Welches Potenzial haben Generative Design und Large Language Modelle in der Produktentwicklung? Wie unterstützt Hybrid Intelligence Planungs- und Entscheidungsprozesse? Wie können Use Cases für KI-Anwendungen systematisch identifiziert werden und welche strategischen und technologischen Voraussetzungen werden für den Einsatz von KI benötigt?

Diese Fragestellungen beschäftigen die produzierende Industrie spätestens seit den Entwicklungen rund um ChatGPT, DALL-E und Co. Denn um in einem volatilen Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben, stehen Unternehmen mehr denn je vor der Herausforderung, mit weniger Ressourcen schneller entwickeln zu müssen. Der Einsatz moderner Technologien wie Künstlicher Intelligenz in den Entwicklungsprozessen ist unabdingbar, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Doch trotz teilweise signifikanter Investitionen schaffen es viele produzierende Unternehmen nicht, spürbare Mehrwerte für Ihr Unternehmen zu generieren.

Daher hat unser Konsortialbenchmarking „AI-driven Product Development“ den Anspruch strategisch-organisatorische sowie technologische Erfolgsfaktoren für den skalierenden Einsatz sowie praxiserprobte Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz im Engineering zu identifizieren.

Wir, das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen und die Complexity Management Academy, haben durch den branchenübergreifenden Austausch und die Successful-Practice Besuche praxiserprobte Anwendungen und bewährte Ansätze für die Identifikation, Integration und langfristigen Steuerung von KI-Anwendungen im Entwicklungsprozess kennengelernt. Diese möchten wir mit Ihnen über folgende Kanäle teilen.