Identifikation von Anwendungsfällen und Integration datengetriebener Methoden im Produktentwicklungsprozess
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Beschreibung
Die fortschreitende Digitalisierung und der verstärkte Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) finden in Deutschland zunehmende Beachtung, insbesondere im Kontext der Produktentwicklung. Trotz des enormen Potenzials verfügbarer Daten bleiben diese oft ungenutzt. Das Digital Engineering verspricht hier einen Paradigmenwechsel. Jedoch stehen Unternehmen - und hier insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor Herausforderungen bei der Integration dieser Methoden in ihre Prozesse. Die bisherige Forschung konzentrierte sich oft auf Einzelaspekte und es fehlt ein ganzheitlicher Ansatz zur Integration von datengetriebenen Methoden. Diese Arbeit entwickelt eine Methode zur Unterstützung von KMU bei der Identifikation geeigneter Anwendungsfälle und der Integration dieser Methoden in den Produktentwicklungsprozess. Basierend auf einer Industriestudie werden Wissensdefizite und der Mangel an qualifiziertem Personal als zentrale Herausforderungen identifiziert und basierend hierauf die Methode entwickelt. Diese besteht aus fünf Phasen, darunter die Bewertung des Digitalisierungsstands, einer Prozessanalyse und der systematischen Auswahl und Anpassung datengetriebener Methoden. Die Anwendbarkeit der Methode im industriellen Kontext wurde erfolgreich bestätigt. Diese Arbeit trägt nicht nur zur Lösung aktueller Herausforderungen bei, sondern zeigt auch die vielversprechende Zukunft der KI in der Produktentwicklung auf.
Autor*in
Benjamin Gerschütz
Themen in »Identifikation von Anwendungsfällen und Integration datengetriebener Methoden im Produktentwicklungsprozess«
Ingenieurwissenschaften Digitalisierung Methode Anwendungsfall Virtuelle Produktentwicklung Maschinelles Lernen Prozessanalyse Ontologie Maschinenbau Produktionstechnik