Vorhandene Lösungen trotz großer Datenbestände nicht übersehen

Mit wachsenden Produktportfolios steigt auch die Menge vorhandener Teile, Baugruppen, Dokumente und 3D-CAD-Daten. Für Konstrukteur*innen wird es dadurch zunehmend aufwendig, bereits existierende oder ähnliche Lösungen zuverlässig zu finden – insbesondere, wenn Bezeichnungen oder Kategorisierungen keine eindeutigen Anhaltspunkte liefern. Geeignete Konstruktionen bleiben unentdeckt und werden erneut entwickelt. Das verursacht redundante Arbeit und kostet wertvolle Entwicklungszeit. Entscheidend ist deshalb, vorhandene Lösungen unabhängig von ihrer Datenform schnell als Grundlage für neue Entwicklungsaufgaben zugänglich zu machen.

Ihre Vorteile

  • Bestehende Teile und Konstruktionen unabhängig von Benennung und Klassifikation finden 
  • Produktinformationen über Text, Bild und 3D-Geometrie multimodal durchsuchen 
  • Bewährte Lösungen frühzeitig erkennen und gezielt wiederverwenden 
  • Redundante Entwicklungsarbeit reduzieren und Entwicklungszeiten verkürzen 
  • Engineering-Wissen im Produktkontext erschließen und für neue Aufgaben nutzbar machen

Ähnliche Konstruktionen über 3D-Geometrien finden

Bei großen 3D-CAD-Datenbeständen reicht eine Suche nach Namen oder Klassifizierungen nicht immer aus, um vorhandene Konstruktionen zuverlässig zu entdecken. Multimodal Similarity nutzt von CONTACT entwickelte KI-Modelle, um Ähnlichkeiten zwischen 3D-Geometrien zu erkennen. Konstrukteur*innen können dadurch bestehende oder ähnliche Teile und Baugruppen im Produktbestand aufspüren, auch wenn diese anders benannt oder unzureichend klassifiziert sind. Vorhandene Konstruktionen werden so einfach auffindbar und können als Ausgangspunkt für neue Entwicklungsaufgaben dienen. Das reduziert unnötige Neuentwicklungen und unterstützt die systematische Wiederverwendung vorhandener Lösungen.

Ähnliche Konstruktionen über 3D-Geometrien finden

Bei großen 3D-CAD-Datenbeständen reicht eine Suche nach Namen oder Klassifizierungen nicht immer aus, um vorhandene Konstruktionen zuverlässig zu entdecken. Multimodal Similarity nutzt von CONTACT entwickelte KI-Modelle, um Ähnlichkeiten zwischen 3D-Geometrien zu erkennen. Konstrukteur*innen können dadurch bestehende oder ähnliche Teile und Baugruppen im Produktbestand aufspüren, auch wenn diese anders benannt oder unzureichend klassifiziert sind. Vorhandene Konstruktionen werden so einfach auffindbar und können als Ausgangspunkt für neue Entwicklungsaufgaben dienen. Das reduziert unnötige Neuentwicklungen und unterstützt die systematische Wiederverwendung vorhandener Lösungen.

Bei großen 3D-CAD-Datenbeständen reicht eine Suche nach Namen oder Klassifizierungen nicht immer aus, um vorhandene Konstruktionen zuverlässig zu entdecken. Multimodal Similarity nutzt von CONTACT entwickelte KI-Modelle, um Ähnlichkeiten zwischen 3D-Geometrien zu erkennen. Konstrukteur*innen können dadurch bestehende oder ähnliche Teile und Baugruppen im Produktbestand aufspüren, auch wenn diese anders benannt oder unzureichend klassifiziert sind. Vorhandene Konstruktionen werden so einfach auffindbar und können als Ausgangspunkt für neue Entwicklungsaufgaben dienen. Das reduziert unnötige Neuentwicklungen und unterstützt die systematische Wiederverwendung vorhandener Lösungen.

Mit unterschiedlichen Datenformen nach Lösungen suchen

Eine Entwicklungsaufgabe beginnt nicht immer mit einem bekannten Teilenamen oder einer eindeutigen Klassifikation. Relevante Informationen können als Text, Bild oder 3D-CAD-Modell vorliegen. Multimodal Similarity verbindet diese unterschiedlichen Datenformen in einer multimodalen Ähnlichkeitssuche. Eine Suchanfrage kann dadurch zu bestehenden oder ähnlichen Teilen, Konstruktionen und zugehörigen Dokumenten führen. Produktinformationen werden nicht allein über identische Bezeichnungen auffindbar, sondern über ihre Ähnlichkeit. So erschließt die Suche vorhandene Informationen über unterschiedliche Datenformate hinweg und erleichtert deren weitere Nutzung im Digital Thread.

Mit unterschiedlichen Datenformen nach Lösungen suchen

Eine Entwicklungsaufgabe beginnt nicht immer mit einem bekannten Teilenamen oder einer eindeutigen Klassifikation. Relevante Informationen können als Text, Bild oder 3D-CAD-Modell vorliegen. Multimodal Similarity verbindet diese unterschiedlichen Datenformen in einer multimodalen Ähnlichkeitssuche. Eine Suchanfrage kann dadurch zu bestehenden oder ähnlichen Teilen, Konstruktionen und zugehörigen Dokumenten führen. Produktinformationen werden nicht allein über identische Bezeichnungen auffindbar, sondern über ihre Ähnlichkeit. So erschließt die Suche vorhandene Informationen über unterschiedliche Datenformate hinweg und erleichtert deren weitere Nutzung im Digital Thread.

