Warum Produkte jedes Mal neu entwickeln?
Warum Produkte jedes Mal neu entwickeln?
Warum Produkte jedes Mal neu entwickeln?
Produktvarianten lassen sich automatisiert von der Kundenanfrage bis zur Produktionsfreigabe ableiten.
Wir automatisieren den Produktentstehungsprozess für mechatronische Systeme. Vom Vertrieb über die Entwicklung bis zur Produktionsplanung.
Herausforderung
Die Produktentstehung ist sehr manuell. Ingenieur:innen verlieren Zeit durch repetitive Arbeit und entwickeln vieles neu, was eigentlich schon einmal entwickelt wurde. Das Ergebnis: Eine lange Time-to-Market und hohe Kosten.
Warum ist das so
Weil Produktwissen in Köpfen und Tools existiert - aber nicht durchgängig nutzbar ist.
Kein durchgängiges Modell
Der Zusammenhang zwischen Kundenanforderungen, Produkt und Prozess ist nicht modelliert.
Damit können bei neuen Kundenanfragen, Produkte und begleitende Dokumente, wie Arbeitsplan und Stückliste nicht automatisiert abgeleitet werden.
Heterogene Systeme
Im Produktentstehungsprozess trifft man typischerweise auf eine heterogene Toollandschaft statt auf eine führende Standardsoftware.
Vertrieb, Entwicklung und Produktionsplanung arbeiten in getrennten, nicht miteinander verbundenen Systemen von unterschiedlichen Herstellern. 150 unterschiedliche Tools sind keine Seltenheit.
wenig Automatisierung
Informationen und Dokumente werden manuell ausgewertet.
Daten und Parameter werden händisch von einem System zum anderen übertragen.
Informationen wie ähnliche Bauteile, Stücklisten oder Arbeitspläne müssen umständlich recherchiert werden.
Warum ist das so
Weil Produktwissen in Köpfen und Tools existiert - aber nicht durchgängig nutzbar ist.
Kein durchgängiges Modell
Der Zusammenhang zwischen Kundenanforderungen, Produkt und Prozess ist nicht modelliert.
Damit können bei neuen Kundenanfragen, Produkte und begleitende Dokumente, wie Arbeitsplan und Stückliste nicht automatisiert abgeleitet werden.
Heterogene Systeme
Im Produktentstehungsprozess trifft man typischerweise auf eine heterogene Toollandschaft statt auf eine führende Standardsoftware.
Vertrieb, Entwicklung und Produktionsplanung arbeiten in getrennten, nicht miteinander verbundenen Systemen von unterschiedlichen Herstellern. 150 unterschiedliche Tools sind keine Seltenheit.
wenig Automatisierung
Informationen und Dokumente werden manuell ausgewertet.
Daten und Parameter werden händisch von einem System zum anderen übertragen.
Informationen wie ähnliche Bauteile, Stücklisten oder Arbeitspläne müssen umständlich recherchiert werden.
Warum ist das so
Weil Produktwissen in Köpfen und Tools existiert - aber nicht durchgängig nutzbar ist.
Kein durchgängiges Modell
Der Zusammenhang zwischen Kundenanforderungen, Produkt und Prozess ist nicht modelliert.
Damit können bei neuen Kundenanfragen, Produkte und begleitende Dokumente, wie Arbeitsplan und Stückliste nicht automatisiert abgeleitet werden.
Heterogene Systeme
Im Produktentstehungsprozess trifft man typischerweise auf eine heterogene Toollandschaft statt auf eine führende Standardsoftware.
Vertrieb, Entwicklung und Produktionsplanung arbeiten in getrennten, nicht miteinander verbundenen Systemen von unterschiedlichen Herstellern. 150 unterschiedliche Tools sind keine Seltenheit.
wenig Automatisierung
Informationen und Dokumente werden manuell ausgewertet.
Daten und Parameter werden händisch von einem System zum anderen übertragen.
Informationen wie ähnliche Bauteile, Stücklisten oder Arbeitspläne müssen umständlich recherchiert werden.
Warum ist das so
Weil Produktwissen in Köpfen und Tools existiert - aber nicht durchgängig nutzbar ist.
Kein durchgängiges Modell
Der Zusammenhang zwischen Kundenanforderungen, Produkt und Prozess ist nicht modelliert.
Damit können bei neuen Kundenanfragen, Produkte und begleitende Dokumente, wie Arbeitsplan und Stückliste nicht automatisiert abgeleitet werden.
