Überblick

In den letzten Jahrzehnten haben sich die Anforderungen an das Engineering bzw. an das kreative Entwickeln von Konstruktionen deutlich verändert: Anstatt das Rad immer wieder neu zu erfinden, gilt es heute, bereits gewonnene Erkenntnisse aus vorhandenen Konstruktionen zu nutzen und bekannte Lösungen von einem Anwendungsfall auf einen anderen sinnvoll zu übertragen. Dies ist insbesondere hinsichtlich der steigenden Anzahl an Individualkonstruktionen wichtig, bei denen bestehende Konstruktionen exakt auf die individuellen Bedürfnisse der Kunden abgepasst werden.

Zwingende Voraussetzung dafür ist die vollständige Kenntnis über die im Unternehmen genutzte Menge an Teilen. Dabei geht es nicht nur um Kenntnis der Existenz eines Bauteils, sondern auch um die Bezeichnung, mit der das Teil in der Teiledatenbank gefunden werden kann, sowie dessen Aussehen und korrekte Verwendung bzw. Konfiguration. Der enorme Umfang der verfügbaren Kaufteile bzw. unternehmensspezifischen Eigenteile macht es Ingenieuren jedoch unmöglich, den vollständigen Überblick zu behalten. Insbesondere jungen Nachwuchsingenieuren fehlt dabei die jahrelange Berufserfahrung und damit die Möglichkeit, erworbenes Wissen innovativ zu kombinieren.

Ziel des Forschungsprojekts KOGNIA ist es deshalb, das Wissen erfahrener Konstrukteure aus vergangenen Entwürfen für künftige Konstruktionen automatisiert aufzubereiten und verfügbar zu machen. Das über viele Jahre hinweg erlangte, ursprünglich personengebundene Fachwissen wird dabei in einem System gebündelt, verarbeitet und allen Mitarbeitern des Unternehmens zur Verfügung gestellt. Durch maschinelles Lernen werden Muster und Gesetzmäßigkeiten, wie etwa gemeinsam verwendete oder kombinierte Teile, in vorhandenen und neu erstellten Konstruktionen erkannt. Basiernd auf diesem Wissen können Ingenieuren bereits während des Konstruierens automatisch sinnvolle Vorschläge für die nächsten benötigten Kauf- und Eigenteile präsentiert und somit generisches sowie unternehmensspezifisches Engineering-Wissen einfacher zugänglich gemacht werden. Von diesem System sollen somit nicht nur junge Nachwuchsingeniere profitieren, deren Einlernphase sich verkürzt, sondern ebenso erfahrene Konstrukteure aufgrund des Wissenserwerbs bzw. -transfers von ähnlich erfahrenen Kollegen.

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