„Steilere Lernkurven“

Deep Learning für schnellere Analysen

MTU Aero Engines Unternehmensdaten

Es heißt, wer sich dem Wandel nicht stelle, laufe Gefahr, disruptiert zu werden. Sehen Sie das Risiko in Ihrer Branche ebenfalls?

Winkler: Rund um die Welt denken Technologiepioniere über alternative Antriebe nach. Anstelle der Verbrennung fossiler Brennstoffe suchen sie nach Möglichkeiten, nichtfossile Treibstoffe oder Strom zu nutzen. Bisher stehen dabei nur Kleinflugzeuge im Fokus. Doch 2021 soll ein 19-Sitzer mit hybridelektrischem Antrieb abheben. Das wollen wir in einer Interessengemeinschaft mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt, RUAG Aviation und Siemens mit der robusten „Dornier 228“ als Versuchsträger erproben.

Hat sich die Entwicklung von Triebwerken verändert?

Winkler: Sie ist schneller geworden, unsere Lernkurven sind entsprechend steiler. Digitale Werkzeuge sind dafür unverzichtbar. Beispielsweise sind computergestützte Simulationsverfahren nicht mehr wegzudenken. Dadurch können wir früh in der Entwicklung vieles simulieren, was wir sonst später aufwendig in realen Tests prüfen müssten. Auch bei der Einführung neuer Produktionsverfahren oder Werkstoffe kommt Simulationen eine Schlüsselrolle zu.

Wie binden Sie Künstliche Intelligenz ein?

Winkler: Wir wollen Mitarbeiter von sich wiederholenden Routine-Aufgaben entlasten und ihnen mehr Möglichkeiten geben, sich auf interessante, wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren. Reine Datenverarbeitung und Analysen, zum Beispiel von Werkstoffen, können wir vielfach intelligenten Systemen überlassen. So nutzen wir Deep Learning, um große Mengen Metallografiebilder deutlich schneller zu analysieren. Die Gestaltung der Prozesse sowie die Interpretation der Ergebnisse ist aber die menschliche Leistung, für die wir weiterhin qualifizierte Mitarbeiter brauchen.

Laut dem „Tech Trends Report“ des Future Today Institute ist China das Land, das die digitale Transformation der Wirtschaft derzeit besonders vorantreibt. Ein Vorbild? Wenn ja, in welcher Hinsicht? Und wo steht Deutschland im Vergleich?

Winkler: Erst vor Kurzem konnte ich mir in China ein Bild davon machen, wie engagiert Innovationen vorangetrieben werden. Da können wir in Europa sicher noch einen Gang zulegen, vor allem mit Blick auf die Rahmenbedingungen. Wir müssen Wege finden, dass sich auch im industriellen Umfeld gerade geistige Arbeit zeitlich deutlich flexibler gestalten lässt, zumal sie weniger an einen Ort gebunden ist. Da sollte es Arbeitnehmern möglich sein, ihre wöchentliche Arbeitszeit freier als heute selbst einteilen zu können – getreu dem Motto „Being agile in a robust framework“.

Teil 1: Datenanalyse von Flugzeugtriebwerken

Teil 2: Deep Learning für schnellere Analysen

 

 

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