Mit der zunehmenden Nutzung cloudbasierter PLM-Plattformen gewinnt der strukturierte Umgang mit Engineering-Daten an zentraler Bedeutung. Moderne Systeme ermöglichen eine effizientere Zusammenarbeit und eine bessere Nutzung von Produktdaten, stellen Unternehmen jedoch gleichzeitig vor neue Herausforderungen im Umgang mit sensiblen Informationen.

Nachdem in den vorherigen Beiträgen die Entwicklung von PLM hin zu Cloud-Plattformen sowie praktische Einsatzszenarien betrachtet wurden, steht in diesem Artikel der Umgang mit Engineering-Daten im Fokus.

Bedeutung von Engineering-Daten in modernen Unternehmen
Engineering-Daten gehören zu den wichtigsten Ressourcen eines Unternehmens. Sie bilden die Grundlage für die Entwicklung, Herstellung und Weiterentwicklung von Produkten und enthalten oft geschäftskritisches Wissen. Typische Engineering-Daten sind:

  • CAD-Modelle und Konstruktionsdaten,
  • Stücklisten (BOM),
  • Simulations- und Testergebnisse,
  • Fertigungsinformationen sowie
  • Entwicklungs- und Änderungsdokumentationen.

Diese Daten sind nicht nur für die Produktentwicklung, sondern auch für die Sicherung von Wettbewerbsvorteilen entscheidend. Ein unkontrollierter Zugriff auf oder Verlust solcher Informationen kann daher erhebliche Auswirkungen auf ein Unternehmen haben.

Neue Anforderungen durch Cloud-PLM
Mit der Verlagerung von PLM-Systemen in die Cloud verändern sich die Rahmenbedingungen für den Umgang mit Engineering-Daten.

Zum einen erfolgt der Zugriff auf Daten zunehmend standortübergreifend. Teams arbeiten verteilt und greifen aus unterschiedlichen Netzwerken auf zentrale Datenbestände zu. Andererseits werden häufiger externe Partner wie Zulieferer oder Entwicklungspartner in Prozesse eingebunden.

Darüber hinaus steigt die Anzahl der angebundenen Systeme. Cloud-PLM-Plattformen werden typischerweise mit weiteren Anwendungen integriert, beispielsweise mit ERP-, MES- oder IoT-Systemen sowie mit Analyse- und KI-Plattformen.

Diese Entwicklungen führen zunächst dazu, dass Daten zentraler verfügbar sind. Gleichzeitig entstehen dadurch aber auch höhere Anforderungen an Struktur, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit.

Grundprinzipien für den strukturierten Umgang mit Engineering-Daten
Um Engineering-Daten effizient und kontrolliert nutzen zu können, sollten Unternehmen grundlegende Prinzipien für den Umgang mit diesen Daten definieren:

  • Datenklassifizierung: Nicht alle Daten haben den gleichen Stellenwert. Eine klare Einteilung in verschiedene Kategorien, wie beispielsweise vertrauliche Entwicklungsdaten, interne Informationen oder freigegebene Daten, ist die Basis für den weiteren Umgang mit diesen Informationen.
  • Rollenbasierter Zugriff: Der Zugriff auf Daten sollte sich an klar definierten Rollen orientieren. Konstrukteure, Projektleiter oder externe Partner benötigen jeweils unterschiedliche Zugriffsrechte. Das Ziel besteht darin, dass jede Person nur auf die Daten zugreifen kann, die für ihre Aufgaben erforderlich sind.
  • Nachvollziehbarkeit und Versionierung: Änderungen an Produktdaten sollten jederzeit nachvollziehbar sein. Versionierung, Änderungsverfolgung und eine transparente Dokumentation helfen dabei, Entwicklungsprozesse zu strukturieren und Fehlerquellen zu vermeiden.
  • Sicherstellung der Datenintegrität: Ein konsistenter und korrekter Datenbestand ist entscheidend für die Qualität von Entwicklungsprozessen. Mechanismen zur Sicherstellung der Datenintegrität helfen dabei, Inkonsistenzen zu vermeiden und die Verlässlichkeit von Informationen zu gewährleisten.

Praxisbezogene Herausforderungen
Bei der praktischen Umsetzung zeigen sich häufig typische Herausforderungen im Umgang mit Engineering-Daten. Dazu gehören unter anderem:

  • unklare oder historisch gewachsene Datenstrukturen,
  • fehlende einheitliche Regeln für den Datenzugriff,
  • zu weit gefasste Berechtigungen,
  • mangelnde Transparenz bei Änderungen.

Besonders im Zusammenspiel mit externen Partnern entstehen zusätzliche Anforderungen. Hier ist es wichtig, den Zugriff klar zu steuern, Verantwortlichkeiten festzulegen und Schnittstellen eindeutig zu definieren.

Maßnahmen auf organisatorischer Ebene
Neben technischen Lösungen spielt die Organisation eine zentrale Rolle für den Umgang mit Engineering-Daten. Unternehmen sollten daher:

  • klare Richtlinien für den Zugriff auf Daten definieren,
  • Verantwortlichkeiten für Daten und Systeme festlegen,
  • Prozesse für Freigaben und Änderungen etablieren,
  • Mitarbeitende für den Umgang mit sensiblen Daten sensibilisieren.

Ein strukturierter organisatorischer Rahmen unterstützt dabei, die Vorteile moderner PLM-Plattformen effizient zu nutzen und gleichzeitig die Kontrolle über die Daten zu behalten.

Perspektiven für zukünftige Engineering-Plattformen
Mit der zunehmenden Nutzung von Cloud-Technologien, datengetriebenen Methoden und KI-Anwendungen gewinnt ein strukturiertes Datenmanagement weiter an Bedeutung. Engineering-Daten bilden immer häufiger die zentrale Grundlage für datenbasierte Entscheidungen, automatisierte Auswertungen und KI-gestützte Entwicklungsprozesse. Damit wächst auch die Notwendigkeit, Daten systematisch zu organisieren und kontrolliert bereitzustellen.

Fazit
Der strukturierte Umgang mit Engineering-Daten ist eine wesentliche Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von cloudbasierten PLM-Systemen. Unternehmen müssen dabei sowohl technische als auch organisatorische Maßnahmen ergreifen, um den Zugriff auf sensible Daten zu steuern und gleichzeitig die Vorteile moderner Plattformen zu nutzen.

Eine klare Datenstrategie ist somit die Grundlage für eine nachhaltige und zukunftssichere Nutzung von Cloud-PLM im Engineering.