Monolith AI ist eine KI-Plattform für Ingenieure, die selbstlernende Modelle aus physischen Testdaten aufbaut — ohne Python oder Data-Science-Kenntnisse. Das System lernt aus Verpackungstests (Drucktests, Falltests, Viskositätsmessungen) und kann danach Designänderungen simulieren, bevor ein einziges Muster gebaut wird. AptarGroup nutzte Monolith, nachdem herkömmliche Simulation 'nur zu Enttäuschungen geführt hatte'.
Kosten: Enterprise-Preisgestaltung auf Anfrage; kein öffentlicher Listenpreis
Stärken
- Keine Programmierkenntnisse nötig — gebaut für Ingenieure, nicht für Data Scientists
- Lernt aus vorhandenen physischen Testdaten, kein separates Trainingsdatensatz erforderlich
- Unsicherheitsabschätzung bei Designvorhersagen — zeigt, wie sicher das Modell ist
- Nachgewiesener Einsatz in Lebensmittel-Verpackung (Flaschen, Behälter, Verschlüsse)
Einschränkungen
- Kein öffentlicher Preis — Enterprise-only, typisch ab sechsstelligen Jahresbeträgen
- Kein deutschsprachiger Support
- Erfordert historische Testdaten — bei wenig Daten schlechte Vorhersagequalität
- Nicht geeignet für PPWR-Compliance-Prüfung — Fokus liegt auf Produktperformance, nicht Regulatorik
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Demo über monolithai.com anfordern — das Sales-Team zeigt, ob das eigene Testdatenvolumen ausreicht für erste brauchbare Modelle.
Schritt 2: Historische Testdaten exportieren (Drucktests, Falltests, Materialspezifikationen) und in Monolith hochladen — die Plattform führt durch den Einrichtungsprozess.
Schritt 3: Erste Designvariante simulieren: Wandstärke um 10% reduzieren, Vorhersage mit Unsicherheitsband abrufen, dann physisch validieren.
Ein konkretes Beispiel
Ein Hersteller von Kunststoffbehältern für Molkereiprodukte hat fünf Jahre lang Drucktests und Stapelbelaststungen protokolliert — insgesamt 3.400 Testläufe. Monolith lernt aus diesen Daten in etwa zwei Wochen. Danach kann das Ingenieurteam virtuelle Wandstärkenreduzierungen testen, ohne Spritzgusswerkzeuge anpassen zu müssen. Ergebnis: drei Designvarianten identifiziert, die 12–18% weniger Material benötigen, mit einer Versagenswahrscheinlichkeit unter 2% bei Normalbetrieb.
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Empfohlen in 1 Use Cases
Lebensmittelindustrie
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