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    Was ist Digital Engineering?

    Digital Engineering ist die Anwendung digitaler Technologien, datengesteuerter Modelle und fortschrittlicher Simulationen zur Konstruktion, Entwicklung und Verwaltung komplexer Systeme und Produkte während ihres gesamten Lebenszyklus. Es nutzt digitale Modelle, Digital Threads, KI, IoT, Cloud Computing und Digital Twins, um Effizienz, Innovation und Zusammenarbeit zu verbessern.

    Anstatt sich auf physische Prototypen und sequenzielle Prozesse zu verlassen, schafft Digital Engineering dynamische, vernetzte Umgebungen, in denen Ideen in einem virtuellen Raum getestet und verfeinert werden können. Dieser Ansatz ist schnell unverzichtbar geworden für Unternehmen, die Zeit sparen, hochwertige Produkte liefern und mit schnelllebigen Märkten Schritt halten wollen.

     

    Die Bedeutung von Digital Engineering

    Digital Engineering ist ein Katalysator für ein Umdenken in der Art und Weise, wie komplexe Systeme entworfen, gebaut und gewartet werden. Durch die Integration von Daten und Prozessen in eine einheitliche Grundlage bietet Digital Engineering folgende Vorteile:

    Verbesserung der Produktentwicklung
    Digital Engineering beschleunigt Innovationen, indem es Design und Tests in virtuelle Umgebungen verlagert. Ingenieure können schnell iterieren und Ideen validieren, ohne auf physische Prototypen warten zu müssen. Dies verkürzt die Designzyklen und hilft Teams, schneller vom Konzept zur Markteinführung zu gelangen.

    Verbesserung der Zusammenarbeit
    In traditionellen Engineering-Workflows verlangsamen Design, Engineering und Fertigung oft den Fortschritt. Digital Engineering hilft, diese Silos mit zentralisierten Modellen und Echtzeit-Datenaustausch aufzubrechen. Alle Projektbeteiligten haben Zugriff auf eine einzige Quelle für alle Informationen, sodass jede Entscheidung auf der Grundlage der neuesten Informationen getroffen wird.

    Optimiert die Systemleistung
    Digital Engineering nutzt KI-gesteuerte Simulationen und prädiktive Analysen, um die Systemleistung zu optimieren und Konstruktionsrisiken lange vor Produktionsbeginn zu minimieren. Mit virtuellen Modellen können Teams Produkte unter verschiedenen Bedingungen testen, verifizieren und validieren, ohne teure Prototypen bauen zu müssen. So können Ingenieure Funktionalität, Haltbarkeit und Effizienz frühzeitig im Prozess optimieren.

    Reduziert Kosten und Risiken
    Physische Tests und späte Neukonstruktionen sind teuer und oft vermeidbar. Durch die Verlagerung eines Großteils der Validierungs- und Optimierungsarbeiten in virtuelle Umgebungen reduziert Digital Engineering den Bedarf an kostspieligen physischen Iterationen. Predictive Analytics hilft dabei, potenzielle Fehler oder Ineffizienzen zu identifizieren, bevor sie zu realen Problemen werden.

    Unterstützt das Lebenszyklusmanagement
    Der Wert des Digital Engineering geht weit über die anfängliche Konstruktion und Fertigung hinaus. Durch die Pflege digitaler Modelle, die sich mit dem Produkt weiterentwickeln, schaffen Unternehmen eine Feedbackschleife, die Konstruktion, Produktion, Betrieb und Wartung miteinander verbindet. Erkenntnisse aus der Praxis fließen in zukünftige Konstruktionen ein und ermöglichen so eine kontinuierliche Verbesserung.

     

    Wichtige Komponenten des Digital Engineering

    Digital Engineering lässt sich nicht durch ein einzelnes Tool oder eine einzelne Technologie definieren, sondern ist ein vernetztes System aus miteinander verbundenen Funktionalitäten. Es ist daher wichtig, die wichtigsten Komponenten zu verstehen:

    Modellbasiertes Systems Engineering (MBSE)
    Anstatt sich auf langwierige Spezifikationen und unzusammenhängende Diagramme zu verlassen, arbeiten Teams anhand eines einheitlichen Modells der Designabsicht, das mit der Weiterentwicklung der Designs kontinuierlich aktualisiert wird. MBSE erleichtert die Verwaltung komplexer Strukturen und bildet die Grundlage für die Integration anderer digitaler Technologien über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg.

