinäre Zusammenarbeit stetig. Die Forschung und Entwicklung komplexer Ausrüstungen umfasst viele Fachbereiche wie Mechanik, Elektronik, Werkstoffwissenschaft und Steuerungstechnik, was eine tiefe Zusammenarbeit von Ingenieuren verschiedener Richtungen erfordert.

Zweitens dauert die Ausbildung von Ingenieurtalenten relativ lange. Ein erfahrener hochqualifizierter Ingenieur braucht in der Regel langjährige praktische Projekterfahrung und Wissensaufbau, was die Ausbildungskosten für Unternehmen hoch macht.

Drittens beschleunigt sich die Iterationsgeschwindigkeit von industriellem Wissen, was die Weitergabe von Erfahrungen erschwert. Mit der raschen Entwicklung der Technologie verkürzt sich der Aktualisierungszyklus von industriellem Wissen stetig. Viele implizite Erfahrungen, die sich erfahrene Ingenieure angeeignet haben, gehen möglicherweise mit der Personalfluktuation verloren, wenn sie nicht rechtzeitig zu digitalen Vermögenswerten des Unternehmens umgewandelt werden.

Im traditionellen Modell lösen Unternehmen diese Probleme hauptsächlich durch die Einstellung von Talenten und langfristige Ausbildung, aber die Kernkompetenzen hängen immer noch von Einzelpersonen ab, was es schwierig macht, eine kontrollierbare und wiederverwendbare organisatorische Fähigkeit für das Unternehmen zu bilden.

Das von Xuelangyun vorgeschlagene Konzept des „KI-Oberingenieurs“ zielt genau darauf ab, dieses Modell zu ändern. Es ersetzt die Ingenieure nicht, sondern digitalisiert und konsolidiert die lang angesammelten Erfahrungen und das Wissen von Ingenieuren und Facharbeitern der Branche, sodass es zu einem digitalen Vermögenswert wird, den das Unternehmen kontinuierlich aufrufen, wiederverwenden und weitergeben kann.

Hinter dem Konzept des „KI-Oberingenieurs“ steht die Kernfrage: Wie kann KI wirklich an komplexen industriellen Ingenieuraufgaben teilnehmen?

In der Definition von Xuelangyun ist der „KI-Oberingenieur“ ein neuer intelligenter Agent für komplexe industrielle Forschungs- und Entwicklungsaufgaben.

Er muss die Inferenzfähigkeit großer Modelle mit industrieller Software wie CAD, CAE und PLM sowie dem physikalischen Validierungssystem verbinden, um einen ingenieurtechnischen geschlossenen Kreislauf von „Anforderungsvorschlag – Lösungsgenerierung – Simulationsoptimierung – experimentelle Validierung – kontinuierliche Iteration“ zu bilden, sodass KI schrittweise von einem Ingenieurassistenten zu einem intelligenten System wird, das an Forschungs- und Entwicklungsentscheidungen teilnimmt.

Um dieses Ziel zu erreichen, muss der „KI-Oberingenieur“ drei grundlegende Fähigkeiten besitzen.

Erstens wird er von einem industriellen Basismodell angetrieben, sodass KI die Fähigkeit zur ingenieurstechnischen Wahrnehmung erhält.

Allgemeine große Modelle sind gut in der Verarbeitung von Informationen wie Text und Bildern, aber komplexe industrielle Szenarien erfordern das Verständnis von Werkstoffeigenschaften, Strukturzusammenhängen, ingenieurstechnischen Regeln und physikalischen Gesetzen.

Daher muss der „KI-Oberingenieur“ von einem dedizierten industriellen Basismodell angetrieben werden, das industrielles Wissen, Expertenwissen und Echtzeitdaten integriert, sodass KI die Fähigkeit zu ingenieurstechnischer Inferenz, Analyse und Entscheidungsfindung erhält.

Nur wenn KI die industriellen Objekte und ingenieurstechnischen Logiken wirklich versteht, kann sie am Forschungs- und Fertigungsprozess teilnehmen.

Zweitens wird ein digitaler Raum aufgebaut, sodass KI simulieren, validieren und ableiten kann.

In der industriellen Fertigung ist die Fehlertoleranz extrem gering. Eine Änderung eines Parameters kann die Produktleistung beeinträchtigen oder sogar Geräteschäden verursachen.

Daher kann KI nicht direkt in der realen Umgebung wiederholt Fehler ausprobieren, sondern braucht einen hochgenauen digitalen Raum, der durch die Integration von digitalen Zwillingen, Simulationsmodellen und Echtzeitdaten die Lösungsvalidierung und optimierende Ableitung in der virtuellen Umgebung abschließt.

