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    Was ist KI-Governance?

    Künstliche Intelligenz verändert die Produktentwicklung. Ingenieure nutzen KI inzwischen, um Anforderungen zusammenzufassen, Qualitätstrends zu erkennen, Engineering-Änderungen zu analysieren, Dokumentationen zu erstellen und Zusammenhänge in jahrelang gewachsenen Produktdaten innerhalb weniger Sekunden aufzudecken. Diese Möglichkeiten versprechen erhebliche Produktivitätssteigerungen, werfen aber gleichzeitig eine grundlegende Frage auf: Wie können Unternehmen sicherstellen, dass KI-Empfehlungen vertrauenswürdig sind?

    Die Antwort lautet: KI-Governance.

    KI-Governance bezeichnet den Rahmen aus Richtlinien, Prozessen, Technologien und organisatorischer Aufsicht, der die Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung und Nutzung künstlicher Intelligenz steuert. Sie legt fest, auf welche Informationen KI zugreifen darf, wie ihre Empfehlungen überprüft werden, wer letztlich für Entscheidungen verantwortlich ist und wie Unternehmen Sicherheit, Compliance und Risiken über den gesamten Lebenszyklus der KI hinweg steuern.

    Im Fertigungsumfeld geht KI-Governance weit über die Verwaltung von KI-Modellen hinaus. Sie stellt sicher, dass KI innerhalb derselben strukturierten Umgebung arbeitet, die bereits Produkte, Engineering-Änderungen, Qualitätsprozesse und regulatorische Anforderungen steuert. KI soll Ingenieure unterstützen und nicht die Kontrollen umgehen, die Produktqualität und Kundensicherheit gewährleisten.

    Dies ist insbesondere im Product Lifecycle Management (PLM) von Bedeutung, wo KI zunehmend Entscheidungen unterstützt, die Produktdesign, Fertigung, Zusammenarbeit mit Lieferanten, Compliance und Service beeinflussen. Im Gegensatz zu KI-Anwendungen für Verbraucher arbeitet KI im Engineering in Umgebungen, in denen jede Empfehlung Auswirkungen auf ein physisches Produkt und dessen gesamten Lebenszyklus haben kann.

    Eine wirksame KI-Governance unterstützt Unternehmen dabei sicherzustellen, dass KI-gestützte Entscheidungen:

    • auf vertrauenswürdigen Produktinformationen basieren,
    • nachvollziehbar und belegbar sind,
    • über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg rückverfolgbar bleiben,
    • von den zuständigen Beteiligten überprüft werden,
    • sicher sind und den Unternehmensrichtlinien entsprechen sowie
    • mit maßgeblichen Engineering-Daten verknüpft bleiben.

    Letztlich geht es bei der KI-Governance darum, Vertrauen zu schaffen. Wenn Unternehmen sicher sein können, dass KI innerhalb etablierter Engineering-Prozesse arbeitet, können sie neue KI-Funktionen schneller einführen und gleichzeitig Produktqualität, geistiges Eigentum und regulatorische Compliance schützen.

    Warum KI-Governance wichtig ist

    Viele Diskussionen über künstliche Intelligenz konzentrieren sich auf immer leistungsfähigere Modelle. Für Engineering-Organisationen besteht die eigentliche Herausforderung jedoch in der Governance.

    Die Produktentwicklung umfasst Tausende oder sogar Millionen miteinander verknüpfter Entscheidungen. Anforderungen beeinflussen Konstruktionen. Konstruktionen beeinflussen die Fertigung. Änderungen von Lieferanten wirken sich auf die Qualität aus. Erkenntnisse aus dem Service fließen in zukünftige Produkte ein. KI kann Ingenieuren helfen, diese Komplexität zu beherrschen, jedoch nur dann, wenn sie auf präzise, vernetzte und gut verwaltete Informationen zugreifen kann.

    Ohne Governance kann KI Empfehlungen auf Grundlage veralteter Zeichnungen, unvollständiger Anforderungen, isolierter Tabellenkalkulationen oder nicht mehr aktueller Produktdaten erstellen. Selbst die leistungsfähigsten KI-Modelle können mangelhafte Informationen oder fehlenden Lifecycle-Kontext nicht ausgleichen.

    Mit der Einführung von KI-Assistenten und autonomen Agenten in Engineering-Workflows gewinnt KI-Governance weiter an Bedeutung. KI kann die Arbeit beschleunigen, die Verantwortung bleibt jedoch beim Menschen.