Heterogene Systeme
Im Produktentstehungsprozess trifft man typischerweise auf eine heterogene Toollandschaft statt auf eine führende Standardsoftware.
Vertrieb, Entwicklung und Produktionsplanung arbeiten in getrennten, nicht miteinander verbundenen Systemen von unterschiedlichen Herstellern. 150 unterschiedliche Tools sind keine Seltenheit.
wenig Automatisierung
Informationen und Dokumente werden manuell ausgewertet.
Daten und Parameter werden händisch von einem System zum anderen übertragen.
Informationen wie ähnliche Bauteile, Stücklisten oder Arbeitspläne müssen umständlich recherchiert werden.
Was ist die Ursache?
Die Idee, den Produktentstehungsprozess durchgängig zu gestalten und Produktvarianten systematisch abzuleiten, ist nicht neu. Industrie, Softwareanbieter und Forschungseinrichtungen arbeiten seit Jahrzehnten – genau genommen seit den 1980er Jahren – daran, genau dieses Ziel zu erreichen.
In der Praxis sind viele dieser Ansätze gescheitert oder haben sich nur punktuell durchgesetzt. Warum?
Was ist die Ursache?
Die Idee, den Produktentstehungsprozess durchgängig zu gestalten und Produktvarianten systematisch abzuleiten, ist nicht neu. Industrie, Softwareanbieter und Forschungseinrichtungen arbeiten seit Jahrzehnten – genau genommen seit den 1980er Jahren – daran, genau dieses Ziel zu erreichen.
In der Praxis sind viele dieser Ansätze gescheitert oder haben sich nur punktuell durchgesetzt. Warum?
Was ist die Ursache?
Die Idee, den Produktentstehungsprozess durchgängig zu gestalten und Produktvarianten systematisch abzuleiten, ist nicht neu. Industrie, Softwareanbieter und Forschungseinrichtungen arbeiten seit Jahrzehnten – genau genommen seit den 1980er Jahren – daran, genau dieses Ziel zu erreichen.
In der Praxis sind viele dieser Ansätze gescheitert oder haben sich nur punktuell durchgesetzt. Warum?
Starre Regelwerke
Hoher initialer Modellierungsaufwand, manuelle Pflege, schnelle Veralterung.
Starre Regelwerke
Hoher initialer Modellierungsaufwand, manuelle Pflege, schnelle Veralterung.
Starre Regelwerke
Hoher initialer Modellierungsaufwand, manuelle Pflege, schnelle Veralterung.
Fragmentierte Toollandschaft
Hunderte Werkzeuge, getrennte Datenmodelle, fehlende Durchgängigkeit.
Fragmentierte Toollandschaft
Hunderte Werkzeuge, getrennte Datenmodelle, fehlende Durchgängigkeit.
Fragmentierte Toollandschaft
Hunderte Werkzeuge, getrennte Datenmodelle, fehlende Durchgängigkeit.
Individuelle Softwareintegration
Teure, langlaufende IT-Projekte führen zu Systemen mit geringer Anpassungsfähigkeit.
Individuelle Softwareintegration
Teure, langlaufende IT-Projekte führen zu Systemen mit geringer Anpassungsfähigkeit.
Individuelle Softwareintegration
Teure, langlaufende IT-Projekte führen zu Systemen mit geringer Anpassungsfähigkeit.
Was ist heute anders?
Neue Technologien ermöglichen eine andere Herangehensweise
Wissen
Mit modernen KI-Verfahren kann die Beziehung zwischen Kundenanforderung, Produkt und Prozess teilautomatisiert erfasst und miteinander verknüpft werden. So entsteht eine strukturierte Wissensbasis, die die Grundlagen für Automatisierung und KI bildet.
Systeme
Anstatt Schnittstellen über individuelle Softwareentwicklung aufzubauen, lassen sich Softwaresysteme mit wenig Aufwand durch vorgefertigte Adapter verbinden.
Automatisierung
Informationen können automatisiert ausgewertet, weitergegeben und weiterverarbeitet werden. Prozesse können sukzessiv automatisiert und ein Big-Bang umgangen werden.
Der Ansatz
Der Ansatz
Der Ansatz
Das Zusammenspiel aus Integration, Workflows, Knowledge Graph und KI ermöglichen eine skalierbare und nachhaltige Automatisierung des Produktentstehungsprozesses.
