Skalierung der KI-Einführung in der Luft- und Raumfahrttechnik

Künstliche Intelligenz ist nicht länger eine Grenze, sondern eine transformative Kraft, die die globale Landschaft der Luft- und Raumfahrttechnik umgestaltet. Von Kampfsystemen der nächsten Generation bis hin zu Flugzeugflotten mit minimalen Ausfallzeiten - Intelligenz wird zum Rückgrat jeder Mission, Plattform und Entscheidung - KI treibt die vorausschauende Logistik voran, beschleunigt die Einsatzbereitschaft und ermöglicht die Autonomie der nächsten Generation auf jeder Ebene der Wertschöpfungskette.

Doch trotz anhaltender Durchbrüche - von der vorausschauenden Wartung über die Satellitenanalyse bis hin zum autonomen Schwarmverhalten - bleibt eine zentrale Frage bestehen: Wie können wir die PoC-Falle überwinden und KI sinnvoll, verantwortungsvoll und sicher in einem der komplexesten und sicherheitskritischsten Bereiche der Welt einsetzen?

Aktuelle Landschaft: KI in der Luft- und Raumfahrttechnik

Die Einführung von KI in der Luft- und Raumfahrttechnik schreitet zwar voran, findet aber noch weitgehend in isolierten PoCs statt. Diese Initiativen zeigen die technische Machbarkeit und den frühen ROI, kommen aber oft zum Stillstand, bevor sie unternehmensweit eingesetzt werden können.

Folglich haben die meisten Unternehmen nach wie vor Schwierigkeiten, KI-gestützte Innovationen geografisch und plattformübergreifend zu skalieren.

Herausforderungen bei der Skalierung von KI in der Luft- und Raumfahrttechnik

Die Herausforderungen bei der Skalierung von KI in der Luft- und Raumfahrttechnik lassen sich wie folgt beschreiben:

Komplexität von Zertifizierung und Compliance

Die Luft- und Raumfahrtindustrie unterliegt strengen rechtlichen Rahmenbedingungen, die Determinismus, Rückverfolgbarkeit und Überprüfbarkeit erfordern - Eigenschaften, die den meisten KI-Systemen nicht von Natur aus eigen sind. Dies beinhaltet:

• Software: Herausforderungen bei der Einhaltung von DO-178C bei gleichzeitiger Nutzung undurchsichtiger Deep-Learning-Modelle
• Hardware/FPGA: DO-254 schreibt eine umfassende Validierung für die Zuverlässigkeit vor
• Mechanische und Umwelttests: DO-160 verlangt, dass KI die EMI/EMC-, Vibrations- und Wärmetests nicht beeinträchtigt
• System-Normen: ARP4754A und ARP4761 verlangen strenge Sicherheitsbewertungen und funktionale Gefahrenanalysen

Ungleichgewicht zwischen technischen und geschäftlichen Teams

Eine weitere anhaltende Herausforderung bei der Skalierung ist die Diskrepanz zwischen den technischen Teams, die KI-Lösungen entwickeln, und den Geschäftsteams, die strategische Entscheidungen treffen:

• Unterschiedliche Prioritäten: Technische Teams konzentrieren sich auf Modelle, Pipelines und Compliance, während Business-Teams ROI und operative Fristen priorisieren
• Lücken in der Führung: Die Skalierung von KI erfordert Führungskräfte, die technische Fähigkeiten und Unternehmenswert miteinander verbinden
• Widerstände beim Änderungsmanagement: Die Skalierung erfordert häufig Änderungen an Arbeitsabläufen und Prozessen, die auf organisatorische Widerstände stoßen können. Ohne die Zustimmung sowohl der technischen als auch der geschäftlichen Interessengruppen können Skalierungsbemühungen auf internen Widerstand stoßen

Integration mit Altsystemen und Infrastruktur

Einige Luft- und Raumfahrtunternehmen arbeiten immer noch mit Altsystemen, die nie für KI-gesteuerte Arbeitsabläufe konzipiert wurden, was zu folgenden Problemen führt

• Datensilos und Inkompatibilität: Die technischen Daten sind nach wie vor über verschiedene Tools, Formate und Abteilungen hinweg fragmentiert. KI-Systeme erfordern einheitliche, qualitativ hochwertige Datensätze - etwas, das Legacy-Umgebungen nur selten unterstützen
• Toolchain-Integration: Wenn KI-Modelle mit CAD-, PLM-, ERP- und Simulationsumgebungen zusammenarbeiten müssen
• Sicherheit und IT-Einschränkungen: Einschließlich strenger Cybersicherheitsmaßnahmen, die den Einsatz von KI im großen Maßstab einschränken können
• Kulturelle Widerstände: Die etablierten Teams sträuben sich möglicherweise gegen eine KI-Integration, die vertraute Prozesse unterbricht

