Die Zukunft von PLM: Cloud-Plattformen und KI im Engineering

Mit der fortschreitenden Digitalisierung im Engineering verändern sich auch die Anforderungen an das Product-Lifecycle-Management (PLM). Cloud-Plattformen und KI-Technologien ermöglichen eine effizientere Verwaltung, Analyse und standortübergreifende Nutzung von Produktdaten.

PLM im Wandel
Product Lifecycle Management (PLM) ist seit vielen Jahren ein zentraler Faktor für die Verwaltung und Organisation von Produktdaten über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg – von der ersten Idee über die Konstruktion und Fertigung bis hin zu Service und Wartung.

Traditionell wurden PLM-Systeme überwiegend als „On-Premise“-Lösungen betrieben. Das bedeutet, dass die Software auf unternehmenseigenen Servern installiert wurde und von der internen IT betrieben wurde. Die Unternehmen waren somit selbst für Infrastruktur, Wartung, Updates und Systemintegration verantwortlich. Mit der zunehmenden Digitalisierung der Industrie verändert sich dieses Modell jedoch. Immer mehr Anbieter setzen auf cloudbasierte Plattformen, die über das Internet bereitgestellt werden. Ein besonders verbreitetes Modell ist dabei Software as a Service (SaaS).

Im SaaS-Modell wird die Software nicht lokal installiert, sondern als Dienstleistung über eine Cloud-Plattform bereitgestellt. Die Nutzer greifen über einen Webbrowser oder spezielle Clients auf das System zu, während der Anbieter Betrieb, Wartung und Updates übernimmt. Für Unternehmen ergeben sich dadurch mehrere grundlegende Veränderungen:

• keine eigene Infrastruktur für den Betrieb des PLM-Systems erforderlich,
• regelmäßige Updates und neue Funktionen durch den Anbieter,
• weltweiter Zugriff auf Produktdaten,
• vereinfachte Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Standorten.

Aus diesen Daten kann die Software hunderte bis tausende Vorschläge entwickeln. Diese werden nach Kriterien, wie beispielsweise Gewicht, Festigkeit oder Energieverbrauch, sortiert. Anschließend bewertet der Konstrukteur die Varianten und wählt diejenige aus, die am besten zum spezifischen Projekt passt.

Parallel dazu gewinnen datengetriebene Methoden und KI-basierte Anwendungen im Engineering zunehmend an Bedeutung. Moderne Plattformen ermöglichen die Analyse großer Mengen an Produkt- und Entwicklungsdaten und helfen so, neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch wandelt sich PLM von einem klassischen Datenverwaltungssystem zu einer integrierten Plattform für Engineering-Daten, Zusammenarbeit und datenbasierte Entscheidungsunterstützung.

Vorteile von Cloud-PLM für Engineering-Organisationen
Cloud-basierte PLM-Plattformen eröffnen Unternehmen zahlreiche neue Möglichkeiten zur Organisation von Entwicklungsprozessen und zur Nutzung von Produktdaten.

Zu den häufig genannten Vorteilen gehören insbesondere:

• bessere Zusammenarbeit zwischen verteilten Entwicklungsteams,
• skalierbare IT-Infrastrukturen für große Datenmengen,
• schnellere Bereitstellung neuer Funktionen und Updates,
• vereinfachte Integration mit anderen digitalen Systemen.

Insbesondere für international tätige Unternehmen können Cloud-Plattformen die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Entwicklungsstandorten deutlich erleichtern.

Da dieses Thema bei der Einführung moderner PLM-Plattformen eine zentrale Rolle spielt, werden die Chancen und Vorteile von Cloud-PLM im Engineering in einem folgenden Beitrag dieser Artikelserie ausführlicher betrachtet.

Integration von KI in moderne Engineering-Plattformen
Neben der Verlagerung von PLM-Systemen in die Cloud gewinnt auch die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung. Engineering-Unternehmen verfügen heute über große Mengen an Produkt- und Entwicklungsdaten. Diese Daten entstehen beispielsweise durch:

• CAD-Modelle und Konstruktionsdaten,
• Simulationen und Tests,
• Fertigungsinformationen,
• Änderungs- und Entwicklungsdokumentationen.

KI-Technologien eröffnen neue Möglichkeiten, diese Daten systematisch auszuwerten und für Entwicklungsprozesse nutzbar zu machen. Mögliche Anwendungsbereiche sind beispielsweise:

• automatische Klassifikation von Bauteilen,
• Unterstützung bei der Wiederverwendung von Komponenten,
• Analyse großer Engineering-Datenbestände,
• Unterstützung von generativen Designmethoden.

In Kombination mit Cloud-Plattformen lassen sich solche Funktionen leichter integrieren und für verschiedene Teams verfügbar machen.

Neue Anforderungen an Engineering-Organisationen
Mit der zunehmenden Nutzung von Cloud-Plattformen und KI-Technologien verändern sich auch die Anforderungen an den Umgang mit Engineering-Daten in Unternehmen. PLM-Systeme enthalten häufig besonders wertvolle Unternehmensinformationen, darunter beispielsweise: detaillierte Konstruktionsdaten, Fertigungsinformationen, Entwicklungsstrategien, Simulationsergebnisse und vieles mehr. Der Umgang mit diesen Daten erfordert geeignete organisatorische und technische Rahmenbedingungen, etwa im Bereich Datenmanagement, Systemarchitektur und Governance von Engineering-Daten.

Darüber hinaus ergeben sich im Zusammenhang mit der Nutzung von KI-Systemen in Entwicklungsprozessen neue Fragestellungen. Diese Themen werden in einem späteren Beitrag dieser Serie näher beleuchtet.

Perspektiven für die Zukunft
Die Entwicklung geht weiter in Richtung hybrider Systeme, die Simulation, maschinelles Lernen und Echtzeitdaten kombinieren. Dadurch eröffnen sich neue Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen.

Zukünftig könnten Sensoren in Prototypen Daten liefern, die direkt in neue Berechnungen einfließen und Nachhaltigkeitsmetriken wie der CO2-Fußabdruck könnten automatisch berücksichtigt werden, während KI-Systeme Designentscheidungen vorschlagen können, die sich an früheren Projekten orientieren. Durch diese Integration wird generatives Design zu einem Schlüsselwerkzeug der digitalen Produktentwicklung und Industrie 4.0.

Ausblick
Cloud-basierte Plattformen und KI-Technologien verändern die Art und Weise, wie Engineering-Daten verwaltet und genutzt werden. PLM entwickelt sich dabei zunehmend zu einer zentralen digitalen Plattform für die Zusammenarbeit im Engineering. Unternehmen stehen dabei vor der Herausforderung, neue technologische Möglichkeiten mit bestehenden Entwicklungsprozessen zu verbinden und geeignete Strukturen für den Umgang mit wachsenden Datenmengen zu schaffen.

Die weitere Entwicklung von Cloud-PLM wird daher nicht nur von technologischen Innovationen, sondern auch von der Fähigkeit der Unternehmen geprägt sein, diese Technologien sinnvoll in ihre Engineering-Prozesse zu integrieren.

In den folgenden Beiträgen dieser Artikelserie werden die praktischen Einsatzmöglichkeiten, Vorteile und Herausforderungen moderner PLM-Plattformen daher näher betrachtet.