Bei SPREAD entwickeln wir ein Engineering Intelligence Network - eine Softwarelösung, die Produktdaten und Ingenieurwissen aus verschiedenen Bereichen zusammenführt.
Das Ziel? Produktinformationen für jeden leicht zugänglich und umsetzbar zu machen, damit Ingenieure neue Produkte innovativer, effizienter und nachhaltiger entwickeln können.
Was für Produkte?
Maschinen mit hochkomplexen Systemen wie zum Beispiel Fahrzeuge, Flugzeuge. Denn dies sind nun mal Maschinen, die ein komplexes Zusammenspiel von Elektronik-, Mechanik- und Softwarekomponenten haben.
10,000
Um ein hochwertiges Auto zu bauen, das alle Sicherheitsvorschriften erfüllt und den individuellen Kundenanforderungen entspricht, müssen etwa 10.000 Fachexperten aus dem Maschinenbau, Elektrotechnik und Software zusammenarbeiten. Diese Experten müssen jede Menge Produktinformationen sammeln und austauschen, um das Fahrzeug zu konstruieren.
Die eigentliche Herausforderung besteht darin, dieses ganze Wissen zu konsolidieren. Normalerweise sind diese Informationen in verschiedenen Datenbanken, CAD-Dateien, 2D-Zeichnungen, Anforderungslisten oder Bedienungsanleitungen verstreut. Um ein Produkt wirklich zu verstehen, ist es oft notwendig, den Techniker oder Ingenieur zu fragen, der die spezifischen Produktinformationen erstellt hat. In großen Unternehmen, gestaltet sich die Suche nach dieser Person häufig als äußerst schwierig. Oftmals sind Ingenieure in verschiedenen Teams oder sogar in unterschiedlichen Ländern tätig.
70%
Ingenieure verbringen einen Großteil ihrer Zeit damit, manuell Produktdaten zu suchen und aufzubereiten. Diese Informationen sind ausschlaggebend, um optimale Entscheidungen für die Entwicklung, Produktion und Wartung zu treffen. Das wird besonders kompliziert, weil Produkte immer komplexer werden. Die Tools, die wir momentan zur Verfügung haben, sind einfach nicht ausreichend. Das führt oft dazu, dass wichtige technische Informationen verloren gehen, was wiederum zu verzögerten Produkteinführungen, Materialverschwendung und Rückrufen führt.
Fazit: Ingenieure benötigen dringend bessere Werkzeuge.
2x
Laut dem Center for Automotive Management wurden in den Jahren 2011 bis 2020 mehr als doppelt so viele Autos zurückgerufen wie verkauft wurden.
Die Autoindustrie ist sowohl durch Gesetzgeber als auch durch die Wünsche der Kunden einem starken Druck ausgesetzt. Diese verlangen nach mehr Nachhaltigkeit in der Branche, und das nicht nur durch die Elektrifizierung.
Bemerkenswerterweise entstehen bereits während der Entwurfsphase eines Fahrzeugs ganze 80 % der Emissionen.
Es besteht erhebliches Potenzial, den Lebenszyklus von Autos zu verbessern. Ein effizienterer Austausch von Wissen ermöglicht es, viele Materialressourcen später im Lebenszyklus wiederzuverwenden.
SPREAD Intelligence
Als erfahrene Ingenieure in der Automobilindustrie haben wir aus erster Hand erlebt, wie herausfordernd diese Problematik für jeden Autohersteller sein kann. Sie betrifft sämtliche technischen Aspekte und begleitet jeden Schritt des Produktentwicklungsprozesses.
In Anbetracht dieser Herausforderungen fragten wir uns: "Warum bringen wir nicht einfach Produktinformationen und ingenieurtechnisches Wissen auf einer Plattform zusammen?" Wenn man dieses Wissen mit Informationen über Anforderungen, Funktionen und den logischen Zusammenhängen eines Produkts verknüpft, entsteht ein umfassendes Bild und damit die Grundlage für eine agile Produktentwicklung.
Das Engineering Intelligence Network bietet Ingenieuren eine Plattform zum Austausch ihres Wissens, wodurch jede generierte Information über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg skalierbar wird.
Unsere Idee war: Wenn künstliche Intelligenz dazu verwendet werden kann, physische Produkte besser zu verstehen, könnten wir damit die Automobil- und Maschinenbauindustrie flexibler, kostengünstiger und umweltfreundlicher gestalten.
Video von Lukas Beier Design, Musik von Alex Poeppel, und Voiceover von mir.
Wie es zu SPREAD kam