„Zuerst virtuelle Validierung, dann physische Umsetzung“ wird zu einem wichtigen Weg für KI, an der industriellen Ingenieurarbeit teilzunehmen.

Drittens besitzt er die Fähigkeit zur Interaktion mit der physischen Welt, sodass KI von der Denkfähigkeit zur Ausführungsfähigkeit übergeht.

Industrielle Intelligenz muss schließlich zum realen Produktionsort zurückkehren. Der „KI-Oberingenieur“ muss in der Lage sein, auf Geräten, Produktionslinien und Fabriken eingesetzt zu werden, mit der realen physischen Umgebung zu interagieren und den Sprung von der analytischen Entscheidungsfindung zur Ausführungssteuerung zu vollziehen.

Wenn die drei Fähigkeiten „denken können, ausprobieren können, umsetzen können“ integriert werden, kann KI wirklich komplexe ingenieurstechnische Probleme lösen.

 

Wie bildet man einen echten „KI-Oberingenieur“ aus?

Nach der Vorstellung des Konzepts des „KI-Oberingenieurs“ liegt der Schlüssel darin, wie man die ingenieurstechnische Umsetzung realisiert.

Xuelangyun verlässt sich nicht auf eine einzelne Technologie, sondern baut durch drei Systeme – industrielles Basismodell, digitaler Sockel für intelligente Fertigung und intelligentes industrielles Computing-Terminal – eine industrielle KI-Infrastruktur auf, die Daten, Modelle und Rechenleistung abdeckt.

Dieses System stammt aus der langjährigen praktischen Erfahrung von Xuelangyun im Bereich der physikalischen KI, industriellen Software und Szenarien der Hochleistungsgerätefertigung. Das Ziel ist es, den „KI-Oberingenieur“ vom Konzept zu einem echten industriellen Einsatzort zu bringen.

 

1. Industrielles Basismodell: Schaffen des „Gehirns“ der KI-Ingenieurarbeit

Der echte Durchbruch der industriellen KI besteht nicht nur darin, Inhalte zu generieren, sondern KI die Fähigkeit zu verleihen, industrielles Wissen zu verstehen, den realen Zustand wahrzunehmen, physikalischen Gesetzen zu folgen und komplexe ingenieurstechnische Aufgaben zu bewältigen.

Um dieses Ziel zu erreichen, arbeitet Xuelangyun mit Industriepartnern, Hochschulen und Forschungseinrichtungen zusammen, um den Aufbau des mechanischen industriellen Basismodells und des intelligenten Agentsystems voranzutreiben und die MEM-Serie des „Xuelang Handwerker“ mechanischen industriellen Basismodells zu entwickeln.

Im Gegensatz zu allgemeinen großen Modellen, die hauptsächlich auf Sprachverständnis und Inhaltsgenerierung setzen, müssen industrielle Basismodelle auf komplexe industrielle Szenarien ausgerichtet sein. Die MEM-Serie konzentriert sich auf das professionelle Wissenssystem der mechanischen Industrie und integriert durch Fähigkeiten wie industrielle Ontologien und digitale Zwillinge physikalische Gesetze wie Strömungslehre, Thermodynamik und Elektromagnetik in das industrielle Basismodell, sodass KI von „Informationsverständnis“ weiter zu „Verständnis der Industrie und der physischen Welt sowie ihrer Entwicklungsgesetze“ übergeht.

Auf dieser Grundlage entwickelt Xuelangyun zudem das Betriebssystem für industrielle intelligente Agenten namens „Handwerker Coworking“ als das zentrale Aufgabendurchführungssystem des „KI-Oberingenieurs“.

Es macht KI nicht mehr nur zu einem Frage-Antwort-Fenster, sondern ermöglicht es, selbstständig zu planen, industrielle Software aufzurufen, Hardwareanweisungen zu übermitteln, Dateien und Berichte zu generieren und den Prozess sowie das Ergebnis zur Prüfung an menschliche Ingenieure zu übergeben. Durch die Verbindung und Steuerung verschiedener industrieller Software, Gerätesysteme und Kommunikationsprotokolle wie CAD, CAE, MES, ERP und PLC kann „Handwerker Coworking“ den vollständigen Aufgabenablauf von der Anforderungsverständnis und Lösungsgenerierung bis hin zum Aufruf von Werkzeugen und Ergebnisvalidierung realisieren.

Das bedeutet, dass KI nicht mehr nur ein „Assistent“ ist, der Ratschläge gibt, sondern unter den Beschränkungen von ingenieurstechnischen Regeln und Sicherheitsgrenzen an der Durchführung echter industrieller Aufgaben teilnehmen kann.

