Product Twin, AI Agents und Action Cloud in einer intelligenten Low-Code Umgebung
Unser Product Twin steht für die Funktionsweise eines Systems. Zusammen mit unserem zugrundeliegenden Knowledge Graph verbindet er alle Produktdaten und stellt sie in einen logischen Kontext. Dies erleichtert es Ingenieuren aus allen Bereichen, kritische Abhängigkeiten in ihrem Arbeitsablauf zu berücksichtigen, unterstützt durch intuitive Lösungen mit einem Agentic Layer.
10x
schnellere Markteinführung
50%
Reduktion der Kosten
Überragende
Produktqualität
In 4 Schritten zu einer Ende-zu-Ende Produktdaten-Journey
Von dezentralen Produktdaten zu nutzbarer Agentic Engineering Intelligence
Verknüpfen Sie Ihre Datenquellen
Ganz gleich, ob Daten von bestehenden Systemen, strukturierte oder unstrukturierte Daten. Verknüpfen Sie alle Datenquellen, um ein einheitliches Bild Ihrer Daten zu erhalten.
Bilden Sie Daten im Kontext ab
Erstellen Sie logische Verbindungen, indem Sie die Daten auf das normalisierte Informationsmodell von SPREAD abbilden. Auf diese Weise können Sie schnell ein umfassendes Verständnis der Daten über Domänen hinweg aufbauen.
Individualisieren Sie unsere out-of-the-box Anwendungen
Verwenden Sie vorkonfigurierte Anwendungen oder erstellen Sie benutzerdefinierte Anwendungen, die Ihnen die Kontrolle und Flexibilität bieten, die Sie über die für Ihren speziellen Anwendungsfall erforderlichen Produktinformationen benötigen — mit unserer Low-Code-Kollaborationsumgebung, den KI-Agenten, die es Ihnen ermöglichen, in natürlicher Sprache zu interagieren und technische Aufgaben zu automatisieren.
Schnelle Wertschöpfung dank Agentic Engineering Intelligence
Mit den Daten im Kontext können Sie einfach Ihre Lösung auswählen und die Erkenntnisse dort anwenden, wo Sie sie benötigen — in R&D, Produktion und Aftermarket.
Mehr Engineering Intelligence mit AI Agents
AI Agents von SPREAD nutzen strukturierte Daten sowie kontextbezogenes Verständnis, um Konzepte miteinander zu vergleichen und zu optimieren. Sie unterstützen Ingenieure bei der Verfeinerung und Validierung ihrer Arbeit und verbessern so die Effizienz, Sicherheit und den technologischen Fortschritt.
FAQs
SPREAD's Agentic Engineering Intelligence ist ein KI-gestütztes, föderiertes System, das für Ingenieurteams entwickelt wurde. Es besteht aus drei Kernschichten:
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Rapid Data Ingestion - Intelligente Konnektoren integrieren strukturierte und unstrukturierte Daten aus CAD, PLM, ERP, IoT und anderen Quellen in den Engineering Intelligence Graph.
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Product Twin (PT) - Ein föderierter Knowledge Graph, der Daten über den gesamten Produktlebenszyklus kontextualisiert und Ingenieuren ein einheitliches, abfragbares Datenmodell zur Verfügung stellt.
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Action Cloud - KI-gesteuerte Automatisierung und Analysen ermöglichen es Ingenieuren, Compliance-Checks durchzuführen, Anforderungen zu optimieren und Abhängigkeiten effizient zu analysieren.
Diese Architektur wandelt technische Rohdaten in kontextbezogenes, KI-gestütztes Wissen um, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Entscheidungsfindung verbessert wird.
SPREAD integriert und analysiert verschiedene Produktdaten über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Dazu gehören CAD-Konstruktionsdaten, technische Spezifikationen, Produktionsmetriken, Testergebnisse, Wartungsprotokolle und Feedback aus der realen Nutzung.
Dank der Zusammenführung strukturierter sowie unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen schafft SPREAD eine umfassende, vernetzte Ansicht, die es Ingenieuren ermöglicht, komplexe Abhängigkeiten zu verstehen, datengestützte Entscheidungen zu treffen und Produktentwicklungs- und Supportprozesse zu optimieren.
EI-Agenten sind KI-gestützte Routinen, die innerhalb des Engineering Intelligence Graph von SPREAD arbeiten. Ihnen kann unter anderem beigebracht werden, technische Aufgaben zu automatisieren, indem sie z.B. Abfragen interpretieren, auf strukturierte und unstrukturierte Daten zugreifen und validierte, kontextbezogene Erkenntnisse liefern.
Diese Agenten rationalisieren Arbeitsabläufe, verbessern die Datenzuordnung und unterstützen hochwertige Aufgaben wie Anforderungsanalyse, Fehlermustererkennung und Spezifikationserstellung.