    Eine unzureichende KI-Governance kann zu Folgendem führen:

    • Empfehlungen auf Basis unvollständiger oder veralteter Engineering-Daten
    • Geringe Transparenz darüber, wie KI zu ihren Ergebnissen gelangt ist
    • Offenlegung sensibler Engineering- oder Lieferanteninformationen
    • Unzureichende Audit-Trails und Compliance-Dokumentation
    • Unklare Verantwortlichkeiten für KI-gestützte Entscheidungen
    • Erhöhte Risiken bei regulierten oder sicherheitskritischen Produkten

    Unternehmen mit einer starken Governance können KI dagegen mit größerem Vertrauen einsetzen, weil Empfehlungen weiterhin auf vertrauenswürdigen Engineering-Informationen und etablierten Prüfprozessen basieren.

    Anstatt das Urteilsvermögen von Ingenieuren zu ersetzen, wird KI zu einem weiteren Akteur innerhalb des Produktlebenszyklus, der denselben Kontrollen, Genehmigungen und Anforderungen an die Rückverfolgbarkeit unterliegt wie die Entwicklung komplexer Produkte selbst.

    KI-Governance im PLM

    PLM-Systeme verwalten die Informationen, die ein Produkt von der ersten Idee bis zur Außerbetriebnahme definieren. Sie verbinden Anforderungen, mechanische und elektronische Konstruktionen, Software, Simulation, Fertigung, Qualität, Lieferantenzusammenarbeit, Service und regulatorische Dokumentation zu einer zentralen Quelle für Produktwissen.

    Mit der zunehmenden Integration von KI in diese Umgebungen können ihre Empfehlungen nahezu jede Phase der Produktentwicklung beeinflussen.

    KI-gestützte Aktivität Warum KI-Governance wichtig ist
    Anforderungsmanagement Stellt sicher, dass KI-generierte Zusammenfassungen mit freigegebenen Anforderungen und kontrollierten Dokumenten verknüpft bleiben.
    Produktentwicklung Validiert Empfehlungen anhand freigegebener Engineering-Informationen.
    Engineering Change Management Stellt sicher, dass KI-unterstützte Änderungen etablierte Prüf- und Genehmigungsprozesse durchlaufen.
    Fertigungsplanung Bewertet nachgelagerte Auswirkungen auf die Produktion vor der Umsetzung.
    Qualitätsmanagement Erhält die Rückverfolgbarkeit von Korrekturmaßnahmen und Compliance-Aktivitäten.
    Zusammenarbeit mit Lieferanten Schützt vertrauliche Lieferanteninformationen und verbessert gleichzeitig die Transparenz.
    Serviceplanung Verknüpft Empfehlungen mit der Produkthistorie und den Serviceaufzeichnungen.

    Jede dieser Aktivitäten basiert auf vertrauenswürdigen Produktinformationen und strukturierten Engineering-Prozessen.

    Ein KI-Assistent kann beispielsweise alle Komponenten identifizieren, die von einer vorgeschlagenen Engineering-Änderung betroffen sind. Bevor diese Empfehlung jedoch zu einem Engineering Change Order (ECO) wird, müssen Ingenieure weiterhin verstehen, wie sich die Änderung auf Fertigung, Lieferanten, Software, Compliance, Lagerbestände und Service auswirkt.

    KI-Governance stellt sicher, dass solche Empfehlungen Teil eines etablierten Engineering-Workflows werden und nicht als isolierte KI-Ergebnisse außerhalb der bestehenden Prozesse verbleiben.
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    Die Bausteine der KI-Governance

    KI-Governance basiert weder auf einer einzelnen Technologie noch auf einer einzelnen Richtlinie. Sie vereint mehrere Disziplinen, die über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg zusammenarbeiten.

    Data Governance

    KI ist nur so gut wie die Informationen, mit denen sie arbeitet. Data Governance legt die Verantwortung für Engineering-Daten fest, verbessert die Qualität von Produktinformationen, verwaltet deren Rückverfolgbarkeit und stellt sicher, dass KI auf freigegebene Lifecycle-Informationen zugreift, anstatt auf isolierte oder veraltete Daten.

    Deshalb beginnen Unternehmen, die KI-Funktionen aufbauen, häufig mit der Stärkung ihrer Produktdatenbasis. Wie im Blog Take Control of Your Data and Unlock AI’s Full Potential erläutert wird, beginnt vertrauenswürdige KI mit vertrauenswürdigen Engineering-Daten.

    Modell-Governance

    Unternehmen müssen wissen, welche KI-Modelle verwendet werden, wo sie eingesetzt werden, wie sie validiert werden und wann sie aktualisiert oder außer Betrieb genommen werden müssen. Modell-Governance stellt sicher, dass KI-Systeme auch dann weiterhin den Unternehmensanforderungen entsprechen, wenn sich Produkte, Vorschriften oder Geschäftsanforderungen ändern.