    Digital Twin-Technologie
    Ein Digital Twin ist ein virtuelles Abbild eines physischen Produkts, Systems oder Prozesses. Er erfasst detaillierte Daten (wie Betriebsleistung, Umgebungsbedingungen und Benutzerverhalten) und ermöglicht es Ingenieuren, Produkte ohne direkten physischen Eingriff zu simulieren. Je mehr Daten aus der realen Welt durch den Twin fließen, desto höher werden seine Genauigkeit und sein Wert.

    Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)
    KI, einschließlich ML, ist ein entscheidender Wegbereiter für Digital Engineering. Durch die Analyse riesiger Datensätze, die schneller als von Menschen möglich ist, identifizieren verschiedene KI-Anwendungen Muster, prognostizieren Ergebnisse und empfehlen Verbesserungen, die die Produktleistung und -zuverlässigkeit steigern. Außerdem automatisieren sie Routineaufgaben, sodass sich die Teams auf kreative Problemlösungen konzentrieren können.

    Cloud Computing und Integration des Internets der Dinge (IoT)
    Cloud Computing und IoT erweitern die Reichweite und Leistungsfähigkeit des Digital Engineering. Cloud-Plattformen bieten die erforderliche Infrastruktur für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse riesiger Engineering-Datensätze, während IoT-Geräte physische Produkte über digitale Threads mit der digitalen Infrastruktur verbinden.

    Simulation und virtuelle Tests
    Simulation und virtuelle Tests ermöglichen es Ingenieuren, das Verhalten von Produkten unter verschiedenen Bedingungen vorherzusagen, ohne teure physische Prototypen bauen zu müssen. Diese Möglichkeit verkürzt die Entwicklungszeiten, verbessert die Produktzuverlässigkeit und senkt die Kosten. Außerdem können Ingenieure ein breiteres Spektrum an Designalternativen ausloten, was zu innovativeren und effizienteren Lösungen führt.

     

    Digital Engineering im Vergleich zu traditionellem Engineering

    Während traditionelles Engineering auf statischen Dokumenten und sequenziellen Workflows basiert, nutzt Digital Engineering dynamische Modelle und kontinuierliches Datenfeedback, um intelligentere Iterationen zu ermöglichen.

    Aspekt Digital Engineering Traditionelles Engineering
    Entwurfsprozess Modellbasiert, simulationsgesteuert Physische Prototypen und Tests
    Zusammenarbeit Cloud-basierte Datenfreigabe in Echtzeit Dokumentenlastige, isolierte Teams
    Tests und Validierung Virtuelle Simulationen und KI-gestützte Erkenntnisse Physische Tests und manuelle Analyse
    Geschwindigkeit und Effizienz Schnellere Iterationen, automatisierte Prozesse Längere Entwicklungszyklen
    Skalierbarkeit Anpassungsfähig an Smart Factories und IoT Begrenzte Integration in moderne Systeme

     

    Industrien, die von Digital Engineering profitieren

    Zu den Branchen, die am meisten von Digital Engineering profitieren, gehören:

    Luft- und Raumfahrt
    Digital Engineering verbessert die Einsatzbereitschaft durch höhere Systemzuverlässigkeit, optimierte Compliance und schnelle Upgrades. So können beispielsweise digitale Zwillinge Flugzeugsysteme in Echtzeit überwachen, um die Sicherheit zu erhöhen und die Lebensdauer zu verlängern.

    Automobil
    Von elektrischen Antriebssträngen bis hin zu autonomen Technologien beschleunigt Digital Engineering Innovationen in der Automobilindustrie. Führende Automobilhersteller nutzen häufig KI-gesteuerte Simulationen, um komplexe Systeme zu validieren und die Leistung zu optimieren, wodurch kostspielige Testfahrten minimiert und Entwicklungszyklen verkürzt werden.

    Fertigung
    Intelligente Fabriken sind auf Digital Engineering angewiesen, um Effizienz und Ausfallsicherheit zu steigern. Echtzeitdaten, prädiktive Analysen und modellbasierte Automatisierung unterstützen die proaktive Wartung und kontinuierliche Prozessoptimierung in der Fertigung.

    Gesundheitswesen und Medizintechnik
    In der Gesundheitstechnologie kommt es auf Präzision an. Digital Engineering unterstützt die sichere und beschleunigte Entwicklung von Wearables, Bildgebungssystemen, Fernüberwachungswerkzeugen und vielem mehr und gewährleistet eine strenge Validierung bei gleichzeitiger Verkürzung der Markteinführungszeit.

