Moderne Fahrzeuge und Flugzeuge sind nicht mehr nur Maschinen. Sie sind softwaredefinierte, datengesteuerte Ökosysteme, deren Komplexität exponentiell zunimmt. Allein in der Automobilindustrie ist die Softwarekomplexität in den letzten zehn Jahren um 300 % gestiegen. Jede neue Funktion bringt mehr Steuergeräte, mehr Datenflüsse und mehr Abhängigkeiten mit sich. Das Ergebnis? Explodierende Kosten, verzögerte SOPs und eine fragile Rückverfolgbarkeit, die bei Änderungen der Vorschriften oder des Designs oft zusammenbricht.
Traditionelles Anforderungsmanagement kann da nicht mithalten. Spezifikationen bleiben in PDF-Dateien und Tabellenkalkulationen mit Tausenden von Seiten, die über verschiedene Abteilungen und Lieferanten verstreut sind, verschlossen. Ingenieure verbringen Wochen damit, Daten zu konsolidieren, anstatt innovativ zu arbeiten. Fehler in späten Phasen kosten jeden Monat Millionen durch Verzögerungen und Nacharbeit.
In dem Papier wird argumentiert, dass die Kombination von Knowledge Graphen und Large Language Models (LLMs) zur Bewältigung dieser Herausforderung unerlässlich ist:
Knowledge Graphen verknüpfen strukturierte Produktdaten über Domänen hinweg und schaffen so ein verbundenes Rückgrat mit vollständiger Rückverfolgbarkeit von den Anforderungen bis zur Implementierung.
LLMs erschließen die riesige Menge an unstrukturierten Daten, von Anforderungsspezifikationen bis hin zu Diagrammen, indem sie Muster extrahieren und in strukturierte, umsetzbare Eingaben umwandeln.
Zusammen bilden sie die Grundlage für ein skalierbares, datengesteuertes Systems Engineering. Dies ermöglicht Rückverfolgbarkeit in Echtzeit, beschleunigt die Ausführung von V-Modellen und reduziert den Koordinationsaufwand, der die Entwicklung mechatronischer Systeme verlangsamt.
Für Führungskräfte liegt die Erkenntnis auf der Hand: Ohne ein produktdatengesteuertes Rückgrat, das sowohl auf Knowledge Graphs als auch auf LLMs basiert, wird die Komplexität weiterhin Geschwindigkeit, Kosten und Qualität untergraben. Damit können Unternehmen das Variantenchaos reduzieren, kostspielige Nacharbeit verhindern und softwaredefinierte Fahrzeuge und Flugzeuge schneller, kostengünstiger und zuverlässiger auf den Markt bringen.