Da die gesetzlichen Anforderungen immer strenger werden, sind ein sauberes Datenmanagement und die Systemintegration für die Automobilhersteller heute von entscheidender Bedeutung. Eine der wichtigsten Vorschriften, UNR 156 zum Software-Update-Management, unterstreicht die Bedeutung der Rückverfolgbarkeit und der Sicherstellung, dass zertifizierte Werte von jedem Update unberührt bleiben. Um dies zu erreichen, müssen jedoch fragmentierte Konstruktionsdaten, Werkzeugbrüche und veraltete PLM-Probleme überwunden werden - Probleme, die die R&D-Effizienz für Innovationen in der Automobilindustrie behindern.

Angesichts der komplexen Integration von Hardware und Software kann die Verwaltung der Versionskontrolle und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften eine große Herausforderung darstellen. Herkömmliche Software für das Änderungsmanagement kann mit der zunehmenden Geschwindigkeit von Software-Updates nur schwer Schritt halten, was oft zu Datensilos führt, die die Entscheidungsfindung verlangsamen. Durch den Einsatz von KI-gesteuerter Automatisierung können Hersteller die Datenerfassung, -integration und -validierung verbessern, die manuelle Arbeit reduzieren und sicherstellen, dass Softwareänderungen transparent und konform bleiben.

Diskutieren Sie mit Markus Kühl (Geschäftsführer & Gründer, Getetec GmbH und PREEvision), Jochen Weiler (SUMS Manager, Mercedes-Benz Vans) und Daniel Metzinger (Senior Solution Manager, SPREAD & ehemaliger R&D Engineer, Mercedes-Benz):


- Die Rolle von KI bei der Überwindung fragmentierter Konstruktionsdaten und Werkzeugbrüche
- Wie sauberes Versionsmanagement die Einhaltung von UNR 156 sicherstellt
- Strategien zur Überwindung von PLM-Altlasten in modernen Entwicklungsumgebungen
- Best Practices für die Optimierung von Änderungsmanagement-Software zur Verbesserung der R&D-Effizienz

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