Att navigera i datautmaningar: AI-drivet beslutsstöd för utveckling av produkt- och tjänstesystem
Sättet vi designar och utvecklar produkter står inför en stor omvandling på grund av artificiell intelligens (AI). Ny forskning vid Blekinge Tekniska Högskola undersöker hur AI kan ge beslutsfattare möjlighet att göra välgrundade val vid utvecklingen av produkt- och tjänstesystem.
Omsri Kumar Aeddula undersöker i sin avhandling i ämnet maskinteknik hur produkt- och tjänstesystem kan göra beslutsfattandet enklare och tydligare. Dessa system går längre än att bara sälja en produkt; de erbjuder en komplett upplevelse genom att integrera fysiska produkter med tjänster. Tänk på träningsarmband som analyserar dina data och erbjuder personlig coachning, eller bildelningstjänster med inbyggda underhållsplaner.
Trots de betydande fördelarna med produkt- och tjänstesystem är utvecklingen av dem komplex på grund av den stora mängd data som hanteras. Aeddulas forskning visar att AI-driven dataanalys kan frigöra värdefulla insikter från dessa komplexa data. Detta gör det möjligt för produktutvecklare att fatta bättre underbyggda beslut i de tidiga stadierna av utvecklingsprocessen, vilket kan leda till mer innovativa och användarcentrerade lösningar i slutändan.
Forskningen har tillämpningar inom flera olika områden, bland annat industriell systemteknik och hälsovårdsteknik. Inom hälso- och sjukvårdsteknik kan AI till exempel utforska medicinska bilder eller data för att stödja den kliniska beslutsprocessen. På samma sätt kan AI-drivna beslutsstödsystem inom industriell systemteknik bidra till att optimera resursallokeringen och minimera driftstopp, vilket bidrar till operativ effektivitet och hållbarhet.
En av de viktigaste slutsatserna av forskningen är att AI-driven dataanalys är effektiv när det gäller att övervinna datautmaningar i de tidiga stadierna av utvecklingen inom produkt- och tjänstesystem. Aeddulas forskning erbjuder lösningar för att analysera både numeriska data och bilddata, även när de är komplexa, otydliga eller ofullständiga. Detta möjliggör datadrivet beslutsfattande redan från början, vilket leder till mer robusta och optimerade lösningar för systemen.
Disputationen är öppen för allmänheten.
Dag: 14 juni 2024
Tid: 09:30
Plats: J1630, Campus Karlskrona och Zoom
Länk till avhandling och abstrakt
För mer information, kontakta Omsri Kumar Aeddula via e-post: omsri.kumar.aeddula@bth.se