    Risikomanagement

    Nicht jeder Anwendungsfall für KI erfordert das gleiche Maß an Aufsicht.

    Das Zusammenfassen von Serviceberichten stellt beispielsweise ein vergleichsweise geringes Geschäftsrisiko dar. Empfehlungen für Konstruktionsänderungen an einer sicherheitskritischen Luftfahrtkomponente sind dagegen mit deutlich höheren Risiken verbunden.

    KI-Governance unterstützt Unternehmen dabei, Anwendungsfälle anhand verschiedener Faktoren zu klassifizieren, darunter:

    • Produktsicherheit
    • Regulatorische Anforderungen
    • Geschäftskritikalität
    • Datensensibilität
    • Produktkomplexität
    • Erforderlicher Umfang der menschlichen Überprüfung

    Dadurch kann die Governance an das tatsächliche Risiko angepasst werden, anstatt alle KI-Anwendungen gleich zu behandeln.

    Menschliche Aufsicht

    KI unterstützt Engineering-Entscheidungen, die Verantwortung verbleibt jedoch beim Menschen.

    Die Governance definiert, wer KI-Empfehlungen überprüft, wer Engineering-Änderungen genehmigt, wann zusätzliche Validierung erforderlich ist und wie Unternehmen die Verantwortlichkeit während des gesamten Produktlebenszyklus sicherstellen.

    Sicherheit, Compliance und Auditierbarkeit

    Engineering-Unternehmen verwalten wertvolles geistiges Eigentum sowie hochregulierte Produktinformationen.

    KI-Governance stellt sicher, dass KI bestehende Sicherheitsberechtigungen respektiert, vertrauliche Produktdaten schützt, Entscheidungshistorien dokumentiert und die Vorbereitung auf Audits unterstützt. Unternehmen müssen nachvollziehen können, welche Informationen KI verwendet hat, wie Empfehlungen entstanden sind, wer sie überprüft hat und welche Maßnahmen letztendlich umgesetzt wurden.

    KI-Governance und der Digital Thread

    KI entfaltet ihren größten Nutzen, wenn sie den Produktkontext versteht und nicht lediglich einzelne Dokumente verarbeitet.

    Deshalb sind KI-Governance und der Digital Thread eng miteinander verbunden.

    Der Digital Thread verknüpft Informationen über jede Phase des Produktlebenszyklus hinweg – von Konzept und Anforderungen über Engineering, Fertigung, Qualität, Lieferkette und Service bis hin zur Außerbetriebnahme. Anstatt Informationen isoliert in voneinander getrennten Systemen zu speichern, bewahrt er die Beziehungen zwischen Engineering-Entscheidungen und ermöglicht Unternehmen zu verstehen, wie sich Änderungen auf das gesamte Produkt auswirken.

    Für KI ist dieser vernetzte Kontext entscheidend.

    Anstatt einzelne Dokumente isoliert zu analysieren, kann eine verantwortungsvoll gesteuerte KI verstehen, wie Anforderungen mit Konstruktionsentscheidungen zusammenhängen, wie Engineering-Änderungen die Fertigung beeinflussen, wie Lieferantenänderungen Auswirkungen auf die Qualität haben und wie frühere Entscheidungen heutige Produkte geprägt haben.

    Der Digital Thread liefert außerdem die Transparenz, die für eine verantwortungsvolle KI-Governance erforderlich ist.

    Wenn KI-Empfehlungen mit Lifecycle-Informationen verknüpft bleiben, können Unternehmen:

    • Empfehlungen anhand freigegebener Engineering-Daten validieren
    • KI-Ergebnisse bis zu den maßgeblichen Quelldaten zurückverfolgen
    • Nachgelagerte Auswirkungen verstehen, bevor Änderungen genehmigt werden
    • Die Begründung von Engineering-Entscheidungen und die Produkthistorie erhalten
    • Auditbereitschaft und regulatorische Compliance verbessern

    Mit der Einführung von KI-Agenten, die direkt an Engineering-Workflows teilnehmen, gewinnt der Lifecycle-Kontext weiter an Bedeutung. KI muss innerhalb kontrollierter Engineering-Prozesse auf vertrauenswürdige Produktinformationen zugreifen und darf nicht auf isolierten Dokumenten oder voneinander getrennten Datensilos basieren.

