Lösung: Produktentwicklung

Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, erfordert jedoch zugleich die Integration technologischer, wirtschaftlicher und ethischer Überlegungen, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Dieser Artikel stellt ein strukturiertes, kartenbasiertes Tool vor, das die ethische Gestaltung KI-gestützter Geschäftsmodelle unterstützt. Es kombiniert zwei Komponenten: KI-Geschäftsmodellkarten, die Muster KI-basierter Wertschöpfung erfassen, sowie KI-Ethikprinzipien, die eine frühzeitige ethische Bewertung anleiten. Zusammen ermöglichen sie interdisziplinären Teams, KI-getriebene Geschäftsmodelle entlang eines fünfphasigen Rahmens zu entwickeln, zu prototypisieren und zu bewerten: Erkunden, Ideenfindung, Prototypentwicklung, Testen und Realisieren. Validiert durch Co-Creation-Workshops mit einem produzierenden KMU zeigt die Methode, wie werteorientiertes Design Risiken reduziert, Vertrauen aufbaut und die Entwicklung innovativer sowie ethisch ...

Der Engineer-to-Order (ETO)-Produktionsansatz gewinnt durch die steigende Nachfrage nach individualisierten Produkten und kleinen Losgrößen zunehmend an Bedeutung. ETO verringert jedoch die Skaleneffekte der Serienfertigung, da jeder Auftrag maßgeschneiderte Engineering- und Produktionsschritte erfordert. Dieser Effizienzverlust kann durch eine bedarfsgesteuerte und kontextbezogene Informationsbereitstellung während des Produktentwicklungsprozesses reduziert werden. Ein auf semantischer Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning basierendes Empfehlungssystem kann dies unterstützen, indem es i) historische Daten und Vorwissen, z. B. Zeichnungen oder Stücklisten aus früheren Projekten, analysiert und ii) Vorschläge zur Wiederverwendung von Designs oder für Designalternativen macht, und so die genannten Effekte kompensieren.

Die Strategische Produktplanung (SPP) muss sich aktuellen Herausforderungen wie Kreislaufwirtschaft, Digitale Geschäftsmodelle und Interdisziplinarität stellen. Etablierte Vorgehensmodelle sind beispielsweise nur bedingt auf Produkt-Service-Systeme anwendbar. In diesem Beitrag wird ein neues Modell der SPP vorgestellt, das auf einer Analyse von 230 existierenden SPP-Ansätzen basiert und Digitale Zwillinge zur kontinuierlichen Informationsrückführung aus dem gesamten Produktlebenszyklus integriert. Dies ermöglicht eine vorläufige Produktüberwachung und eine dynamische Anpassung der SPP. Das Modell folgt einem agilen, iterativen Ansatz bestehend aus fünf zyklischen Kernaktivitäten, die entlang der zunehmenden Reife durch fünf Kontrollpunkte strukturiert werden. Die frühzeitige Berücksichtigung der Kreislauffähigkeit sorgt für ressourcenschonende Produkte und Produktionsprozesse. Durch Flexibilität, Informationszirkularität und Nachhaltigkeit ist das Modell zukunftsfähig ...

Im Entwicklungsprozess werden Entscheidungen mit Wirkung auf die Nachhaltigkeit von Produkten getroffen. Mit zunehmendem Entwicklungsfortschritt können auch Aussagen zur Nachhaltigkeit konkretisiert werden. Während zunächst nur Abschätzungen anhand von verwandten Produkten und Prozessen möglich sind, können später etwa Betriebs- und Maschinendaten genutzt werden. Werden Metriken für Kennzahlen verwendet, sollte die Qualität der verwendeten Daten nachvollziehbar sein. Dazu werden relevante Datenqualitätskriterien und -indikatoren ausgewählt und in Bezug gesetzt. Die Verfügbarkeit von Daten kann gesteigert werden, indem die Produktentwicklung auf Partner in Datenökosystemen zurückgreift. Die Grundlage bilden Datenräume wie Gaia-X, Catena-X und Manufacturing-X.

