Zusammenfassung: |
Qualitätssteigerung, Kostenminimierung und „time to market“ sind nicht erst seit der Globalisierung der Märkte Schlagworte, die in jedem Unternehmen der Automobilindustrie eine wichtige Rolle spielen. Um auch im Kontext von steigenden Produktkomplexitäten und immer kürzer werdenden Produktlebenszyklen den Anforderungen des Marktes gerecht zu werden, sind Unternehmen der Automobilindustrie bzw. Automobilzulieferindustrie immer stärker darauf angewiesen, bestehendes (Erfahrungs-) Wissen, also Wissen, das sich bereits im Unternehmen befindet, zu nutzen. Verstärkt wird diese Anforderung zusätzlich dadurch, dass die eigentliche Produktentwicklung in zunehmendem Maße im Zulieferunternehmen erfolgt. In diesem Beitrag wird ein Ansatz skizziert, der es bereits in frühen Phasen des Produktlebenszyklus erlaubt, in kollaborativen, verteilten Umgebungen effizient auf bestehendes Erfahrungswissen – verfügbar in Produkt- und Prozessdaten – zuzugreifen und es wieder zu verwenden. Der Zugriff auf dieses Wissen wird dabei über eine unscharfe Ähnlichkeitssuche realisiert, die sowohl Sachmerkmale als auch geometrische Merkmale berücksichtigt. Prototypische Realisierungen als lokale bzw. Web Portal-basierte Anwendungen und erste Tests in industriellen Szenarien der Automobilzulieferindustrie bestätigen den vorgestellten Ansatz. |
Autoren: |
Thomas Barth, Christian Lütke Entrup, Daniel Metz, Ulf Müller, Walter Schäfer |
