Unternehmen stehen vor mehreren Herausforderungen, wenn es um die intelligente Produktentwicklung geht. Die Auswahl der richtigen Technologien, die den Anforderungen des Unternehmens entsprechen müssen, ist oft sehr komplex und beinhaltet nicht nur Veränderungen in der bestehenden IT-Systemlandschaft, sondern auch Anpassungen der etablierten Produktentwicklungsprozesse. Im Umgang mit großen Datenmengen, die insbesondere dann anfallen, wenn KI integriert wird, muss sichergestellt werden, dass die notwendige IT-Infrastruktur verfügbar ist, um diese Daten effizient zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Die zunehmende Komplexität der Systeme erfordert darüber hinaus spezialisierte Kenntnisse und Fähigkeiten der Mitarbeiter, um diese zu entwickeln und zu warten. Anwender sollten eine Bereitschaft und Akzeptanz für den Einsatz neuer Technologien erreichen, was besonders bei Anpassungen der bisherigen Arbeitsweise eine große Herausforderung ist. All diese Herausforderungen erfordern eine sorgfältige Planung und strategische Herangehensweise, um die Vorteile der intelligenten Produktentwicklung ausschöpfen zu können.
KI schon heute Treiber
Die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) in der Produktentwicklung ist von zentraler Bedeutung. 75 Prozent der von Gartner befragten Unternehmen beabsichtigen, ihr Budget für künstliche Intelligenz in den kommenden zwölf Monaten zu steigern. Im Hinblick auf das Potenzial, das durch den strategischen und gut geplanten Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Produktentwicklung entsteht, lassen sich diese Investitionen leicht rechtfertigen. Künstliche Intelligenz kann bei der Generierung von Ideen, der Gestaltung, der Simulation und der Optimierung angewendet werden. KI-Systeme ermöglichen die Verknüpfung von Randbedingungen, Materialien, Lasten und Fertigungsrichtlinien und die Generierung von Design-Vorschlägen für den Konstrukteur. Die Anforderungen an ein Produkt können durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz über die verschiedenen Systeme, wie PLM, ALM und SPDM, hinweg identifiziert werden. Auch interne und externe Wissensdatenbanken können als Datenbasis hinzugezogen werden. Die Untersuchung dieser umfangreichen Datensätzen durch KI unterstützt dabei, Muster zu identifizieren und Empfehlungen für bestmögliche Verknüpfungen und Varianten zu erhalten, um schneller richtige Entscheidungen zu treffen. Entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von KI in der Produktentwicklung ist eine schrittweise Implementierung innerhalb des Unternehmens. Dabei ist zu analysieren, welche Fähigkeiten die bereits eingesetzten Systeme besitzen und wie KI diese erweitern kann. Des Weiteren müssen Maßnahmen getroffen werden, um das unternehmensinterne Wissen zu schützen, das in den KI-Tools entsteht.
Testprozesse im IoT
IoT-Technologien bieten die Möglichkeit, Produkte und Sensoren miteinander zu verbinden. Unternehmen können so Produkte optimieren, den Wartungsbedarf prognostizieren und personalisierte Funktionen bereitstellen. In der Produktentwicklung eingesetzt bietet IoT die Möglichkeit, Informationen aus Simulation, Analyse und Tests zusammenzuführen und in den jeweiligen Systemen zur Verfügung zu stellen. So können beispielsweise Test-Assets global über eine IoT-Plattform verbunden werden und die Informationen aus den Tests über eine Applikation im PLM-System zur Verfügung gestellt werden. Das Ergebnis: kürzere Entwicklungszyklen in der Produktentwicklung durch effektives Management von Prototypen.
Skalierbar in der Cloud
Cloud-Rechenzentren stellen skalierbare Ressourcen für die Entwicklung von Produkten bereit. Sie ermöglichen die Kooperation, die Verwaltung von Daten und die Simulation in Echtzeit. Ein Bestandteil der intelligenten Produktentwicklung ist die virtuelle Produktentwicklung. Mit ihr entstehen neue Anforderungen an die Systemarchitektur, denn bei der Simulation mit CAD-Daten muss hohe Rechenleistung kurzfristig zur Verfügung stehen.
