Schluss mit Pilotprojekten im KI-Bereich. Jetzt ist es Zeit für die Skalierung: Wir stellen ProductAscentAI™ vor

Fragt man eine Führungskraft in einem führenden Unternehmen, warum ihre KI-Initiative ins Stocken geraten ist, lautet die Antwort selten: „Das Modell“. Es sind die Daten.

Der Großteil der KI im Engineering und in der Fertigung läuft heute in PLM-Umgebungen, die nicht für diese Zeit konzipiert wurden. Sie wurden über Jahrzehnte hinweg angepasst, sind auf verschiedene Tools und Teams verteilt und befinden sich oft noch auf veralteten Plattformen wie Oracle Agile PLM, die der KI keinen zuverlässigen, vernetzten Kontext bieten können. Pilotprojekte werden trotzdem durchgeführt – innerhalb eines einzigen Tools – und dort bleiben sie auch.

ProductAscentAI™ ändert das. Es handelt sich um eine KI-gestützte PLM-Standardisierung von PTC und Transition Technologies PSC. Sie standardisiert Ihr PLM auf Windchill und setzt dort kontrollierte KI ein, sodass Ihre KI den Sprung von isolierten Experimenten zu einer vernetzten, skalierbaren Entwicklungsumgebung schafft.

KI lässt sich leicht testen. Die Skalierung ist jedoch schwierig.

Ihre Teams setzen bereits KI ein. Copiloten erstellen Anforderungsentwürfe, Assistenten schlagen Testfälle vor und Tools fassen Dokumente zusammen. Jeder einzelne leistet einen Beitrag, doch keiner von ihnen verfügt über eine gemeinsame, einheitliche Sicht auf das Produkt. Dabei treten jedes Mal drei Hindernisse auf:

Fragmentiertes, veraltetes PLM

Produktdaten sind über maßgeschneiderte, nicht standardisierte Systeme verstreut, sodass die KI keine einzige vertrauenswürdige Quelle hat.

Manuelle, isolierte KI-Pilotprojekte

Ingenieure verlieren nach wie vor Stunden damit, Informationen zu suchen, Anforderungen zu prüfen und Tests manuell vorzubereiten. Einmaligen Experimenten fehlt es an Kontext und Rückverfolgbarkeit, um sie skalieren zu können.

Zu spät einsetzende Governance

Sicherheit, Schutz des geistigen Eigentums und menschliche Aufsicht müssen vom ersten Tag an integriert werden und dürfen nicht erst nachträglich hinzugefügt werden, wenn die KI bereits im Einsatz ist.
Jedes isolierte Pilotprojekt fügt eine weitere Version der Wahrheit hinzu, und jede Anpassung erschwert die nächste Integration. Die Unternehmen, die mit KI erfolgreich sind, stellen zunächst ihre Datenbasis auf eine solide Grundlage.

Die Kraft einer starken Datenbasis

Wie PTC-Systeme Informationen mit KI in intelligente Maßnahmen umsetzen.

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Zwei Hälften einer Antwort

PTC stellt die Plattform bereit. Sie erhalten geregelte Produktlebenszyklus-Plattformen mit integrierter KI in Windchill, Codebeamer und Creo. Dies umfasst die KI-gestützte Anforderungsentwicklung, Architekturvorschläge, Testgenerierung, Konstruktionshinweise und die Analyse der Auswirkungen von Änderungen – alles innerhalb eines rückverfolgbaren Digital Threads. Windchill AI bringt diese Intelligenz dorthin, wo sich Ihre Produktdaten bereits befinden, und Model-Based Systems Engineering (MBSE) ergänzt dies um eine KI-generierte Design-Review für System-of-Systems-Entwürfe.

TT PSC zeigt Ihnen den Weg dorthin. Es beginnt mit einer Bewertung der KI- und Datenreife sowie der Priorisierung von Anwendungsfällen. Anschließend konsolidiert TT PSC fragmentierte oder auslaufende PLM-Umgebungen, einschließlich Oracle Agile PLM, in Windchill. Das Unternehmen bereitet Ihre Daten auf, implementiert die PTC-KI und nutzt sein KI-Framework, um kundenspezifische Agenten mit der bestehenden Infrastruktur und den Arbeitsabläufen in PLM, ALM, MBSE und anderen Unternehmenssystemen zu verbinden. Die firmeneigenen Beschleuniger reduzieren Projektzeit und -kosten.

