Identifikation von Anwendungsfällen und Integration datengetriebener Methoden im Produktentwicklungsprozess
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 h...
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| Published: |
FAU University Press
2025
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| description | 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. |
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| language | ger |
| publishDate | 2025 |
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| publisher | FAU University Press |
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| spelling | doab-20.500.12854ir-1691092025-11-22T06:04:43Z Identifikation von Anwendungsfällen und Integration datengetriebener Methoden im Produktentwicklungsprozess Gerschütz, Benjamin Maschinelles Lernen Maschinenbau Virtuelle Produktentwicklung Methode Prozessanalyse Produktionstechnik Ontologie Digitalisierung Ingenieurwissenschaften Anwendungsfall thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TG Mechanical engineering and materials::TGB Mechanical engineering thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UY Computer science::UYQ Artificial intelligence::UYQE Expert systems / knowledge-based systems 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. 2025-11-21T05:16:57Z 2025-11-21T05:16:57Z 2025-11-20T09:44:00Z 2025 book ONIX_20251120T103930_9783961478156_55 https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/108326 9783961478156 9783961478149 https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/169109 ger FAU Studien aus dem Maschinenbau open access image/jpeg Attribution-NonCommercial 4.0 International https://library.oapen.org/bitstream/20.500.12657/108326/1/9783961478156.pdf FAU University Press 10.25593/978-3-96147-815-6 10.25593/978-3-96147-815-6 2c600dea-eece-4066-87be-da335e323fdb 9783961478156 9783961478149 209 Erlangen open access |
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