    Ebenso erkennen Unternehmen, die KI für PLM einsetzen, zunehmend, dass KI ihren größten Nutzen entfaltet, wenn sie mit vernetzten Lifecycle-Daten, starker Governance und vollständiger Rückverfolgbarkeit kombiniert wird und nicht als isolierte Automatisierungslösung eingesetzt wird.

    Was sind KI-Governance-Tools?

    KI-Governance besteht nicht nur aus Richtlinien und Prozessen. Unternehmen benötigen außerdem Technologien, mit denen Governance über den gesamten Lebenszyklus der KI hinweg umgesetzt werden kann.

    Anstatt Engineering-Systeme zu ersetzen, arbeiten KI-Governance-Tools gemeinsam mit Unternehmensanwendungen, um Datenqualität, Modellleistung, Workflows, Sicherheit, Compliance und Rückverfolgbarkeit zu verwalten. Zusammen helfen sie Unternehmen sicherzustellen, dass KI konsistent, verantwortungsvoll und auf Basis vertrauenswürdiger Engineering-Informationen arbeitet.

    Die erfolgreichsten Governance-Strategien kombinieren mehrere Kategorien von Werkzeugen.

    Werkzeuge für Data Governance

    Leistungsfähige KI beginnt mit hochwertigen Daten.

    Data-Governance-Werkzeuge unterstützen Unternehmen dabei, die Informationen zu verwalten, von denen KI abhängt. Sie verbessern die Datenqualität, definieren Verantwortlichkeiten, gewährleisten Rückverfolgbarkeit und steuern den Zugriff auf Engineering-Informationen. Darüber hinaus helfen sie, doppelte oder veraltete Produktdaten zu beseitigen, die KI-Empfehlungen verfälschen könnten.

    Für Engineering-Unternehmen sind diese Funktionen besonders wichtig, da KI häufig über mehrere Disziplinen hinweg arbeitet, darunter Maschinenbau, Elektronik, Softwareentwicklung, Fertigung, Qualität und Service.

    Werkzeuge für Modell-Governance

    KI-Modelle benötigen ebenso wie Produkte Governance über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg.

    Zu den Aufgaben der Modell-Governance gehören unter anderem:

    • Nachverfolgung von Modellversionen
    • Dokumentation von Trainings- und Validierungsaktivitäten
    • Überwachung der Modellleistung im Zeitverlauf
    • Verwaltung von Freigaben vor dem Einsatz
    • Außerbetriebnahme von Modellen, die den Unternehmensanforderungen nicht mehr entsprechen

    Dadurch wird die Transparenz erhöht und gleichzeitig das Risiko reduziert, dass veraltete oder ungeeignete Modelle kritische Engineering-Entscheidungen beeinflussen.
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    Werkzeuge für das Risikomanagement

    Nicht jeder KI-Anwendungsfall bringt das gleiche Risikoniveau mit sich.

    Unternehmen müssen KI-Anwendungen anhand von Faktoren wie Produktsicherheit, regulatorischen Anforderungen, Geschäftskritikalität, geistigem Eigentum und potenziellen Auswirkungen auf Kunden bewerten.

    Eine KI, die Besprechungsnotizen zusammenfasst, erfordert beispielsweise deutlich weniger Aufsicht als eine KI, die Änderungen an Anforderungen für ein Medizinprodukt oder eine sicherheitskritische Luftfahrtkomponente empfiehlt.

    Werkzeuge für das Risikomanagement helfen Unternehmen dabei, KI-Anwendungsfälle zu klassifizieren und den jeweils angemessenen Umfang der Governance festzulegen.

    Workflow- und Compliance-Werkzeuge

    KI-Governance ist deutlich wirkungsvoller, wenn sie in bestehende Engineering-Workflows integriert wird, anstatt separat verwaltet zu werden.

    Workflow- und Compliance-Werkzeuge unterstützen Unternehmen dabei sicherzustellen, dass KI-gestützte Aktivitäten etablierten Geschäftsprozessen folgen, darunter:

    Anstatt KI-Governance in isolierten Tabellen oder Richtliniendokumenten zu verwalten, können Unternehmen sie direkt in die Systeme integrieren, mit denen Ingenieure bereits täglich arbeiten.

    PLM-Plattformen und der Digital Thread

    Die vielleicht wichtigste Governance-Technologie ist die Plattform, welche die Produktinformationen selbst miteinander verbindet.

    Eine moderne PLM-Plattform stellt den Produktkontext bereit, den KI benötigt, um vertrauenswürdige Empfehlungen zu geben. Sie verbindet Anforderungen, Stücklisten (BOM), CAD- und ECAD-Daten, Simulationsergebnisse, Software, Fertigungsinformationen, Qualitätsdaten, Lieferantendokumentationen und die Servicehistorie in einer zentralen, kontrollierten digitalen Umgebung.

