KI-basierte Versuchsplanung (Design of Experiments)

Ablauf des KI-basierten sequenziellen DoE-Verfahrens

Beim KI-basierten sequenziellen DoE wird ein ML-Modell mit bestehenden Daten und vorhandenem Expertenwissen trainiert. Anschließend werden mithilfe der Modellvorhersage weitere Versuche empfohlen. Nach Durchführung dieser Versuche im Labor wird das Modell mit den entstandenen Daten neu trainiert. Dieser Zyklus wird fortgesetzt, bis das gewünschte Ziel erreicht ist.

»KI-gestütztes Design of Experiments in Forschung und Entwicklung«

In unserem Whitepaper erklären wir, wie Sie mit Künstlicher Intelligenz und Expertenwissen effizientere Versuchspläne erstellen und so Ihre Produktentwicklung schneller und kostengünstiger gestalten.

Design of Experiments (DoE) ist eine Kernkompetenz von Forschungs- und Entwicklungsabteilungen und zugleich ein Anwendungsfeld, das stark von den rasanten Fortschritten in den Bereichen des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz profitiert.

Die von uns vorgestellten und bereits in vielen Projekten erfolgreich eingesetzten KI-basierten DoE-Verfahren nutzen eine Kombination aus fixed-size und sequenziellen Versuchsplänen. Dieses Vorgehen bietet eine hohe Flexibilität bei der Versuchsplanung, der Berücksichtigung von Einflussfaktoren und der Einbindung von ML-Verfahren wie Bayesscher Optimierung und Active Learning.

So können Sie in Ihrem Unternehmen vorhandenes Expertenwissen optimal mit den Möglichkeiten der datengetriebenen Modellierung verbinden. Mithilfe der im Whitepaper dargestellten Methoden sind herausfordernde Aufgaben, wie die Optimierung von Produkteigenschaften oder der gezielte Aufbau einer zukunftssicheren Datenbasis, effizient lösbar.

Zum Download