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GE Aerospace hat durch jahrelange Investitionen in Supercomputing und digitale Technologien eines der größten KI-Patentportfolios der Luftfahrtindustrie aufgebaut. Heute wird KI eingesetzt, um Sicherheit, Qualität, Lieferung und Kosten (in dieser Reihenfolge) zu beschleunigen und Kunden in großem Maßstab zu unterstützen. Das Unternehmen implementiert KI in Konstruktion, Fertigung und Service, um Konstruktionszyklen zu verkürzen, die Konsistenz von Inspektionen zu verbessern, die Nachfrage vorherzusagen und die Durchlaufzeit zu reduzieren.

Konstruktion

• Generatives KI-Design — beschleunigt die vorläufige Motor- und Antriebsstrangentwicklung, verkürzt Designzeiten und erzeugt schnell hunderte Designiterationen.
• Supercomputing — umfangreicher Einsatz von Supercomputern der Exascale-Klasse zur Beschleunigung bahnbrechender Motorkonzepte (genannte Beispiele: Open Fan, Studien zu hypersonischen Ramjets).
• KI für Werkstoffe — Zusammenarbeit mit Forschungspartnern zur Entdeckung und Demonstration fortschrittlicher Materialien für hypersonische Fahrzeuge.

Fertigung

• KI-Engineering-Assistent — KI, trainiert mit über 30 Jahren Bauteildaten, zur Prüfung neuer Teile und Standardisierung der Bewertung nicht konformer Hardware, wodurch Tausende von Bewertungsstunden eingespart und Rückverfolgbarkeit sowie Qualität verbessert werden.
• Agentische KI zur Produktionsbereitschaft — mehrjährige Partnerschaft zur Vorhersage der Nachfrage und frühzeitigen Identifikation von Produktionsengpässen, was eine zuverlässigere Lieferplanung ermöglicht.

Services

• KI-Materialassistent — prognostiziert die für Motorwerkstattbesuche benötigten Teile Monate im Voraus, wodurch die Durchlaufzeiten um geschätzte 5–7 Tage reduziert werden.
• KI-gestütztes Flügelblatt-Inspektionswerkzeug — unterstützt die Bildauswertung von Turbinenblättern zur Verbesserung der Inspektionskonsistenz und halbiert etwa die Prozesszeit.
• KI-geführte Weißlicht-Roboterinspektion — bietet eine zweite Sicht für genaue, konsistente Inspektionen und hilft Technikern bei fundierten Entscheidungen.

KI-Auswirkung (ausgewählte Kennzahlen)

• 24x7 KI-gestützte Überwachung von Triebwerkssicherheit und -zustand.
• ~60 % schnellere Identifikation präventiver Wartung durch KI.
• ~50 % schnellere On‑Wing-Inspektionszeit von Flügelblättern gegenüber früheren Ansätzen.
• Geplante Erhöhung der KI-Investitionen für 2026 auf etwa das 2‑fache gegenüber dem Vorjahr.

Menschen & Anwendungsfälle

• Mitarbeiterbeispiele beschreiben Techniker und Ingenieure, die KI-geführte Roboterinspektionen, KI-Assistenz für Engineering und Qualität sowie generative KI-Design-Apps nutzen, um Konstruktions- und Inspektionszyklen zu verkürzen.

Leitprinzipien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI

• Vertrauen — Verwendung vertrauenswürdiger, verlässlicher Daten und eines methodischen Ansatzes zur Datenauswahl für das Modelltraining.
• Transparenz — Forderung nach Systemtransparenz und Reproduzierbarkeit, damit Teams KI-Ausgaben verstehen und ihnen vertrauen können.
• Mensch — einen Menschen in der Schleife behalten: KI ermöglicht schnellere Arbeitsabläufe, aber menschliche Experten treffen die endgültigen Entscheidungen.

Merkmale / technische Spezifikationen

• Größtes KI-Patentportfolio in der Luftfahrt (Unternehmensangabe).
• Einsatz von Supercomputing-Ressourcen der Exascale-Klasse zur Beschleunigung der Designexploration.
• KI-Engineering-Assistent, trainiert mit über 30 Jahren Stück- und Nichtkonformitätsdaten zur standardisierten Bauteilbewertung.
• Prädiktive Fähigkeiten für den Teilebedarf bei Werkstattbesuchen (reduziert Durchlaufzeiten um 5–7 Tage).
• KI-gestützte Inspektionswerkzeuge reduzieren die Zeit für Flügelblatt-Inspektionen um ~50 % und verbessern die Konsistenz.
• 24x7 KI-Überwachung für Triebwerkssicherheit und -zustand.
• Geplante Steigerung der KI-Investitionen (ca. 2x in 2026 vs Vorjahr).