    Dieser Lifecycle-Kontext hilft KI nicht nur zu verstehen, was sich geändert hat, sondern auch warum sich etwas geändert hat und welche Auswirkungen diese Änderungen auf nachgelagerte Engineering-Aktivitäten haben.

    Ohne diesen Kontext läuft KI Gefahr, zu einer weiteren isolierten Informationsquelle zu werden. Mit ihm wird sie zu einem integrierten Bestandteil kontrollierter Engineering-Prozesse.

    Wie im Blog Enterprise AI Risk Isn’t Shadow Usage, It’s Context erläutert wird, besteht die eigentliche Herausforderung für viele Hersteller nicht darin, die Einführung von KI zu kontrollieren. Entscheidend ist vielmehr, KI Zugang zu vollständigem und vertrauenswürdigem Engineering-Wissen zu verschaffen, bevor sie Empfehlungen ausspricht.

    8 Best Practices für KI-Governance im PLM

    Eine wirksame KI-Governance entsteht nicht über Nacht. Die meisten Unternehmen entwickeln ihre Governance schrittweise weiter, indem sie Richtlinien und Prozesse ausbauen, während KI zunehmend in Engineering-Aktivitäten integriert wird.

    Die folgenden Praktiken bieten einen guten Ausgangspunkt.

    1. Mit vertrauenswürdigen Produktdaten beginnen

    KI sollte ausschließlich auf freigegebene Engineering-Informationen zugreifen.

    Unternehmen sollten maßgebliche Datenquellen etablieren, die Qualität ihrer Produktdaten verbessern, die Rückverfolgbarkeit erhalten und doppelte oder veraltete Informationen möglichst beseitigen.

    KI auf isolierten Engineering-Daten aufzubauen beschleunigt lediglich die Verbreitung fehlerhafter Informationen.

    2. KI-Anwendungsfälle nach ihrem Risiko klassifizieren

    Jede KI-Anwendung sollte anhand ihrer potenziellen Auswirkungen bewertet werden.

    Zu den Anwendungsfällen mit geringem Risiko gehören beispielsweise Dokumentenzusammenfassungen oder Wissensrecherche. Anwendungen mit hohem Risiko können hingegen Konstruktionsänderungen empfehlen, Compliance-Dokumentationen erstellen oder Engineering-Entscheidungen für sicherheitskritische Produkte unterstützen.

    Der Umfang der Governance sollte dem jeweiligen Geschäfts- und Engineering-Risiko entsprechen.

    3. Eine sinnvolle menschliche Aufsicht sicherstellen

    KI kann Ingenieure unterstützen, sollte verantwortliche Entscheidungsträger jedoch niemals ersetzen.

    Eine menschliche Überprüfung bleibt unverzichtbar für Aktivitäten, die Folgendes betreffen:

    • Produktentwicklung
    • Engineering-Änderungen
    • Stücklisten (BOM)
    • Anforderungen
    • Fertigungsprozesse
    • Qualitätsaufzeichnungen
    • Regulatorische Dokumentation

    Das Ziel besteht darin, die Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren und KI zu fördern, nicht autonome Entscheidungen ohne menschliche Kontrolle zu ermöglichen.

    4. Vollständige Rückverfolgbarkeit von KI-Ergebnissen gewährleisten

    Jede bedeutende KI-Empfehlung sollte mit ihrem Engineering-Kontext verknüpft bleiben.

    Unternehmen sollten Folgendes dokumentieren:

    • Quellinformationen
    • Das verwendete KI-Modell oder den KI-Service
    • Eingaben oder Prompts
    • Die erzeugten Ergebnisse
    • Prüfverläufe
    • Endgültige Freigaben
    • Zugehörige Produktdatensätze

    Wenn KI Engineering-Arbeiten unterstützt, sollten ihre Empfehlungen Teil der Produktlebenszyklus-Historie werden und nicht außerhalb davon existieren.

    5. Governance in Engineering-Workflows integrieren

    Governance sollte ein natürlicher Bestandteil der täglichen Engineering-Arbeit sein und keine zusätzliche administrative Belastung darstellen.

    Unternehmen erzielen bessere Ergebnisse, wenn sie KI-Governance direkt in Engineering Change Management, Qualitätsmanagement, Konfigurationsmanagement, Anforderungsmanagement und Compliance-Prozesse integrieren.

    Ingenieure sollten ihre gewohnten Workflows nicht verlassen müssen, um KI zu steuern.