 

Derzeit hat Xuelangyun auf Basis der MEM-Serie industrieller Basismodelle und des „Handwerker Coworking“-Agentensystems Anwendungsuntersuchungen in Szenarien wie Design, Fertigung und Betrieb/Wartung durchgeführt.

Auf der Designseite kann der intelligente Agent für die Analyse von zweidimensionalen Zeichnungen und die dreidimensionale Modellierung die intelligente Analyse von Ingenieurzeichnungen realisieren, eine einzelne Zeichnung in weniger als einer Minute analysieren und automatisch Qualitätskontrollblätter generieren. Die Effizienz der Extraktion von Zeichnungsparametern steigt um 80 %, die Genauigkeit der Erkennung von Standardzeichnungen erreicht über 95 %. Die entsprechenden Ergebnisse wurden in die Liste der typischen Anwendungsszenarien für die Förderung der künstlichen Intelligenz des Ministeriums für Industrie und Informationstechnologie und das Verzeichnis der zu fördernden intelligenten Produkte des Projekts „KI + industrielle Softwarewerkzeuge“ von Shanghai aufgenommen.

Auf der Fertigungsseite kann der auf Prozessontologien und Fähigkeiten großer Modelle aufgebaute Prozessagent schnell Prozessdokumente für die Bauteilmontage generieren, indem er digitale Modelldateien als Eingabe verwendet. Dadurch wird der Erstellungszyklus eines einzelnen Prozessdokuments von mehreren Tagen auf wenige Stunden verkürzt, die Genauigkeit der Generierung von Prozesstexten erreicht 70 % und die Effizienz der Prozessmitarbeiter steigt um das 5- bis 10-fache.

Auf der Betriebs- und Wartungsseite realisiert Xuelangyun durch die Integration von Betriebsdaten der Geräte, industriellem Wissen und intelligenter Inferenzfähigkeit Funktionen wie Warnung vor Anomalien, Diagnose aus mehreren Datenquellen, Fehlerlokalisierung, Lebensdauerableitung und automatische Generierung von Wartungsplänen. Derzeit wurde dies bereits in Ausrüstungsunternehmen wie XCMG und Wuxi Diesel Engine Works praktisch umgesetzt.

2. Xuelang OS: Aufbau des digitalen Raums für die KI-Ingenieurarbeit

Wenn das industrielle Basismodell das Gehirn des „KI-Oberingenieurs“ ist, dann ist der digitale Raum die wichtige Umgebung, in der er lernt, ableitet und validiert.

In der industriellen Fertigung ist die Fehlertoleranz extrem gering, sodass KI die vollständige Validierung abschließen muss, bevor sie in die reale Welt eintritt.

Auf Basis dieser Anforderung entwickelt Xuelangyun den intelligenten Fertigungsdigital-Sockel Xuelang OS, um eine industrielle digitale Infrastruktur aufzubauen, die Daten, Wissen, Berechnung und Modelle integriert.

Xuelang OS verbindet multimodale Daten von industriellen Geräten, Randsteuerungen und Produktionsorten, koordiniert mit industriellen Softwaresystemen wie digitalen Zwillingen und realisiert durch technische Fähigkeiten wie industrielle Ontologien, verteiltes Rechnen, 3D-Cloud-Rendering und gemeinsame CAX-Simulation das Verständnis von industriellen Objekten, die Modellierung der Integration von Virtuellem und Realem sowie intelligente Ableitung.

Durch die dynamische Ontologie-Engine kann Xuelangyun die Objekte, Eigenschaften, Beziehungen, Regeln und Beschränkungen in der Ausrüstungsfertigung in von Computern verständliche und inferenzfähige ingenieurstechnische semantische Modelle umwandeln, sodass Maschinen die industrielle Logik wirklich verstehen.

Derzeit wurde dieser digitale Sockel bereits in wichtigen nationalen Großprojekten validiert. Im Szenario der Wartung von Luftfahrtgeräten hat Xuelangyun durch den Aufbau von Wartungsontologien und Wissensgraphen für die Geräte die verstreuten Wartungsdaten im Umfang von Millionen von Seiten in inferenzfähige Wissensvermögenswerte umgewandelt. Dadurch wird die Fehlerlokalisierung von Stunden auf Minuten verkürzt, der Zyklus für die Behebung komplexer Fehler um 90 % verringert und die Inferenzergebnisse sind zu 100 % reproduzierbar und nachverfolgbar.

3. Xuelang Mind: Bereitstellung des Ausführungsträgers für KI zum Eintritt in die physische Welt

Wenn das industrielle Basismodell für das Verständnis und die Inferenz zuständig ist und der digitale Raum für die Simulation und Validierung zuständig ist, dann übernimmt das intelligente