Caso de estudioFabricante de estanterías · Países Bajos

Nedcon

La IA aprende de proyectos pasados para sugerir perfiles óptimos de vigas y columnas — reduciendo las iteraciones de verificación de 9 a 2-3 sin comprometer la seguridad.

  • >60 % menos iteraciones
  • 9 → 2 rondas de iteración
  • 0 compromisos de seguridad
Caso de estudio
El configurador de NEDCON ejecutando diseño estructural en un sistema de estanterías 3D
El configurador de NEDCON — donde la verificación estructural se encuentra con el reconocimiento de patrones.
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La Oportunidad

El software de ingeniería estructural de NEDCON verifica que los perfiles de vigas y columnas pueden soportar la carga de forma segura. Pero la verificación requiere primero una buena estimación, y una buena estimación requiere iteración. Los ingenieros realizan múltiples intentos para encontrar configuraciones óptimas, un proceso que consume tanto tiempo que los distribuidores a menudo envían proyectos complejos a la oficina, retrasando los presupuestos.

NEDCON lo había aceptado como "así es cómo funciona la ingeniería estructural". Pero NorrLab vio algo más: una oportunidad de reconocimiento de patrones esperando a ser aprovechada.

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La Solución

¿Y si la IA pudiera aprender de todos los proyectos pasados para sugerir perfiles óptimos incluso antes de que comience la verificación? No para reemplazar el paso de verificación de seguridad, sino para mejorarlo reduciendo las iteraciones necesarias para llegar a la respuesta correcta.

La IA analiza resultados históricos y características de rendimiento para predecir tipos de vigas y columnas apropiados, integrados directamente en el flujo de trabajo existente de NEDCON. Los usuarios aún verifican, pero en lugar de nueve iteraciones, podrían necesitar dos o tres.

¿La genialidad? Cualquier "alucinación" de la IA se detecta inmediatamente durante la verificación. La red de seguridad está integrada.

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El Impacto

NEDCON ahora tiene pruebas validadas de que la IA puede funcionar en ingeniería estructural aplicada a la manipulación de materiales. Un camino hacia presupuestos más rápidos, distribuidores más seguros y una inteligencia de ingeniería que aprende de cada proyecto, todo mientras se mantienen los estándares de verificación de integridad estructural que garantizan la seguridad de las personas.

NorrLab vio una oportunidad que nosotros mismos no habíamos visto. Ahora estamos explorando aplicaciones reales de IA en la manipulación de materiales para reducir las iteraciones en más del 60%
David SmidekDavid SmidekProduct Manager Applications, NEDCON
IA / Machine LearningIngeniería EstructuralIntegración de Flujo de TrabajoPOC
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