    6. Sensible Engineering-Informationen schützen

    Engineering-Daten gehören häufig zum wertvollsten geistigen Eigentum eines Unternehmens.

    KI muss bestehende Berechtigungen respektieren, die Konstruktionsdaten, Lieferanteninformationen, Kundendaten, regulierte Dokumentationen, exportkontrollierte Informationen und proprietäres Fertigungswissen schützen.

    KI darf niemals dazu genutzt werden, etablierte Sicherheitsrichtlinien zu umgehen.
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    7. KI-Leistung kontinuierlich überwachen

    Governance endet nicht mit der Bereitstellung einer KI-Anwendung.

    Unternehmen sollten kontinuierlich Folgendes bewerten:

    • Die Genauigkeit von Empfehlungen
    • Modelldrift
    • Verzerrungen (Bias)
    • Sicherheitsrisiken
    • Benutzerakzeptanz
    • Geschäftlichen Nutzen
    • Regulatorische Compliance

    Genau wie Produkte selbst benötigen auch KI-Systeme während ihres gesamten Lebenszyklus eine kontinuierliche Verbesserung.

    8. KI-Governance mit dem Digital Thread verbinden

    Die vielleicht wichtigste Best Practice besteht darin sicherzustellen, dass KI während ihres gesamten Lebenszyklus mit dem Digital Thread verbunden bleibt.

    Wenn KI-Empfehlungen mit vernetzten Engineering-Informationen verknüpft bleiben, können Unternehmen das Vertrauen in Konstruktionsentscheidungen stärken, die Rückverfolgbarkeit verbessern, die Compliance erhöhen und wertvolles Produktwissen für zukünftige Programme bewahren.

    Anstatt Governance als eigenständige KI-Initiative zu betrachten, sehen führende Hersteller sie zunehmend als natürliche Erweiterung des Lifecycle Managements.

    KI-Governance in verschiedenen Branchen

    Obwohl die Grundprinzipien der KI-Governance branchenübergreifend gleich bleiben, unterscheidet sich ihre Umsetzung je nach Produkttyp, regulatorischen Anforderungen und Komplexität der Engineering-Umgebung. Ein Governance-Rahmen muss flexibel genug sein, um unterschiedliche Geschäftsanforderungen zu unterstützen und gleichzeitig dieselben Grundprinzipien von Vertrauen, Verantwortlichkeit und Rückverfolgbarkeit sicherzustellen.

    Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung

    Nur wenige Branchen legen so großen Wert auf Konfigurationsmanagement, Rückverfolgbarkeit und regulatorische Compliance wie die Luft- und Raumfahrt- sowie Verteidigungsindustrie. Engineering-Entscheidungen betreffen häufig Produkte, die über Jahrzehnte im Einsatz bleiben. Dadurch wird vollständige Transparenz über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg unverzichtbar.

    KI-Governance unterstützt Unternehmen dabei:

    • Die Konfigurationskontrolle komplexer Produktstrukturen aufrechtzuerhalten
    • Zertifizierungen und regulatorische Dokumentationen zu unterstützen
    • Sensible Engineering- und Verteidigungsinformationen zu schützen
    • Die Instandhaltungsplanung mithilfe vertrauenswürdiger Lifecycle-Daten zu verbessern
    • Vollständige Audit-Trails für Engineering-Entscheidungen zu erhalten

    Für Unternehmen, die Flugzeuge, Satelliten, Verteidigungssysteme oder andere hochregulierte Produkte entwickeln, stellt Governance sicher, dass KI-Empfehlungen transparent bleiben und vollständig mit den zugrunde liegenden Engineering-Daten verknüpft sind. Erfahren Sie mehr über KI und digitales Engineering in der Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung.

    Automobilindustrie

    Moderne Fahrzeuge vereinen Mechanik, Elektronik, eingebettete Software, Konnektivität und zunehmend autonome Funktionen. Mit der Weiterentwicklung softwaredefinierter Fahrzeuge müssen Hersteller Engineering-Entscheidungen über zahlreiche Fachbereiche hinweg koordinieren und gleichzeitig strenge Sicherheits- und Regulierungsanforderungen erfüllen.

    KI-Governance unterstützt Automobilunternehmen bei:

    • Der Rückverfolgbarkeit von Anforderungen
    • Initiativen zur funktionalen Sicherheit
    • Der Analyse von Änderungsauswirkungen
    • Der Koordination von Hardware und Software
    • Der Zusammenarbeit mit Lieferanten
    • Der Produktionsvorbereitung

    Wenn KI-Empfehlungen mit vertrauenswürdigen Lifecycle-Informationen verbunden bleiben, können Engineering-Teams sicher sein, dass Änderungen im Kontext der gesamten Fahrzeugarchitektur bewertet wurden. Erfahren Sie mehr über die Automotive-Lösungen von Aras.

