Wie KI und der digitale Faden die Implementierung im PLM beschleunigen

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Da Produkte zunehmend vernetzter, softwaredefiniert und kundenorientiert werden, stehen Ingenieurteams unter wachsendem Druck, schneller zu liefern und gleichzeitig steigende Komplexität zu bewältigen. Künstliche Intelligenz (KI) in Kombination mit einer robusten digitalen Fadenstruktur bietet eine transformative Chance, Entscheidungsprozesse zu optimieren, die Qualität zu verbessern und den Einsatz über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg zu beschleunigen.

Um dieses Potenzial jedoch vollständig auszuschöpfen, müssen Unternehmen die versteckten Kosten fragmentierter und unzuverlässiger Daten überwinden. KI lebt von hochwertigen, nachvollziehbaren und kontextualisierten Informationen. Ohne eine solide Datenbasis werden selbst die fortschrittlichsten KI-Systeme nicht die gewünschten Ergebnisse liefern. Ein gut konstruierter digitaler Faden stellt diese Grundlage bereit.

Warum KI und der digitale Faden wichtig sind

Die meisten Organisationen erkennen den Wert der Fähigkeit der KI, enorme Mengen an Ingenieur- und Betriebsdaten zu analysieren. Durch das Erkennen von Mustern, das Vorhersagen von Ergebnissen und das Automatisieren von Aufgaben ermöglicht KI den Herstellern, die Effizienz zu steigern und schneller auf Kunden- und Marktnachfragen zu reagieren.

Der digitale Faden fungiert derweil als verbindendes Gewebe zwischen Werkzeugen, Teams und Systemen während des gesamten Produktlebenszyklus. Er stellt sicher, dass Daten von der Konzeption bis zum Service konsistent, kontextualisiert und aktuell bleiben. Gemeinsam ermöglichen KI und der digitale Faden:

• Frühere Erkennung von Konstruktionsfehlern durch simulationsgestützte, KI-unterstützte Analysen
• Klügere Entscheidungen auf Basis von Daten, die über CAD, PLM, ERP und Feldsysteme hinweg vernetzt sind
• Verbesserte Koordination über global verteilte Teams hinweg
• Lebenszyklus-Kontinuität, die iterative Entwicklung unterstützt und schnellere Bereitstellung ermöglicht

Es ist wichtig, diesen Ansatz von einem digitalen Zwilling zu unterscheiden. Während ein digitaler Zwilling eine virtuelle Nachbildung eines in Betrieb befindlichen Produkts darstellt, verbindet und kontextualisiert der digitale Faden Daten vor und nach der Fertigung. Diese Unterscheidung ist besonders wichtig, wenn es um Simulation und Einsatzbereitschaft geht.

Beschleunigung der Bereitstellung ohne Missbrauch des Konzepts des digitalen Zwillings

Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass digitale Zwillinge den Bedarf an physischen Prototypen überflüssig machen. In Wirklichkeit spiegeln digitale Zwillinge tatsächlich gefertigte Produkte und deren Betriebsbedingungen wider. Sie liefern wertvolle Einblicke für Wartung, Service und kontinuierliche Verbesserung nach der Bereitstellung.

Detaillierte Produktmodelle (wie 3D-CAD), Simulationswerkzeuge und KI-gestützte Analysen während der Entwurfsphase ermöglichen es Teams, physische Prototypen zu reduzieren oder ganz zu vermeiden. Diese Werkzeuge, unterstützt durch den digitalen Faden, arbeiten Hand in Hand, um vorherzusagen, wie sich ein Produkt verhalten wird – basierend auf Daten ähnlicher Produkte, die bereits im Einsatz sind.

Richtig umgesetzt, stärkt diese Strategie die Bereitstellungsfähigkeiten:

1. Simulationsgestützte Einsatzbereitschaft
   KI und Simulationswerkzeuge nutzen digitale Produktmodelle und historische Leistungsdaten, um zu bewerten, wie sich ein Design unter realen Bedingungen verhalten wird – bevor es gebaut wird. Das hilft, kostspielige Änderungen in späten Phasen zu minimieren.
2. Prädiktive Compliance und Risikomanagement
   KI analysiert eine Mischung aus historischen, betrieblichen und Konstruktionsdaten, um frühzeitig Compliance-Lücken und potenzielle Ausfallarten zu identifizieren, was eine proaktive Risikominderung ermöglicht.
3. Konfigurationsvalidierung mit KI
   KI unterstützt Ingenieure dabei, zu überprüfen, ob Hardware-, Software- und Servicekonfigurationen mit den genehmigten Baselines übereinstimmen. Dies ist besonders wertvoll in Branchen mit hoher Variabilität und weltweit eingesetzten Produkten.
4. Fundierte Over-the-Air-Updates
   In dienstbasierten Geschäftsmodellen helfen KI-gestützte Daten aus dem digitalen Faden den Teams, Updates über individuelle Konfigurationen hinweg zu simulieren und zu validieren – ohne sich auf einen vollständig instanziierten digitalen Zwilling verlassen zu müssen.

Die Grundlage: Vertrauenswürdige, zentralisierte Daten

Klarheit zu bewahren, ist keine einfache Aufgabe, wenn Menschen und Maschinen täglich mehr als 400 Millionen Terabyte an Daten erzeugen. Datensilos in CAD-, ERP- und Supply-Chain-Systemen verursachen Duplikationen, Verzögerungen und blinde Flecken, die Entscheidungsfindung und Innovation verlangsamen.
Zentrale Datenverwaltung – verankert durch einen digitalen Faden – löst diese Probleme, indem sie:

• Eine einheitliche, verwaltete Datenumgebung schafft
• Nachverfolgbarkeit und Verantwortlichkeit über die Lebenszyklusphasen hinweg sicherstellt
• KI-Systemen Zugriff auf vollständige, genaue und aktuelle Daten ermöglicht

Dieser Ansatz führt zu besseren Konstruktionsergebnissen, schnelleren Bereitstellungszyklen und weniger Problemen nach der Markteinführung.

Risiken bei falscher Umsetzung

So leistungsfähig KI- und Simulationswerkzeuge auch sind, ihre Wirksamkeit hängt von der Datenqualität und -governance ab. Risiken umfassen:

• Voreingenommene oder ungenaue KI: Schlechte Trainingsdaten können zu irreführenden Empfehlungen führen
• Übermäßige Abhängigkeit von Automatisierung: KI sollte den menschlichen Urteilsvermögen ergänzen – nicht ersetzen
• Silosysteme und schwache Governance: Selbst zentralisierte Daten sind wirkungslos ohne ordnungsgemäße Integration und Lebenszyklusbewusstsein

Diese Risiken verdeutlichen die Bedeutung von vernetzten, lebenszyklusbasierten Datenflüssen. Eine moderne PLM-Plattform wie Aras Innovator® bietet diese Grundlage und stellt sicher, dass KI transparent, überprüfbar und an Produkt- sowie Compliance-Anforderungen ausgerichtet bleibt.

Der Einstieg: Schritte zur Ermöglichung von KI-gestütztem PLM

Um KI verantwortungsvoll einzusetzen und nach der Fertigung auf digitale Zwillinge hinzuarbeiten, sollten Organisationen:

• Robuste Daten-Governance etablieren: Klare Rollen, Richtlinien und Nachverfolgbarkeit definieren
• Das gesamte Produktdaten-Ökosystem abbilden: Werkzeuge identifizieren, die Lebenszyklusdaten berühren, und Silos beseitigen
• In offene, flexible Plattformen investieren: Moderne PLM-Werkzeuge wie Aras unterstützen Datenföderation, Integration und Lebenszyklus-Nachverfolgbarkeit
• KI-Modelle kontinuierlich überwachen und weiterentwickeln: Menschliche Aufsicht beibehalten, um sicherzustellen, dass KI mit Geschäfts- und Ingenieurzielen im Einklang bleibt

Die Zukunft einer intelligenteren, schnelleren Produktentwicklung

KI und der digitale Faden transformieren das PLM für Organisationen, die bereit sind, ihre Datenpraktiken zu modernisieren. Während digitale Zwillinge nach der Bereitstellung eine wesentliche Rolle spielen werden, liegt der eigentliche Schlüssel zur Beschleunigung von Markteinführungen und zur Verbesserung von Ergebnissen in vernetzten, vertrauenswürdigen Daten und einer Plattform, die diese durchgängig verwalten kann.

So schaffen Organisationen die Grundlage für intelligentere Iterationen, schnellere Bereitstellung und langfristigen Produkterfolg. Es beginnt nicht mit einem digitalen Zwilling – es beginnt mit dem digitalen Faden.