Komplexes beherrschen KI-Analyse beschleunigt die Produktentwicklung

Anbieter zum Thema

Disy Informationssysteme GmbH

QUNIS GmbH

BigData-Insider

Paderborner Forscher haben eine auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierte Abhängigkeitsanalyse entwickelt, die das Änderungsmanagement bei der Produktentwicklung erleichtert.

Im Rahmen der Produktentwicklung kämpfen sind die beteiligten Praktiker oft mit hoher Komplexität, Dynamik und Unsicherheiten konfrontiert. Der Grund ist, dass in die Entwicklung immer wieder neue Erkenntnisse oder sich verändernde Rahmenbedingungen einfließen müssen, um ein Produkt anwendungsgerecht aus der Taufe zu heben. Wenn diese Anpassungen in späten Stadien der Produktentwicklung berücksichtigt werden müssen, zieht sich das besonders lang hin, was auch noch teuer werden kann und das Erreichen des Projektzieles nicht selten bedroht. Wer dabei nicht alles im Auge habe, um die Risiken und Umstände genau abzuschätzen, vor allem, wenn es komplexe, interdisziplinäre Projekte seien, könne leicht scheitern. Für solche Situationen gibt es nun aber Entspannendes von der Universität Paderborn.

Vom reaktiven zum proaktiven Management

Um Produktentwicklern das Leben leichter zu machen, haben Wissenschaftler des Heinz Nixdorf Instituts der Universität Paderborn gemeinsam mit dem Industriepartner IAV eine neue, auf Künstlicher Intelligenz basierende Methode zur Risikoabschätzung und -steuerung von Anforderungsänderungen unter die Lupe genommen. Das auf zwei Jahre angelegte Projekt „ARCA“ (Automated Requirement Change Analysis for the development of complex technical systems) wurde kürzlich erfolgreich abgeschlossen, heißt es weiter. Es war Teil des Programms „Software-Campus“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) zur Förderung von IT-Führungskräften.

Den Impuls zu dieser Arbeit brachte das Problem, dass es in der industriellen Praxis bisher eben an Werkzeugen mangelte, die über das reaktive Management von Änderungsanforderungen hinausgehen, wie die Forscher anmerken. Das Projektteam haben deshalb eine neue Methode für ein proaktives Management von Anforderungsänderungen (Promarc = Proactive Management of Requirement Changes) sowie einen entsprechenden Software-Prototyp entwickelt. Das Ergebnis soll Entwickler dazu befähigen, Änderungsrisiken von Anforderungen mithilfe von KI frühzeitig abzuschätzen, um gegebenenfalls rechtzeitig Gegenmaßnahmen einzuleiten. Das würde den Aufwand deutlich verringern.

Wenig Änderung, viel Änderungsaufwand

Ein einfaches Beispiel aus der Entwicklung eines LED-Scheinwerfers für Autos soll an dieser Stelle klar machen, wie schnell und stark sich geänderte Anforderungen in einem Teilbereich auf weitere auswirken können. Angenommen, zum Projektstart wurde die Maximaltemperatur des LED-Substrats auf 120 Grad Celsius festgelegt, doch im Laufe der Entwicklung wird die Vorgabe auf 90 Grad Celsius reduziert. Um die Temperatur zu senken und gleichzeitig die Leistung des Scheinwerfers beizubehalten, müssen also mehr LEDs integriert werden, die jedoch weniger Energie benötigen. Dann muss aber der Bauraum möglicherweise vergrößert werden und womöglich die Produktionsmittel für die Fertigung des ganzen Scheinwerfers bis hin zu den Prüfeinrichtungen abgeändert werden. Das sind also interdisziplinäre Anforderungsänderungen für den Energiebedarf, die Anzahl der LEDs und den Bauraum aufgrund von sogenannten Ausbreitungseffekten.

Auf zur nachhaltigeren Produktentwicklung

Um die auf KI basierende Methode zur Risikoabschätzung und -steuerung solcher Anforderungsänderungen, die eine Kette von Maßnahmen nach sich ziehen können, in der Praxis zu testen, haben Pilotanwender bei IAV sie operativ bereits im Rahmen von drei Entwicklungsprojekten angewendet, betonen die Paderborner. Das soll sich nach Aussage der Experten erfolgreich bewährt haben. Näheres wurde aber nicht beschrieben, als dass sich die Produktentwicklung, wie angedacht, damit rascher und problemloser vollziehen ließe. Aufgrund dessen sollen nun weitere Forschungsprojekte, an denen Paderborner Forscher beteiligt seien werden, anknüpfen, um die Produktentwicklung ein Stück weit nachhaltiger zu machen.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Industry of Things.

(ID:48568802)