Strategische Voraussetzungen für die Skalierung von KI in der Luft- und Raumfahrttechnik

Die Skalierung von KI in der Luft- und Raumfahrt erfordert eine durchdachte, mehrdimensionale Strategie, die sich auf Compliance, Integration, Zusammenarbeit und Infrastruktur konzentriert. Dies erfordert einen dreiphasigen Ansatz, der Folgendes umfasst:

Design für Sicherheit, Determinismus und Compliance

• Erklärbare KI-Modelle , bei denen Transparenz entscheidend ist
• AI Assurance Frameworks in Übereinstimmung mit DO-178C, DO-254, DO-160 und ARP4754A
• Digitale Zwillinge und Simulation zur Validierung unter realistischen Bedingungen
• Sicherheitsnachweise für KI: Rechtfertigung der KI-Integration durch Nachweise aus Tests und Betriebsdaten

Überbrückung der Kluft zwischen technischen und geschäftlichen Teams

• Agiles KI-Liefermodell mit MVPs zur schnellen Validierung der Machbarkeit
• Funktionsübergreifende agile Teams: Bilden Sie AI-Taskforces, bestehend aus:
  • Ein Mitglied des Business-Teams als Product Owner zur Definition von Wert, Prioritäten und Erfolgsmetriken
  • Ein kleines, fokussiertes KI-Team mit Zugang zu einem internen KI-Toolkit - einschließlich Datenkonnektoren, Modellvorlagen und Bereitstellungspipelines
• Wiederverwendbare KI-Assets: Förderung der Erstellung von wiederverwendbaren Komponenten - vortrainierte Modelle, Funktionsbibliotheken, Validierungsskripte -, die künftige Anwendungsfälle beschleunigen und Doppelarbeit reduzieren können

• Änderung der Organisationskultur: Fördern Sie eine Kultur des Experimentierens, der Transparenz und der Zusammenarbeit und erkennen Sie an, dass die Einführung von KI nicht nur eine technische Veränderung ist, sondern vielmehr eine Änderung der Denkweise in allen technischen und geschäftlichen Funktionen

  

Modernisierung der Daten- und Systeminfrastruktur

• Einheitliche Datenplattformen zur Konsolidierung von Konstruktions-, Fertigungs- und Servicedaten über verschiedene Tools und Formate hinweg
• Toolchain-Interoperabilität mit APIs oder Low-Code-Plattformen, die bestehende Systeme überbrücken
• Edge- und Cloud-Bereitstellungsmodelle: Gleichgewicht zwischen skalierbarer Cloud-Verarbeitung und latenzempfindlicher Edge-KI
• Cybersicherheit und Governance: Sicherstellung von Compliance und Datenintegrität

Fallbeispiele und aufkommende Muster bei der Skalierung von KI

Während viele Akteure in der Luft- und Raumfahrt noch mit der frühen Einführung von KI beschäftigt sind, zeigen einige wenige skalierbare, wiederholbare Muster auf:

• Technik: KI-unterstützte Qualifikationsprüfung
  Ein Luft- und Raumfahrt-Engineering-Team nutzte KI-gesteuerte Orchestrierung für DO-160-Tests und reduzierte die Zykluszeit um 30 % bei gleichzeitiger Einhaltung der Vorschriften - ermöglicht durch einen agilen MVP-Ansatz
• Fertigung: Cobots und agentengesteuerte KI in Montagelinien
  KI-gesteuerte Cobots verbesserten die Präzision, verringerten menschliche Fehler und skalierten mit wiederverwendbaren Modulen und zentralisierten Datenplattformen über mehrere Standorte hinweg
• Kundenbetreuung: KI-gestützte Flottendiagnostik
  Ein Flottendienstleister nutzte KI zur Analyse von Telemetrie- und Wartungsprotokollen, um Ausfälle vorherzusagen und proaktive Eingriffe zu ermöglichen

Ein Blick in die Zukunft: Die nächste Grenze der KI in der Luft- und Raumfahrttechnik

Da KI nicht mehr nur für Piloten und Prototypen eingesetzt wird, liegt ihr Potenzial darin, ein zentraler Wegbereiter für intelligentes Engineering, robuste Fertigung und proaktive Kundenbetreuung zu werden. Die nächste Welle der Innovation wird durch tiefere Integration, intelligentere Automatisierung und anpassungsfähigere Systeme geprägt sein. Wir glauben, dass dies zu folgenden Ergebnissen führen wird:

Mehr KI-native Engineering-Workflows

Engineering-Tools werden sich so entwickeln, dass sie KI-nativ werden und Intelligenz direkt in Design-, Simulations- und Verifikationsumgebungen einbetten. Einschließlich:

• Generatives Design zur Optimierung von Flugzeugstrukturen und Elektronik
• Autonome Verifizierung zur kontinuierlichen Validierung von Entwürfen anhand von Konformitätsstandards wie DO-178C, DO-254 und DO-160, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Zertifizierung beschleunigt wird
• Digital Threads und Twins über den gesamten Lebenszyklus hinweg für vorausschauende Erkenntnisse und Feedbackschleifen

Hyper-automatisierte Fertigung und MRO

Die Fertigung und der Aftermarket-Betrieb werden zunehmend autonom und anpassungsfähig werden, mit:

• Agentische KI in der Produktion, die Workflows orchestriert, Ressourcen verwaltet und in Echtzeit auf Störungen reagiert
• Kontextabhängige Cobots, die dynamisch mit dem Bedienpersonal zusammenarbeiten
• Prädiktive und präskriptive MRO: KI wird nicht nur Ausfälle vorhersagen, sondern auch optimale Wartungsmaßnahmen vorschreiben und so Kosten und Ausfallzeiten reduzieren

KI-gesteuerte Kundenerfahrung

Die Kundenbetreuung wird sich von reaktiv zu proaktiv verlagern, angetrieben von intelligenten Systemen, über:

• Selbstheilende Flugzeugsysteme, die KI an Bord nutzen, um Probleme selbständig zu erkennen, zu diagnostizieren und sogar zu beheben
• Konversations-KI zur Unterstützung der technischen Support-Teams bei der Behebung von Problemen mithilfe von natürlichsprachlichen Schnittstellen
• Flottenintelligenzplattformen, die KI zur Überwachung, Analyse und Optimierung der Flottenleistung über verschiedene Regionen und Betreiber hinweg einsetzen

Governance, Ethik und Mensch-KI-Zusammenarbeit

Da KI immer mehr Einzug hält, müssen Unternehmen in verantwortungsvolle KI-Praktiken investieren.

• KI-Governance-Rahmenwerke für Modellvalidierung, ethische Grenzen und Datennutzung
• Human-in-the-Loop-Systeme, bei denen KI das menschliche Fachwissen und die menschliche Entscheidungsfindung ergänzt, aber nicht ersetzt
• Kontinuierlich lernende Modelle, die sich mit neuen Daten, Vorschriften und operativem Feedback weiterentwickeln und eine kontinuierliche Überwachung und Verfeinerung erfordern

Vom Algorithmus zur Höhe - Es ist an der Zeit, KI in der Luft- und Raumfahrttechnik zu industrialisieren

KI bietet ein erhebliches Transformationspotenzial für die Luft- und Raumfahrttechnik. Um dieses in großem Maßstab zu realisieren, bedarf es jedoch mehr als nur technischer Experimente - es ist ein strategischer, strukturierter und sicherheitsbewusster Ansatz erforderlich, der mit den hohen Standards der Branche für Compliance, Zuverlässigkeit und Leistung in Einklang steht.

Im Zuge der Weiterentwicklung der Luft- und Raumfahrtindustrie werden diejenigen erfolgreich sein, die KI skalieren:

• KI als eine zentrale technische Fähigkeit behandeln, nicht als Nebenexperiment
• Agile, funktionsübergreifende Teams bilden, die geschäftliche und technische Bereiche miteinander verbinden
• In konformitätsbewusste KI-Frameworks investieren, die die Anforderungen von DO-178C, DO-254, DO-160 und ARP4754A erfüllen
• Schaffung von wiederverwendbaren KI-Assets und Toolkits zur Beschleunigung der Innovation in verschiedenen Programmen

Unsere globalen Teams entwickeln weiterhin die wichtige Infrastruktur, die dazu beiträgt, KI im gesamten Lebenszyklus der Luft- und Raumfahrt real, wiederholbar und verantwortungsvoll zu machen. Und da sich die aktuellen Trends weiter verstärken, ist es offensichtlich, dass die Zukunft nicht von demjenigen bestimmt wird, der die meisten KI-PoCs hat, sondern vielmehr von denjenigen, die KI zielgerichtet einsetzen, sie rigoros skalieren und mit Zuversicht aufrechterhalten können.

Denn schließlich ist die Einführung von KI nicht nur ein technischer Meilenstein. Es ist eine strategische technische Verantwortung, eine Führungsentscheidung und ein Versprechen, Intelligenz zu entwickeln, die Bestand hat - sicher und in großem Umfang.