    Industrieanlagen

    Hersteller von Industrieanlagen verwalten häufig hochgradig konfigurierbare Produkte mit langen Betriebslebenszyklen. Engineering-Wissen wächst über Jahrzehnte hinweg und macht verantwortungsvoll eingesetzte KI besonders wertvoll, um dieses Wissen zu bewahren und zukünftige Entwicklungsprogramme zu unterstützen.

    KI-Governance hilft Unternehmen dabei:

    • Das Produktkonfigurationsmanagement zu verbessern
    • Engineering und Fertigung besser aufeinander abzustimmen
    • Predictive-Maintenance-Initiativen zu unterstützen
    • Serviceprozesse zu optimieren
    • Die Produktqualität zu verbessern
    • Die Transparenz der Lifecycle-Kosten zu erhöhen

    Indem KI-Empfehlungen mit der Engineering-Historie verbunden bleiben, können Hersteller bessere Entscheidungen treffen und gleichzeitig Wissen aus früheren Änderungen bewahren. Erfahren Sie mehr darüber, wie Aras Hersteller von Industrieanlagen unterstützt.
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    Medizintechnik

    Hersteller von Medizinprodukten arbeiten in einer der weltweit am stärksten regulierten Branchen. Entscheidungen, die während der Produktentwicklung getroffen werden, müssen von den ursprünglichen Anforderungen über Verifizierung, Validierung und Risikomanagement bis hin zur Compliance-Dokumentation vollständig rückverfolgbar sein.

    KI-Governance unterstützt Unternehmen dabei:

    • Eine vollständige Rückverfolgbarkeit von Anforderungen sicherzustellen
    • Risikomanagementprozesse zu stärken
    • Regulatorische Compliance-Aktivitäten zu unterstützen
    • Die Konstruktionsdokumentation zu verbessern
    • Audit-Trails über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg aufrechtzuerhalten

    Indem KI-Empfehlungen mit freigegebenen Engineering-Daten verknüpft bleiben, können Hersteller KI nutzen und gleichzeitig die hohen Anforderungen von Regulierungsbehörden und Qualitätsmanagementsystemen erfüllen.

    Hightech und Elektronik

    Hightech-Unternehmen entwickeln Produkte mit kurzen Innovationszyklen, globalen Lieferketten sowie komplexen Wechselwirkungen zwischen Hardware und Software.

    KI-Governance unterstützt Teams dabei:

    • Die Hardware- und Softwareentwicklung zu koordinieren
    • Die Zusammenarbeit mit Lieferanten zu verbessern
    • Analysen von Änderungsauswirkungen zu beschleunigen
    • Die Qualität der Produktdaten sicherzustellen
    • Risiken bei Produkteinführungen zu reduzieren

    Da sich Entwicklungszyklen weiter verkürzen, unterstützt verantwortungsvoll eingesetzte KI Teams dabei, schneller Entscheidungen zu treffen, ohne Qualität oder Rückverfolgbarkeit zu beeinträchtigen.

    Lebensmittel- und Getränkeindustrie sowie Prozessindustrie

    Unternehmen der Lebensmittel-, Getränke-, Chemie- und Prozessindustrie verwalten komplexe Rezepturen, regulatorische Anforderungen, Lieferantendaten und streng kontrollierte Fertigungsprozesse.

    KI-Governance unterstützt diese Unternehmen durch:

    • Verbesserte Rückverfolgbarkeit von Rezepturen und Formulierungen
    • Stärkere regulatorische Compliance
    • Bessere Qualitätsdokumentation
    • Optimierte Zusammenarbeit mit Lieferanten
    • Erhöhte Transparenz von Änderungen über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg

    Durch die Einbindung von KI-Empfehlungen in kontrollierte Entwicklungsprozesse können Hersteller Innovationen beschleunigen und gleichzeitig Qualität, Sicherheit und Compliance gewährleisten.

    Beispiele für KI-Governance im PLM

    KI-Governance entfaltet ihren größten Nutzen, wenn künstliche Intelligenz direkt in die täglichen Produktentwicklungsprozesse integriert wird.

