In der industriellen Produktentwicklung entsteht und zirkuliert ein enormes Maß an Wissen - über Materialien, Baugruppen, Berechnungsverfahren und funktionale Abhängigkeiten zwischen Komponenten. Dieses Wissen bildet den eigentlichen Wertschöpfungskern technischer Entwicklung, bleibt jedoch häufig in fragmentierter Form erhalten: In individuellen Erfahrungsbeständen, in Tabellen, in unstrukturierten Dokumenten oder in isolierten Softwaretools. Wer versucht, bestehende Produktvarianten gezielt wiederzuverwenden oder auf neue Anforderungen anzupassen, stößt daher schnell an systemische Grenzen. Relevante Daten sind schwer auffindbar, Zusammenhänge zwischen Konstruktionsmerkmalen bleiben implizit, und der Aufwand, bestehende Lösungen zu identifizieren und zu bewerten, übersteigt oft den Nutzen. In der Praxis führt dies nicht selten dazu, dass Produkte trotz vorhandener Ähnlichkeiten vollständig neu konstruiert werden. Ein Vorgehen, das zeitaufwendig, kostenintensiv und im Kontext der Digitalisierung ineffizient ist. Das am Fraunhofer IPK entwickelte methodische Vorgehen adressiert genau diese Herausforderung. Es zielt darauf ab, Entwicklungswissen so zu formalisieren, dass es sowohl für Maschinen als auch für Fachkräfte in Konstruktion, Simulation oder Angebotserstellung verständlich und wiederverwendbar ist. Die zentrale Grundlage bildet dabei eine Ontologie: ein semantisches Informationsmodell, das die Begriffe, Beziehungen und Regeln eines technischen Domänenwissens strukturiert beschreibt und damit eine gemeinsame Sprache zwischen Menschen und Maschinen schafft.
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Die Cloud gilt als Kerntechnologie für die Digitalisierung. Doch viele Unternehmen sind sich noch unsicher, wie sie die Transformation angehen sollen. Die Wahl des ersten Hyperscalers will gut überlegt sein, denn sie schafft die technische Grundlage für die künftige Geschäftsentwicklung. ...
Die disruptive Einführung generativer Künstlicher Intelligenz - allen voran durch Dienste wie ChatGPT - hat die IT- und Cybersicherheitslandschaft in den vergangenen zwei Jahren grundlegend verändert. Was zunächst als experimentelles Tool begann, ist heute ein strategischer Bestandteil moderner Sicherheitsarchitekturen. Gleichzeitig hat die stetig wachsende digitale Komplexität in Unternehmen ein...
Wir alle kennen die typischen Symptome unzureichenden Wissensmanagements in Organisationen: An Prozess- und Teamschnittstellen gehen Informationen verloren, Entscheidungen sind im Nachhinein nicht mehr nachvollziehbar, Schulungen stehen losgelöst vom konkreten Arbeitskontext, neuen Mitarbeitenden fällt die Einarbeitung schwer, Wissen wird eher individuell genutzt als kollektiv geteilt und Fehler zwa...
Um die Komplexität cyber-physischer Systeme (CPS) zu bewältigen, ist eine stärkere digitale Integration in den Ingenieurwissenschaften notwendig. Dabei werden häufig die Begriffe digitale Durchgängigkeit und Traceability synonym verwendet, da beide die kontinuierliche Verfügbarkeit und Rückverfolgbarkeit von Daten über den gesamten Entwicklungsprozess hinweg betonen....
Wofür lässt sich Künstliche Intelligenz nutzen? Und wie stark wird sie unser Leben und die Arbeitswelt verändern? Viele Antworten darauf sind bislang noch offen. Entsprechend viele Projekte laufen derzeit in Unternehmen, um die Möglichkeiten und Grenzen von KI auszuloten. Glaubt man den aktuellen Veröffentlichungen zum Thema Künstliche Intelligenz, entsteht schnell der Eindruck, dass sich die Ar...
Produktionsbetriebe gelten als eines der größten und vielversprechendsten Einsatzgebiete für Künstliche Intelligenz. Doch häufig stehen Aufwand und Ertrag, Erwartungen und Ergebnisse von KI-Projekten in einem krassen Missverhältnis. Verantwortlich dafür sind charakteristische Irrtümer und Fehlentscheidungen, die es zu vermeiden gilt....
Automatisierte Produktionsabläufe mit Künstlicher Intelligenz, schnellere Fertigung durch 3D-Druck oder humanoide Roboter, die gefährliche Schweißarbeiten übernehmen - Deutschlands Fabriken werden digitaler. Die deutsche Industrie bewertet den Einsatz digitaler Technologien in der Produktion weit überwiegend positiv: 81 Prozent der deutschen Industrieunternehmen sehen Industrie 4.0 als Chance, nu...
KI-Systeme zeigen immer mehr Eigenschaften und Fähigkeiten, die vor nicht allzu langer Zeit noch als ureigen menschlich galten. Sie reagieren scheinbar empathisch, spiegeln Stimmungen und wirken zunehmend wie ein echtes Gegenüber. Gleichzeitig können sie jedoch "halluzinieren" - also überzeugend formulierte, aber falsche Informationen erzeugen. Deshalb sollte man ihren Aussagen und Empfe...