Eingebettete KI auf fragmentierten Daten liefert Ihnen nur schneller falsche Antworten, und bereinigte Daten ohne KI bringen niemals den gewünschten Nutzen. Zusammen bieten sie Ihnen eine KI, die skaliert, anstatt ins Stocken zu geraten.

Vier Säulen. Eine geregelte Grundlage.

KI-gestütztes Engineering: TT PSC kombiniert sein KI-Framework, kundenspezifische Agenten und die bestehende Unternehmensinfrastruktur, um komplexe Engineering-Informationen in einen hochwertigen Architekturvorschlag umzuwandeln, den Ingenieure validieren.

PLM-Standardisierung: Sie erhalten eine einheitlich verwaltete Windchill-Umgebung mit integrierter KI und einem Digitalen Thread vom Engineering bis zur Fertigung.

Vertrauenswürdige, vernetzte Daten: Sie erhalten einheitlich verwaltete, vernetzte Produktdaten mit lückenloser Rückverfolgbarkeit von den Anforderungen bis zum Service.

Kontrollierte KI-Einführung: KI- und Datenbereitschaft, maßgeschneiderte KI-Agenten, „Human-in-the-Loop“-Validierung, Sicherheit und Schutz des geistigen Eigentums sind in den Skalierungsprozess der KI vom Pilotprojekt bis zur Produktion integriert.

Die KI macht Vorschläge. Mitarbeiter des Engineerings überprüfen diese. Windchill sorgt für die Einhaltung der Richtlinien.

Schritt 1: Die KI analysiert den Ist-Zustand

Das KI-Framework von TT PSC verbindet kundenspezifische Agenten mit Ihrer bestehenden Infrastruktur, um Anforderungen, Spezifikationen und Produktwissen zu analysieren. Anschließend schlägt es eine erste Architektur vor: Funktionsaufschlüsselung, in Frage kommende Systemblöcke, Schnittstellen sowie wichtige Erkenntnisse wie Abhängigkeiten und Konflikte.

Schritt 2: Ingenieure validieren und genehmigen

Ihre Ingenieure bestätigen den Umfang, verfeinern Funktionen und Systemblöcke, weisen Verantwortlichkeiten zu und beseitigen offene Risiken. Der erste Entwurf wird zu einer validierten Basis in PTC Modeler, wobei die menschliche Entscheidung weiterhin maßgeblich bleibt.

Neue Funktionen in PTC Modeler 10.3

Entdecken Sie die Neuheiten in PTC Modeler 10.3.

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Schritt 3: Den Lebenszyklus über alle vernetzten Engineering-Systeme hinweg steuern

Nach der Validierung werden die Ergebnisse kontrolliert an Windchill und die anderen beteiligten Engineering-Systeme übertragen. Windchill bildet das geregelte Rückgrat für die Produktdaten, während ALM-, MBSE-, CAD/ECAD-, ERP-, Test-, Qualitäts-, Produktions- und Servicesysteme ihre jeweiligen Lebenszyklusprozesse unterstützen. Zusammen gewährleisten diese vernetzten Systeme die Rückverfolgbarkeit von den Anforderungen und der Architektur über den Entwurf, die Fertigung und die Verifizierung bis hin zum Service. KI unterstützt jede Phase, indem sie die Auswirkungen von Änderungen analysiert, Risiken frühzeitig identifiziert und dabei hilft, rückverfolgbare, auditfähige Nachweise für die Compliance zu erstellen. Bei einem kürzlich durchgeführten, KI-gestützten Projekt im Bereich des Engineering für Systementwicklung reduzierte dieser Ansatz den Aufwand für die Anforderungs- und Architekturanalyse in der Frühphase um 60–80 %. Was zuvor wochenlange manuelle Dokumentenprüfungen erforderte, wurde zu einem strukturierten Vorschlag, den die Ingenieure innerhalb weniger Tage prüfen konnten.

