Während das Potenzial von **KI** in der **Satellitenherstellung** unbestreitbar ist, gehen Unternehmen bei der Implementierung mit Vorsicht vor und priorisieren Cybersecurity und Datenintegrität. Blue Canyon Technologies, eine Tochtergesellschaft von Raytheon Technologies, untersucht, wie KI zur Fertigung beitragen kann, ohne die Cybersecurity zu gefährden. „Wenn Sie versuchen, eine KI-Maschine zu trainieren, wohin gehen Ihre Daten?“, fragte Chris Winslett, General Manager von Blue Canyon Technologies, auf der Satellite Innovation-Konferenz. „Es gibt auch Bedenken hinsichtlich des Abrufs von Daten aus externen Anwendungen. Woher kommen sie?“ Winslett betont den Wert von KI bei der Straffung des technischen Designprozesses. „Sie möchten KI nutzen können, um eine große Datenmenge in Informationen zu verwandeln“, sagte er und fügte hinzu, dass dies Ingenieure entlastet, fundierte Entscheidungen zu treffen, anstatt Daten manuell zu analysieren. Kongsberg NanoAvionics teilt ähnliche Bedenken hinsichtlich der Datenherkunft. „Wie können Sie dem vertrauen, was Sie erhalten? Was ist die Quelle?“, fragte Karolis Senvaitis, Director of Engineering Operations. „Wenn Sie Ergebnisse aggregieren, erhalten Sie dann die gewünschten Ergebnisse?“ Senvaitis glaubt, dass KI wertvoll für die Sammlung und Analyse großer Datensätze sein kann, aber ihre direkte Integration in Fertigungs- und Testprozesse ist verfrüht, bis diese Fragen geklärt sind. Machina Labs, ein Startup aus Los Angeles, das sich auf Robotertechnologie für Metallwerkzeuge spezialisiert hat, geht mit der Datenherkunft anders um. Indem Machina Labs seine eigenen Daten über seine Robotersysteme generiert, minimiert es externe Dat Risiken. „Viele unserer Prozesse beinhalten Konstrukteure und Prozessentwicklungsingenieure, die im Wesentlichen diese Fülle an Daten interpretieren, die von unseren Umformrobotern generiert werden“, erklärte John Borrego, Vice President of Production bei Machina Labs. „Mithilfe von Last- und Positionssensoren sowie hochpräziser Scan-Software und -Geräten können wir feststellen, ob ein Teil die Anforderungen erfüllen wird oder nicht.“ Daten von diesen Sensoren werden sicher in der Cloud gespeichert. „Wir kratzen gerade an der Oberfläche, denn jetzt haben wir konkrete Daten, die verwendet und genutzt werden können, um Prozesse zu optimieren und jegliche Qualitätsmängel bei zukünftigen Teilen zu reduzieren“, fügte Borrego hinzu.