FORCuDE@BEV

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

Arbeitskreis Anforderungen

Ziel des AK Anforderungen ist es, den Verbund und die beteiligten Partner bei der Umsetzung der Kopplung der assoziierten Prozesse Anforderungs- und Absicherungsmanagement an den Entwicklungsprozess zu unterstützen, Anforderungen hierfür zu identifizieren und bestehende Ansätze an die jeweiligen Anwendungs- und Handlungsfelder anzupassen, um auf dieser Basis ein situationsgerechtes Konzept für ein durchgängiges Daten- und Informationsmanagement zu entwickeln.
Die Teilprojekte TP 1, TP 3, TP 7 und TP 8 arbeiten gemeinsam insbesondere an einer Strategie zur ganzheitlichen Erfassung der Daten- und Informationsbedarfe, welches den aktiven Einbezug der verschiedenen Stakeholder beinhaltet.

In dem TP 7 werden die Methoden, Werkzeuge und Prozesse des Digital Engineering mit dem Kontext vernetzt. Der Fokus liegt hierbei auf der ganzheitlichen Begleitung des Produktentwicklungsprozesses zur Anforderungserhebung und -absicherung. In einer ersten Phase gilt es mit den Industrie- und Forschungspartnern die entsprechenden Schnittstellen zwischen den einzelnen Elementen des Digital Engineering und deren Kopplung zu Entwicklungs- und Absicherungsprozessen zu identifizieren, um ein auf den Kontext angepasstes Framework zu erstellen. Diese erste Betrachtung erfolgt rein analytisch und ohne eine konkrete Umsetzung.
TP 1 und TP 3 schaffen durch die Zuordnung und Anpassung der Digital Engineering Methoden an die Getriebeentwicklung des elektrischen Antriebsstrangs die Grundlage für die Kopplung der Daten- und Informationsstrukturen, indem aus Anforderungen auf Absicherungsnotwendigkeiten und deren Charakteristika geschlossen und in den Entwicklungsprozess so integriert werden, dass sie zur Effizienzsteigerung und Optimierung der Absicherungsprozesse (Identifikation der Digital Engineering Methoden und den damit verbundenen Datenstrukturen sowie die Beschreibung der Messgrößeneigenschaften und Datenbanken) beitragen. Zusätzlich liefern TP 4, TP 5 und TP 6 die Auslegungsvariablen und die verwendeten Datenformate der Werkzeuge, die es zu berücksichtigen gilt.

Die Ergebnisqualität bzw. Leistungsfähigkeit des Digital Engineerings hängen sehr stark von der Erfassung und Definition der Anforderungen und Randbedingungen wie auch der getroffenen Datenauswahl ab. Daher spielt der Methodenanwender bei der Einführung von Digital Engineering Methoden eine zentrale Rolle. Das TP 8 befasst sich aus dem Grund als Querschnittsprojekt mit Integrationskonflikten und wie diese kontextbezogen überwunden werden können. Hierüber ergibt sich eine Wechselbeziehung zu allen anderen Teilprojekten.
Disruptive Technologien bringen in der Regel auch eine Veränderung des Arbeitsplatzes mit sich. Dabei liefert die Akzeptanztheorie Ansätze zur Nutzung und Durchsetzung von Innovationen in Organisationen. Die Akzeptanz ist abhängig von den Eigenschaften der Technologie, ihren potentiellen Nutzen und der Art des Einführungsprozesses. Allgemein gilt, je frühzeitiger und offener informiert wird und je mehr Mitbestimmungsmöglichkeiten bei der Auswahl der Technologie geboten werden, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit einer Akzeptanz. Hierüber entsteht der forschungsverbundbegleitende Charakter des TP 8.

Während und insbesondere zum Ende des Forschungsprojekts koordiniert der Arbeitskreis den Wissenstransfer zu den Industriepartnern. Hierbei ist es besonders wichtig, zwischen den unternehmensspezifischen Kontexten zu differenzieren, um Anpassungspotential von Herangehensweisen zur Prozessintegration zu identifizieren. Sowohl die Abbildung des ganzheitlichen Produktentstehungsprozesses als auch die Akzeptanz gegenüber den einzelnen Methoden und Tools soll gewährleistet werden.

 

 

Projekte

  • TP7: Identifikation von Entwicklungsregeln aus Daten und Informationsflüssen zur Entwicklungsunterstützung von BEV
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  • TP8: Strategien zur Generierung von Akzeptanz für Digitalisierung
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Informationen

Gründungsdatum

04.2020

Ende

03.2023

Gefördert durch

Bayerische Forschungsstiftung