Model-Based Systems Engineering

MBSE ist ein multidisziplinärer & kollaborativer Ansatz für Entwicklung & Wartung komplexer Systeme.

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Was Sie erhalten

60–80 % schnellere Anforderungs- und Architekturanalyse in der Frühphase
Schnellere Markteinführung und höhere Produktqualität
Niedrigere Gesamtbetriebskosten (TCO) durch Wiederverwendung und Standardisierung
Geringeres Risiko bei vollständiger Transparenz und audit- sowie compliance-konformen Nachweisen
Reibungslose Stilllegung von Altsystemen ohne Datenverluste

Entwickelt für die Probleme, die Sie gerade lösen

Standardisierung von Legacy-PLM-Systemen: Stellen Sie von Oracle Agile PLM oder anderen maßgeschneiderten PLM-Systemen auf eine einheitliche, geregelte Windchill-Umgebung um.
KI-gestützte Anforderungen und Architektur: Erstellen Sie erste Entwürfe für Systemarchitekturen auf Basis Ihrer bereits vorhandenen Dokumente.
Auswirkungen von Änderungen und Compliance: Automatisieren Sie die Auswirkungsanalyse über Funktionen, Komponenten und Tests hinweg.
KI-gestütztes Testen und Entwerfen: Nutzen Sie KI-gestützte Testgenerierung und Entwurfsunterstützung in Codebeamer und Creo.
Verantwortungsbewusste Skalierung von KI: Wechseln Sie von isolierten Pilotprojekten zu einer geregelten, produktionsreifen KI.
Unternehmensweite Rückverfolgbarkeit: Verfolgen Sie jede Kundenanforderung bis hin zum Service.

In der Produktion bewährt

Bei Schaeffler hat TT PSC dazu beigetragen, einen vernetzten Digital Thread über verschiedene Engineering-Systeme hinweg zu schaffen. TraceApp, eine maßgeschneiderte PTC ThingWorx-Anwendung, erstellt bidirektionale, manipulationssichere Verknüpfungen zwischen Codebeamer und RV&S und sorgt so für eine 100-prozentige Reduzierung der manuellen Datensynchronisation sowie vollständige bidirektionale Rückverfolgbarkeit.

Für einen führenden Premium-Automobilhersteller hat TT PSC die PLM-Tests durchgängig automatisiert und die Testzeit um 80 % verkürzt, wobei eine vollständige Testabdeckung des PLM-Systems gewährleistet wurde. Dahinter steht eine auf Skalierbarkeit ausgerichtete Partnerschaft: über 20 Jahre Partnerschaft mit PTC, über 200 auf PTC spezialisierte Experten, über 1.500 Projekte für Unternehmenskunden und der Status als Platinum-PTC-GSI-Partner.

Ihr Weg vom Pilotprojekt zur Serienreife

1. Bewertung der KI- und Datenbereitschaft: Erfassen Sie Ihre PLM- und Legacy-Landschaft, priorisieren Sie KI-Anwendungsfälle und integrieren Sie Ihre Roadmap in Windchill.
   
2. Pilotieren und validieren: Starten Sie Ihren wertvollsten Anwendungsfall mit geregelter KI und messen Sie die Ergebnisse, bevor Sie skalieren.
   
3. Skalieren Sie über den vernetzten Digital Thread hinweg: Erweitern Sie KI-gestütztes Engineering auf Windchill sowie auf die Engineering- und Unternehmenssysteme, die den Lebenszyklus unterstützen – von den Anforderungen bis zum Service.

Die führenden Ingenieure des Engineering-Bereichs, die sich an die Spitze setzen, werden nicht diejenigen sein, die die meisten KI-Pilotprojekte durchführen. Es werden diejenigen sein, deren Produktdaten zuverlässig genug sind, damit die KI Ergebnisse liefern kann. Genau dafür wurde ProductAscentAI entwickelt.