Jungheinrich maakt gebruik van de AI-gedreven
engineeringsoftware van Monolith om al in een vroeg stadium de prestaties
van nieuwe accutechnologieën te voorspellen. Hierdoor kunnen technische
keuzes sneller worden gevalideerd en is minder uitgebreid fysiek testwerk
nodig.
- Voorspellende
modellering op basis van vroege accutestdata versnelt de beoordeling
van belangrijke prestatie-indicatoren
- Volgens
onderzoek van McKinsey kunnen datagestuurde AI-benaderingen
R&D-processen met 20% tot 80% versnellen
- Efficiëntere
fysieke testprogramma’s dankzij gevalideerde voorspellende modellen
Jungheinrich, een van ’s werelds toonaangevende
fabrikanten van materieel voor intern transport, versnelt de ontwikkeling
van accu-aangedreven industriële trucks door accutestgegevens te
modelleren. Hiervoor werkt het bedrijf samen met Monolith, leverancier
van AI-software voor datagedreven engineering- en validatieprocessen.
Door de snelle ontwikkelingen op het gebied van
accutechnologieën wordt het betrouwbaar beoordelen van accuprestaties en
de integratie daarvan in nieuwe truckplatforms steeds complexer. Binnen
de samenwerking analyseren ingenieurs van Jungheinrich vroege testdata
van accu’s en gebruiken zij de AI-ondersteunde engineeringtools van
Monolith om voorspellingen te doen voor productrelevante prestatie-indicatoren.Met
behulp van machine-learningmodellen, die worden getraind en gevalideerd
met praktijkgegevens uit tests, krijgt Jungheinrich al in een vroeg
stadium betrouwbare inzichten. Dit maakt snellere en beter onderbouwde
technische beslissingen mogelijk, terwijl tegelijkertijd de omvang van
fysieke testcampagnes aanzienlijk wordt teruggebracht.
Jungheinrich voert gedurende het hele ontwikkeltraject
intensief accutests uit. Daarbij worden grote hoeveelheden meet- en
testdata gegenereerd. In het kader van dit project worden deze datasets
overgebracht naar de engineeringtools van Monolith om voorspellende
AI-modellen te trainen en te valideren.
Nu Jungheinrich zijn elektrische truckportfolio verder
uitbreidt, is het doel van de samenwerking om de evaluatie en selectie
van accutechnologieën te optimaliseren door testdata om te zetten in
voorspellende modellen. Het gebruik van AI binnen engineering wordt
steeds belangrijker, nu fabrikanten onder toenemende druk staan om
duurzamere producten te ontwikkelen en tegelijkertijd ontwikkeltijden en
kosten te verlagen. Onderzoek van McKinsey laat zien dat AI-ondersteunde
benaderingen R&D-processen in complexe maakindustrieën met 20 tot 80
procent kunnen versnellen.
Monolith levert AI-gedreven engineeringsoftware die is
ontworpen om de behoefte aan prototypes en omvangrijke testcampagnes te
verminderen. Hierdoor kunnen engineeringteams zich richten op de meest
kritische ontwerp- en validatievraagstukken. Daarnaast krijgt
Jungheinrich toegang tot een centraal engineering-intelligenceplatform,
waarin teams veilig testdata, modelkennis en aanbevelingen voor
toekomstige experimenten uit verschillende ontwikkelprogramma’s kunnen
raadplegen.
De schaalbare oplossing maakt het mogelijk om beslissingen
eerder in het ontwikkelproces te nemen, terwijl tegelijkertijd kosten en
testinspanningen worden gereduceerd. “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 bij Monolith ziet men de meerwaarde van de
samenwerking. 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.”
Over
Monolith
Monolith is een industriële AI-onderneming die engineers
helpt om sneller betere producten te ontwikkelen. Het bedrijf zet
complexe engineering-, test- en operationele data om in modellen die
sneller leren, slimmere beslissingen en minder fysieke iteraties mogelijk
maken. Monolith werkt samen met toonaangevende bedrijven in de automotive-
en luchtvaartindustrie, waaronder Mercedes-Benz en Nissan, evenals met
OEM’s en motorsportteams. Het bedrijf wordt ondersteund door CoreWeave,
waarvan de overname in 2025 de groeiende vraag naar AI binnen industriële
innovatie onderstreept.
Afbeelding:
Jungheinrich kan accuprestaties sneller evalueren met behulp van de
voorspellende AI-modellen van Monolith, waardoor ontwikkel- en testkosten
worden verlaagd.