01
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01
Schnittstellen
Eine umfangreiche Schnittstellenbibliothek zu allen wichtigen Engineering- und Planungswerkzeugen erleichtert die Integration fragmentierter IT-Systeme erheblich. Teure Softwareindividualentwicklungsprojekte sind damit genauso wenig nötig wie die Einführung einer geschlossenen Engineering-Plattform eines einzelnen Softwareherstellers.
Schnittstellen
Eine umfangreiche Schnittstellenbibliothek zu allen wichtigen Engineering- und Planungswerkzeugen erleichtert die Integration fragmentierter IT-Systeme erheblich. Teure Softwareindividualentwicklungsprojekte sind damit genauso wenig nötig wie die Einführung einer geschlossenen Engineering-Plattform eines einzelnen Softwareherstellers.
Schnittstellen
Eine umfangreiche Schnittstellenbibliothek zu allen wichtigen Engineering- und Planungswerkzeugen erleichtert die Integration fragmentierter IT-Systeme erheblich. Teure Softwareindividualentwicklungsprojekte sind damit genauso wenig nötig wie die Einführung einer geschlossenen Engineering-Plattform eines einzelnen Softwareherstellers.
02
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Workflowautomatisierung
Workflows definieren, wann welche Informationen benötigt werden, wie sie weiterverarbeitet werden und wo Entscheidungen bewusst beim Menschen bleiben. Auf diese Weise lassen sich Prozesse schrittweise ohne Programmier-Know-how automatisieren. Je nach Komplexität können dabei KI-Agenten zum Einsatz kommen.
Workflowautomatisierung
Workflows definieren, wann welche Informationen benötigt werden, wie sie weiterverarbeitet werden und wo Entscheidungen bewusst beim Menschen bleiben. Auf diese Weise lassen sich Prozesse schrittweise ohne Programmier-Know-how automatisieren. Je nach Komplexität können dabei KI-Agenten zum Einsatz kommen.
Workflowautomatisierung
Workflows definieren, wann welche Informationen benötigt werden, wie sie weiterverarbeitet werden und wo Entscheidungen bewusst beim Menschen bleiben. Auf diese Weise lassen sich Prozesse schrittweise ohne Programmier-Know-how automatisieren. Je nach Komplexität können dabei KI-Agenten zum Einsatz kommen.
03
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Knowledge Graph
Damit KI zuverlässig arbeiten kann, braucht es eine gemeinsame Wissensbasis. Beziehungen zwischen Anforderungen, Produkt und Prozessen werden teilautomatisiert aus unterschiedlichen Datenquellen erfasst und miteinander verknüpft. Man spricht hier von einem sogenannten Knowledge Graphen: einem strukturierten Modell des Produkt- und Prozesswissens, das Zusammenhänge explizit abbildet und für Menschen und KI nachvollziehbar macht.
Knowledge Graph
Damit KI zuverlässig arbeiten kann, braucht es eine gemeinsame Wissensbasis. Beziehungen zwischen Anforderungen, Produkt und Prozessen werden teilautomatisiert aus unterschiedlichen Datenquellen erfasst und miteinander verknüpft. Man spricht hier von einem sogenannten Knowledge Graphen: einem strukturierten Modell des Produkt- und Prozesswissens, das Zusammenhänge explizit abbildet und für Menschen und KI nachvollziehbar macht.
Knowledge Graph
Damit KI zuverlässig arbeiten kann, braucht es eine gemeinsame Wissensbasis. Beziehungen zwischen Anforderungen, Produkt und Prozessen werden teilautomatisiert aus unterschiedlichen Datenquellen erfasst und miteinander verknüpft. Man spricht hier von einem sogenannten Knowledge Graphen: einem strukturierten Modell des Produkt- und Prozesswissens, das Zusammenhänge explizit abbildet und für Menschen und KI nachvollziehbar macht.
04
04
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KI-Services
Auf dieser Grundlage können spezialisierte KI-Services eingesetzt werden, zum Beispiel: Identifikation ähnlicher Produkte und Baugruppen; Entscheidungsunterstützung, auf welcher Maschine ein Bauteil gefertigt werden kann; Erzeugung von Montagevorranggraphen aus historischen Arbeitsplänen.