    Energie und Infrastruktur
    In der Energieerzeugung und im Bauwesen ermöglichen Digital Twins Echtzeitüberwachung, Ressourcenoptimierung und vorausschauende Wartung. Das Ergebnis: längere Lebensdauer der Anlagen, weniger Ausfälle und nachhaltigerer Betrieb.

     

    Herausforderungen im Digital Engineering

    Digital Engineering bietet zwar enorme Vorteile, seine Implementierung ist jedoch nicht ohne Hürden. Das Verständnis häufiger Hindernisse ist entscheidend für die Entwicklung einer robusten Digital-Engineering-Strategie:

    • Datenkomplexität und -integration: Die Verwaltung riesiger Mengen von Engineering-Daten über verschiedene Systeme hinweg stellt eine Herausforderung dar. Eine nahtlose Integration ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Daten während des gesamten Lebenszyklus synchronisiert bleiben.
    • Implementierungskosten: Der Aufbau eines echten Digital-Engineering-Ökosystems erfordert Vorabinvestitionen in fortschrittliche Software, KI-Funktionalitäten, Simulationswerkzeuge und Cloud-Infrastruktur. Diese Kosten können sich summieren, wenn die Funktionalitäten nicht innerhalb derselben Plattform gebündelt werden können.
    • Mitarbeiterschulung und -einführung: Ingenieure, Konstrukteure und Fertigungsmitarbeiter müssen sich an neue Tools gewöhnen. Die erfolgreiche Einführung hängt nicht nur vom Einsatz der Technologie ab, sondern auch von soliden Schulungsprogrammen und einem kulturellen Wandel.
    • Cybersicherheitsrisiken: Da Systeme immer stärker vernetzt sind, wird der Schutz sensibler Daten vor Datenverstößen und Ransomware-Angriffen immer wichtiger.

     

    Wie Digital Engineering das Product Lifecycle Management (PLM) unterstützt

    Digital Engineering und PLM sind eng miteinander verbunden. Zusammen bilden sie einen Digital Thread, der Produktdaten und die damit verbundenen Prozesse von der ersten Idee über die Konstruktion, Produktion und den Betrieb bis hin zum Ende der Lebensdauer miteinander verbindet. Lösungen wie Aras Innovator® nutzen digitale Engineering-Verfahren, um die Leistungsfähigkeit von PLM zu erweitern und so bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

    Beschleunigt die Produktentwicklung
    Modellbasierte Designsimulationen und virtuelles Prototyping eliminieren kostspielige Iterationen und beschleunigen die Designverifizierung und -validierung. Durch die Verbindung dieser digitalen Workflows mit einem PLM-System gelangen Unternehmen schneller und agiler vom Konzept zur Markteinführung.

    Verbessert die Qualitätskontrolle
    Digital Engineering ermöglicht die frühzeitige Identifizierung von Designrisiken und die frühzeitige Erkennung von Fehlern. In Verbindung mit PLM helfen diese Erkenntnisse den Teams, Probleme zu lösen, bevor sie die Produktion erreichen, wodurch Nacharbeiten reduziert werden.

    Verbessert die Nachhaltigkeit
    Simulationsgesteuerte Optimierung reduziert Materialverschwendung und unterstützt umweltfreundlichere Fertigungsprozesse. Die Erfassung dieser Vorteile in einem PLM-System unterstützt umweltfreundlichere Entwicklungsprozesse und vereinfacht die Nachverfolgung der Compliance.

    Optimiert Wartung und Support
    Digitale Zwillinge und Analysen decken aufkommende Probleme auf, bevor sie sich auf die Leistung auswirken. Die Einbindung dieser Art von Betriebsdaten in PLM schafft eine Feedbackschleife, die eine zustandsbasierte Wartung unterstützt und die Produktlebensdauer verlängert.

     

    Aufbau einer intelligenteren, vernetzten Zukunft

    Durch die Verbindung von Modellen, Daten und Teams über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg ermöglicht Digital Engineering schnellere Innovationen, qualitativ hochwertigere Produkte und nachhaltigere Abläufe. Unternehmen, die heute in Digital Engineering investieren, legen den Grundstein für eine wettbewerbsfähigere Position in der Zukunft.

    Aras Innovator bietet die flexible PLM-Plattform, die Unternehmen benötigen, um das volle Potenzial von Digital Engineering auszuschöpfen. Produktdemo anfragen und erfahren Sie, wie Aras Ihre Prozesse transformieren kann.