Technische Systeme sind durch eine zunehmende Interdisziplinarität, Komplexität und eine immer stärkere Vernetzung gekennzeichnet. Produkt und Produktionssystem erfordern eine disziplinübergreifende Mehrzieloptimierung. Durch den Anspruch auf Nachhaltigkeit und Kreislauffähigkeit steigt die Komplexität nochmals. Die Leistungsfähigkeit bislang etablierter Verfahren der Ingenieurwissenschaften stößt an ihre Grenzen – die sich wiederum nur durch die systematische Einbeziehung von Daten überwinden lassen. Das ist Ziel einer „Hybriden Entscheidungsunterstützung“: Data Science und Künstliche Intelligenz sollen zur Ergänzung der menschlichen Fähigkeiten in Verbindung mit bisherigen Heuristiken, Methoden, Modellbildung und Simulation genutzt werden können, um die Leistungsfähigkeit der Produktentstehung zu erhöhen.

Für eine erfolgreiche Umsetzung der Kreislaufwirtschaft auf industrieller Ebene müssen bereits in frühen Phasen der Produktentstehung kreislauforientiertes und zirkuläres Design von Produkten und Dienstleistungen sowie passende Geschäftsmodelle mitgedacht werden.

Um zukünftig Verbesserungen der zirkulären Produkteigenschaften wie Lebenszeitverlängerung, Weiternutzung oder hochwertiges Recycling zu realisieren, müssen industrielle Produktentwicklungs- und Designprozesse den gesamten ökologischen und ökonomischen Lebenszyklus von Produkten berücksichtigen. Dieser Artikel erläutert an einem Unternehmensbeispiel, wie solche Prozesse mithilfe der Makigami-Methode erfasst und analysiert werden können, um ein umfassendes „Design for Circularity“ zu unterstützen. Der gewählte Ansatz erleichtert die Identifikation der Anwendungszeitpunkte zirkulärer Designentscheidungen und die Implementierung validierter Kreislaufwirtschaftsprinzipien.

Die Entwicklung von Textilprodukten ist mit hohem Material-, Zeit-, Personal- und Kostenaufwand verbunden. Bisher ist der Entwicklungsprozess geprägt von einer empirischen Vorgehensweise, die auf dem Knowhow langjähriger Fachkräfte beruht. Dieses Expertenwissen ist kaum dokumentiert und damit nicht beliebig abrufbar und reproduzierbar. Aufgrund des Fachkräftemangels und der Altersstruktur der Beschäftigten in der Textilbranche ist der langfristige Wissenstransfer gefährdet. Eine verlässliche Dokumentation der Prozesse durch digitale Zwillinge würde dem entgegenwirken. Der vorliegende Beitrag beschreibt die Entwicklung Experimentierbarer Digitaler Material-(EDMZ) und Prozesszwillinge (EDPZ) sowie deren Einsatz zur Realisierung eines digitalen Produktentwicklungsprozesses, was die Ramp-Up-Phase beschleunigt und die Entwicklungskosten um bis zu 60 % reduzieren kann.

Die anhaltende politische und gesellschaftliche Forderung nach umweltverträglichen Produkten setzt Unternehmen zunehmend unter Druck. Insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen müssen nun schnell Lösungen für diese Anforderungen finden oder entwickeln. In diesem Beitrag wird daher ein methodischer Ansatz vorgestellt, der die bewährten Strategien agiler Produktentwicklungsmethoden mit den etablierten spezifischen Aktivitäten des sogenannten Ökodesigns (engl. „Ecodesign“) verbindet. Die Methodik wird zunächst theoretisch erörtert und dann anhand einer Fallstudie eines Handwerkszeugs in einem realen Unternehmenskontext experimentell evaluiert und diskutiert.