Eine Entwicklungsaufgabe beginnt nicht immer mit einem bekannten Teilenamen oder einer eindeutigen Klassifikation. Relevante Informationen können als Text, Bild oder 3D-CAD-Modell vorliegen. Multimodal Similarity verbindet diese unterschiedlichen Datenformen in einer multimodalen Ähnlichkeitssuche. Eine Suchanfrage kann dadurch zu bestehenden oder ähnlichen Teilen, Konstruktionen und zugehörigen Dokumenten führen. Produktinformationen werden nicht allein über identische Bezeichnungen auffindbar, sondern über ihre Ähnlichkeit. So erschließt die Suche vorhandene Informationen über unterschiedliche Datenformate hinweg und erleichtert deren weitere Nutzung im Digital Thread.

Bestehende Lösungen frühzeitig wiederverwenden

Werden ähnliche Konstruktionen erst spät oder gar nicht gefunden, entsteht vermeidbare Entwicklungsarbeit. Multimodal Similarity unterstützt Konstrukteur*innen dabei, vorhandene Lösungen bereits in frühen Entwicklungsphasen zu identifizieren. Statt eine Konstruktion grundsätzlich neu zu beginnen, können ähnliche Teile und Baugruppen im bestehenden Produktportfolio als Ausgangspunkt herangezogen werden. Aus einer aufwendigen manuellen Suche wird damit ein gezielter Wiederverwendungsprozess. Bestehendes Engineering-Wissen bleibt nicht in einzelnen Produktständen verborgen, sondern wird für neue Aufgaben nutzbar. Das reduziert redundante Arbeit und beschleunigt die Produktentwicklung.

Bestehende Lösungen frühzeitig wiederverwenden

Werden ähnliche Konstruktionen erst spät oder gar nicht gefunden, entsteht vermeidbare Entwicklungsarbeit. Multimodal Similarity unterstützt Konstrukteur*innen dabei, vorhandene Lösungen bereits in frühen Entwicklungsphasen zu identifizieren. Statt eine Konstruktion grundsätzlich neu zu beginnen, können ähnliche Teile und Baugruppen im bestehenden Produktportfolio als Ausgangspunkt herangezogen werden. Aus einer aufwendigen manuellen Suche wird damit ein gezielter Wiederverwendungsprozess. Bestehendes Engineering-Wissen bleibt nicht in einzelnen Produktständen verborgen, sondern wird für neue Aufgaben nutzbar. Das reduziert redundante Arbeit und beschleunigt die Produktentwicklung.

Werden ähnliche Konstruktionen erst spät oder gar nicht gefunden, entsteht vermeidbare Entwicklungsarbeit. Multimodal Similarity unterstützt Konstrukteur*innen dabei, vorhandene Lösungen bereits in frühen Entwicklungsphasen zu identifizieren. Statt eine Konstruktion grundsätzlich neu zu beginnen, können ähnliche Teile und Baugruppen im bestehenden Produktportfolio als Ausgangspunkt herangezogen werden. Aus einer aufwendigen manuellen Suche wird damit ein gezielter Wiederverwendungsprozess. Bestehendes Engineering-Wissen bleibt nicht in einzelnen Produktständen verborgen, sondern wird für neue Aufgaben nutzbar. Das reduziert redundante Arbeit und beschleunigt die Produktentwicklung.

Zugehörige Produktinformationen im Kontext erschließen

Eine vorhandene Konstruktion ist nicht nur als geometrisches Objekt relevant. Für ihre Wiederverwendung können auch die damit verbundenen Informationen entscheidend sein. Die multimodale Ähnlichkeitssuche von Fourier AI ermöglicht es, bestehende oder ähnliche Teile, Konstruktionen und zugehörige Dokumente über Text-, Bild- und 3D-CAD-Daten hinweg aufzuspüren. Damit werden Suchergebnisse in den vorhandenen Produktinformationskontext eingebettet. Konstrukteur*innen erhalten so Zugang zu bereits vorhandenen Informationen, statt ausschließlich einen isolierten geometrischen Treffer zu sehen. Der bestehende Datenbestand wird dadurch besser für weitere Entwicklungsaufgaben nutzbar.

Zugehörige Produktinformationen im Kontext erschließen

Eine vorhandene Konstruktion ist nicht nur als geometrisches Objekt relevant. Für ihre Wiederverwendung können auch die damit verbundenen Informationen entscheidend sein. Die multimodale Ähnlichkeitssuche von Fourier AI ermöglicht es, bestehende oder ähnliche Teile, Konstruktionen und zugehörige Dokumente über Text-, Bild- und 3D-CAD-Daten hinweg aufzuspüren. Damit werden Suchergebnisse in den vorhandenen Produktinformationskontext eingebettet. Konstrukteur*innen erhalten so Zugang zu bereits vorhandenen Informationen, statt ausschließlich einen isolierten geometrischen Treffer zu sehen. Der bestehende Datenbestand wird dadurch besser für weitere Entwicklungsaufgaben nutzbar.

Eine vorhandene Konstruktion ist nicht nur als geometrisches Objekt relevant. Für ihre Wiederverwendung können auch die damit verbundenen Informationen entscheidend sein. Die multimodale Ähnlichkeitssuche von Fourier AI ermöglicht es, bestehende oder ähnliche Teile, Konstruktionen und zugehörige Dokumente über Text-, Bild- und 3D-CAD-Daten hinweg aufzuspüren. Damit werden Suchergebnisse in den vorhandenen Produktinformationskontext eingebettet. Konstrukteur*innen erhalten so Zugang zu bereits vorhandenen Informationen, statt ausschließlich einen isolierten geometrischen Treffer zu sehen. Der bestehende Datenbestand wird dadurch besser für weitere Entwicklungsaufgaben nutzbar.

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