KI-Services
Auf dieser Grundlage können spezialisierte KI-Services eingesetzt werden, zum Beispiel: Identifikation ähnlicher Produkte und Baugruppen; Entscheidungsunterstützung, auf welcher Maschine ein Bauteil gefertigt werden kann; Erzeugung von Montagevorranggraphen aus historischen Arbeitsplänen.
KI-Services
Auf dieser Grundlage können spezialisierte KI-Services eingesetzt werden, zum Beispiel: Identifikation ähnlicher Produkte und Baugruppen; Entscheidungsunterstützung, auf welcher Maschine ein Bauteil gefertigt werden kann; Erzeugung von Montagevorranggraphen aus historischen Arbeitsplänen.
Branchen
Für alle Unternehmen mit hoher Produktvarianz und komplexen mechatronischen Produkten mit hohem Engineering-Anteil
Medizintechnik
Maschinenbau
Automotive
Energietechnik
Rüstungsindustrie
Luft- und Raumfahrt
Medizintechnik
Maschinenbau
Automotive
Energietechnik
Rüstungsindustrie
Luft- und Raumfahrt
Medizintechnik
Maschinenbau
Automotive
Energietechnik
Rüstungsindustrie
Luft- und Raumfahrt
Einsatzbereiche
In denen eine Automatisierung im Produktentstehungsprozess deutliche Effizienzgewinne erzielen kann.
Vertrieb
Beispiel:
RfQ
Entwicklung
Beispiel:
Variantenkonfiguration
Produktionsplanung
Beispiel:
Arbeitsplanerstellung
Einsatzbereiche
In denen eine Automatisierung im Produktentstehungsprozess deutliche Effizienzgewinne erzielen kann.
Vertrieb
Beispiel:
RfQ
Entwicklung
Beispiel:
Variantenkonfiguration
Produktionsplanung
Beispiel:
Arbeitsplanerstellung
Einsatzbereiche
In denen eine Automatisierung im Produktentstehungsprozess deutliche Effizienzgewinne erzielen kann.
Vertrieb
Beispiel:
RfQ
Entwicklung
Beispiel:
Variantenkonfiguration
Produktionsplanung
Beispiel:
Arbeitsplanerstellung
Typische Effizienzgewinne
Typische Effizienzgewinne
Typische Effizienzgewinne
Unsere Erfahrung aus der Industrie zeigt:
Durch die systematische Ableitung von Produkten und Varianten lassen sich entlang des gesamten Produktentstehungsprozesses hohe Effizienzgewinne erzielen.
Die folgenden Kennzahlen zeigen unsere Erfahrungswerte, die Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen mit dem Ansatz erreichen.
-10%
-10%
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Personalkosten
+15-30%
+15-30%
+15-30%
Umsatz
-30%
-30%
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Durchlaufzeit
Wie wir das erreichen
Wie wir das erreichen
Wie wir das erreichen
In der wailand Plattform verbinden wir IT-Integrationen mit semantischem Beziehungswissen, Workflow-Automatisierung und KI-Services - und greifen dabei durchgängig auf KI-Fähigkeiten zurück, um den Produktentstehungsprozess End-to-End zu automatisieren.
Knowledge Layer
Zur semantischen Verknüpfung von Beziehungwissen über IT-Grenzen hinweg
> wailand Plattform
02
Workflow Layer
Zur Automatisierung von Prozessen und Workflows und dem gezielten Einsatz von KI
> wailand Plattform
03
Service Layer
Zur gezielten Nutzung von (AI-)Services wie der Ähnlichkeitsanalyse für den PEP
> wailand Plattform
04
Knowledge Layer
Zur semantischen Verknüpfung von Beziehungwissen über IT-Grenzen hinweg
> wailand Plattform
Workflow Layer
Zur Automatisierung von Prozessen und Workflows und dem gezielten Einsatz von KI
> wailand Plattform
03
Service Layer
Zur gezielten Nutzung von (AI-)Services wie der Ähnlichkeitsanalyse für den PEP
> wailand Plattform
04
Knowledge Layer
Zur semantischen Verknüpfung von Beziehungwissen über IT-Grenzen hinweg
> wailand Plattform
Workflow Layer
Zur Automatisierung von Prozessen und Workflows und dem gezielten Einsatz von KI
> wailand Plattform
03
Service Layer
Zur gezielten Nutzung von (AI-)Services wie der Ähnlichkeitsanalyse für den PEP
> wailand Plattform
04
Wo liegt Ihr größter Hebel in der Produktentstehung?