    Beispiele hierfür sind:

    • Ein KI-Assistent fasst Anforderungen automatisch zusammen und behält gleichzeitig die Verknüpfung zu den freigegebenen Quelldokumenten bei.
    • Ein KI-System identifiziert Komponenten, die von einer Engineering-Änderung betroffen sein könnten. Die Empfehlungen werden jedoch innerhalb des offiziellen Änderungsmanagementprozesses überprüft und genehmigt.
    • Ein Qualitätsteam nutzt KI, um Muster in Gewährleistungsfällen zu erkennen, während die vollständige Rückverfolgbarkeit zu Serviceaufzeichnungen und Lieferantendaten erhalten bleibt.
    • Ein Fertigungsunternehmen verwendet KI, um potenzielle Auswirkungen auf die Produktion zu analysieren, bevor Änderungen umgesetzt werden.

    In jedem dieser Beispiele unterstützt KI Ingenieure dabei, effizienter zu arbeiten, während Governance-Prozesse sicherstellen, dass Entscheidungen transparent, nachvollziehbar und auf vertrauenswürdigen Produktinformationen basieren.

    Wie Aras helfen kann

    KI-Governance ist am wirkungsvollsten, wenn sie auf vernetzten und kontrollierten Produktinformationen basiert.

    Aras bietet eine moderne PLM-Plattform und einen Digital Thread, der Anforderungen, Konstruktionen, Software, Stücklisten (BOM), Fertigungsprozesse, Qualitätsdaten, Lieferanteninformationen und die Servicehistorie über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg miteinander verbindet.

    Diese Grundlage ermöglicht es Unternehmen, KI in Engineering-Umgebungen einzusetzen und dabei Rückverfolgbarkeit, Konfigurationsmanagement, Sicherheit und Compliance zu bewahren. Anstatt KI als isoliertes System einzuführen, unterstützt Aras Unternehmen dabei, KI-Funktionen in kontrollierte Produktentwicklungsprozesse zu integrieren, sodass Empfehlungen stets mit vertrauenswürdigen Daten und etablierten Workflows verbunden bleiben.

    Mit der zunehmenden Nutzung generativer KI, intelligenter Assistenten und KI-Agenten wird ein vernetzter Digital Thread unverzichtbar, um den Kontext bereitzustellen, den KI für vertrauenswürdige, nachvollziehbare und auditierbare Ergebnisse benötigt.

    Ausblick

    KI wird künftig eine immer größere Rolle in der Produktentwicklung spielen. Erfolgreich werden jedoch nicht unbedingt die Unternehmen sein, die neue Technologien am schnellsten einführen, sondern diejenigen, die sie auf einer soliden Governance-Grundlage implementieren.

    KI-Governance ermöglicht es Herstellern, die Vorteile künstlicher Intelligenz zu nutzen und gleichzeitig das Vertrauen, die Qualität und die Verantwortlichkeit zu bewahren, die ihre Engineering-Prozesse bereits heute auszeichnen.

    Mit der Weiterentwicklung der KI wird Governance Innovation nicht ausbremsen, sondern ihr verantwortungsvolles Wachstum ermöglichen.

    FAQs

    Was ist KI-Governance?

    KI-Governance ist der Rahmen aus Richtlinien, Prozessen, Kontrollen und Aufsicht, der sicherstellt, dass KI-Systeme verantwortungsvoll, sicher, transparent und im Einklang mit den Zielen eines Unternehmens entwickelt und eingesetzt werden.

    Warum ist KI-Governance für PLM wichtig?

    PLM-Systeme verwalten die Informationen, die ein Produkt über seinen gesamten Lebenszyklus hinweg definieren. KI-Governance stellt sicher, dass KI-generierte Empfehlungen mit vertrauenswürdigen Produktdaten verknüpft bleiben, etablierte Engineering-Prozesse einhalten und Rückverfolgbarkeit, Compliance sowie Verantwortlichkeit gewährleisten.

    Wie unterstützt der Digital Thread die KI-Governance?

    Der Digital Thread liefert den vernetzten Kontext, den KI benötigt, um die Beziehungen zwischen Anforderungen, Konstruktionen, Fertigung, Qualität und Service zu verstehen. Diese Transparenz verbessert die Genauigkeit von KI-Empfehlungen und stärkt gleichzeitig Rückverfolgbarkeit, Auditierbarkeit und Vertrauen.

    Was sind die wichtigsten Bestandteile eines KI-Governance-Frameworks?

    Ein umfassendes KI-Governance-Framework umfasst in der Regel Data Governance, Modell-Governance, Risikomanagement, menschliche Aufsicht, Sicherheitskontrollen, Compliance-Prozesse sowie eine kontinuierliche Überwachung, um einen verantwortungsvollen Einsatz von KI über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg sicherzustellen.