FORCuDE@BEV

BAYERISCHER FORSCHUNGSVERBUND ZUM CUSTOMIZED DIGITAL ENGINEERING FÜR BAYERISCHE KMU AM BEISPIEL DES ANTRIEBSSTRANGS ELEKTRISCHER FAHRZEUGE

Der Verbund

Die voranschreitende Digitalisierung verändert viele Lebensbereiche, was einerseits große Chancen für mehr Lebensqualität, revolutionäre Geschäftsmodelle und effizienteres Wirtschaften bietet. Andererseits besteht gerade bei kleinen und mittleren Unternehmen ein besonderer Förder- und Beratungsbedarf. Laut einer Umfrage unter hochrangigen Entscheidern in 1.061 Unternehmen gelten lediglich 7% der Unternehmen in Deutschland als „digitale Vorreiter“. Die frühzeitige Umsetzung von Digitalisierungsmaßnahmen in der Produktentwicklung bietet nicht nur für große Unternehmen enorme Vorteile, sondern auch kleinen und mittelständischen Firmen die Möglichkeit ihre Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit erheblich zu steigern.

Die Vorteile der Digitalisierung von Dienstleistungsprozessen oder in der Produktion sind sehr schnell ersichtlich, aber auch die Einführung von Digital Engineering für die Entwicklung im Maschinenbau bietet zahlreiche entscheidende Vorteile gegenüber den bisherigen Abläufen in den Entwicklungsabteilungen der Industrie. Daher gilt es Methoden entlang des gesamten Produktentstehungsprozesses mit Daten zu versorgen, Anforderungen entlang der gesamten Toolkette nachvollziehbar weiterzugeben und eine effiziente Vernetzung unterschiedlicher Methoden voranzutreiben.

Die Motivation dieses Forschungsverbundes liegt darin, einen durchgängigen Digital Engineering Prozess angepasst auf die Entwicklung elektrifizierter Antriebsstränge für KMU aufzubauen und die Potentiale der Digitalisierung in Geschäftsprozesse der Entwicklung zu übertragen. Hierfür sollen einzelnen Methoden entlang der Produktentwicklungskette optimiert und miteinander verknüpft werden. Die Basis hierfür stellt die Nutzung von Daten und die Anwendung von Machine Learning Algorithmen dar. Weiterhin sollen die entwickelten Verfahren auch auf andere Herausforderungen in der Produktentwicklung übertragbar sein und dementsprechend umgesetzt bzw. im Rahmen einer Usability-Studie aufgezeigt werden.

Informationen

Gründungsdatum

04.2020

Ende

03.2023

Gefördert durch

Bayerische Forschungsstiftung