KI in der Luftfahrt und Verteidigung | IFS.ai


Die Integration von KI in den Sektor Luftfahrt und Verteidigung schafft eine einzigartige Möglichkeit, die Sicherheit, Effizienz und Genauigkeit zu verbessern und menschliche Entscheidungen durch KI zu ermöglichen.

So verbessert IFS.ai KI in der Luftfahrt und Verteidigung

KI-gestützte Wartungsplanung und Lieferkettenoptimierung maximieren die Vermögenswertverfügbarkeit und minimieren Materialverzögerungen, um sicherzustellen, dass die richtigen Teile verfügbar sind, wann und wo Sie sie benötigen. Die Fehlervorhersage verhindert ungeplante Wartungsarbeiten, während die Fehlererkennung, Fehlerbehebung und Reparaturvorschläge maximale Technikereffizienz ermöglichen. IFS.ai hilft dabei, einige der dringendsten Herausforderungen der Branche zu meistern.
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Prognose und Simulation:

Verwendung historischer Daten, um Muster zu finden und Simulationen über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg zu ermöglichen.


  • Inventarnachfrage prognostizieren.
  • Zukünftigen Vertriebsbedarf prognostizieren.
  • Arbeitsanforderungen prognostizieren.
  • Produkt- und Vermögenswertverhalten prognostizieren.

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Optimierung:

Eingaben wie Ziele, Einschränkungen, Jobs und Ressourcen aufnehmen, um die Ergebnisse zu optimieren.


  • Planung von Wartungsereignissen optimieren.
  • Aufgabensequenzierung optimieren.
  • Marktorientierte Designoptimierung.

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Erkennung von Anomalien:

Anomalien automatisch durch Schwellenwerte, Geschäftslogik und Echtzeitdaten erkennen.


  • Zur prädiktiven Wartung übergehen, um Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
  • Statistical Process Control (SPC).
  • Nicht-konforme Teile identifizieren.
  • Produktionsabweichungen identifizieren.

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Prognose und Simulation:

Verwendung historischer Daten, um Muster zu finden und Simulationen über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg zu ermöglichen.


  • Inventarnachfrage prognostizieren.
  • Zukünftigen Vertriebsbedarf prognostizieren.
  • Arbeitsanforderungen prognostizieren.
  • Produkt- und Vermögenswertverhalten prognostizieren.

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Optimierung:

Eingaben wie Ziele, Einschränkungen, Jobs und Ressourcen aufnehmen, um die Ergebnisse zu optimieren.


  • Planung von Wartungsereignissen optimieren.
  • Aufgabensequenzierung optimieren.
  • Marktorientierte Designoptimierung.

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Erkennung von Anomalien:

Anomalien automatisch durch Schwellenwerte, Geschäftslogik und Echtzeitdaten erkennen.


  • Zur prädiktiven Wartung übergehen, um Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
  • Statistical Process Control (SPC).
  • Nicht-konforme Teile identifizieren.
  • Produktionsabweichungen identifizieren.

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Kontextwissen:

Analysieren großer Datenmengen, um sie Nutzern auf einfache und verständliche Weise zur Verfügung zu stellen.


  • Nachverfolgung von Fehlermustern für Qualitätsaudits.
  • Durchsuchen und Zusammenfassen von Handbüchern und technischer Dokumentation.
  • Auf natürliche Art und Weise mit Betriebsdaten interagieren, um Einblicke zu erhalten.

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Generierung von Inhalten:

Generieren von Inhalten während des gesamten Projekts, um die prädiktive Budgetierung und Prognose zu unterstützen.


  • Automatisieren des Wartungsprogramms für Zuverlässigkeit.
  • Verbesserung der Generierung von Teileanforderungen.

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Kontextwissen:

Analysieren großer Datenmengen, um sie Nutzern auf einfache und verständliche Weise zur Verfügung zu stellen.


  • Nachverfolgung von Fehlermustern für Qualitätsaudits.
  • Durchsuchen und Zusammenfassen von Handbüchern und technischer Dokumentation.
  • Auf natürliche Art und Weise mit Betriebsdaten interagieren, um Einblicke zu erhalten.

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Generierung von Inhalten:

Generieren von Inhalten während des gesamten Projekts, um die prädiktive Budgetierung und Prognose zu unterstützen.


  • Automatisieren des Wartungsprogramms für Zuverlässigkeit.
  • Verbesserung der Generierung von Teileanforderungen.


WERT SCHÖPFEN AUS KI:


  • Veraltete Technologien bremsen den Erfolg von KI – 42 %
  • Datenkomplexität ist eine Herausforderung für den KI-Wert – 39 %
  • Der Aufbau von Fähigkeiten hat eine höhere Priorität – 45 %


82 %

der Unternehmen in Luftfahrt und Verteidigung erwarten den höchsten Wert von KI bei Produktinnovation und Kundenerfahrung


IFS.ai ist Industrial AI™:
Unternehmen können Daten zu dem strategischen Kapital machen, das sie benötigen, um die Unternehmensresilienz aufzubauen, Risiken zu mindern, ihre Nachhaltigkeitsstrategie zu unterstützen und ihre Ziele zu erreichen.



Es ist nicht immer leicht, zu wissen, wo man KI einsetzen soll

IFS verfügt über ein bewährtes Engagement-Modell, das Ergebnisse für Sie und Ihr Unternehmen vorantreibt.

Lassen Sie uns darüber reden.