Entwicklung ohne Überraschungen im Zeitalter softwaredefinierter Produkte
Wie Engineering-Teams im Zeitalter softwaredefinierter Produkte den Fokus behalten: Anforderungen strukturieren, Komplexität reduzieren, schneller liefern — mit SPREAD.
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Beheben Sie E/E- und Softwarefehler im R&D bis zu 9-mal schneller
Beheben Sie E/E- und Softwarefehler bis zu 9x schneller mit SPREAD E/E Inspector: Vereinheitlichen Sie Daten, verkürzen Sie die Fehlersuchzeit um 70%.
Digital Thread: Geheimnis von Innovation & Erfolg in komplexen Branchen?
Produktlebenszyklus mit Digital Thread: Brechen Sie Datensilos auf, geben Sie Ingenieuren Echtzeit-Einblicke und fördern Sie schnellere Innovationen.
Zeitenwende in der Verteidigungsindustrie: Warum R&D jetzt schneller werden muss
In diesem Video erklärt Philipp Noll, Co Founder und Managing Director von SPREAD AI, warum AI im Engineering heute oft nicht wirksam eingesetzt werden kann und wie Unternehmen dieses Problem strukturell lösen.
Podcast: Wie bringt man KI ins Engineering?
Warum Daten der Schlüssel für modernes Engineering sind. Philipp Noll von SPREAD spricht im #digdeep Podcast über AI, Produktdaten und Software-defined products.
Die neue Realität im Engineering der Automobilbranche
In diesem Video erklärt Philipp Noll, Co Founder und Managing Director von SPREAD AI, warum AI im Engineering heute oft nicht wirksam eingesetzt werden kann und wie Unternehmen dieses Problem strukturell lösen.
Skalierung industrieller KI von Pilotprojekten zu Mehrwert: Zielarchitektur
Das Whitepaper Scaling Industrial AI from Pilots to Value skizziert eine praktische Referenzarchitektur für die Anwendung von KI über den gesamten Produktlebenszyklus in der Fertigung. Das Dokument konzentriert sich darauf, wie Unternehmen bestehende technische Systeme verbinden, Produktdaten strukturieren und domänenspezifische Arbeitsabläufe einrichten können, um KI im täglichen Betrieb nutzbar zu machen.
The state of software-defined product engineering in 2025
Der Engineering Intelligence Index 2025 untersucht, wie Ingenieure die wachsende Komplexität von softwaredefinierten Produkten bewältigen. Der Bericht basiert auf Umfragedaten von Ingenieuren aus der Fertigungsindustrie in den USA und Europa und bietet einen faktenbasierten Überblick über aktuelle Herausforderungen, Kosten, betriebliche und technologische Anforderungen, KI-Bereitschaft und neue Praktiken im Engineering.
Digitalisierung komplexer Systeme: Knowledge Graphen und LLMs im Systems Engineering
Optimieren Sie die Entwicklung komplexer Systeme mit Wissensgraphen und LLMs, um die Rückverfolgbarkeit zu verbessern, die Kosten zu senken und die Entwicklung von softwaredefinierten Fahrzeugen und Flugzeugen zu beschleunigen.