KI in der Fertigung: Transformation von Produktkostenmanagement-Software und Nachhaltigkeitsentscheidungen

Schnellere Designzyklen, automatisierte Engineering-Workflows und reduzierter manueller Aufwand über alle Prozesse hinweg. Diese Fortschritte bauen auf einem langjährigen Versprechen der Digitalisierung in der Fertigung auf: Daten, Systeme und Prozesse zu verbinden, um Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern. Während wir nun in das Zeitalter der KI in der Fertigung eintreten, wird dieses Versprechen exponentiell verstärkt.

In einem vernetzten Fertigungsökosystem, in dem Daten über PLM-, ERP-, MES- und Lieferantennetzwerke fließen, hat KI das Potenzial, diese Daten zu nutzen, um nicht nur Aufgaben, sondern auch Entscheidungen zu automatisieren. Kostenoptimierung, Reduzierung des CO2-Fußabdrucks in der Fertigung und Kontextualisierung von Betriebsdaten sind nur einige der Möglichkeiten, wie KI ein neues Maß an Erkenntnissen im gesamten Siemens Teamcenter-Ökosystem erschließen kann, in einer Branche, die lange mit fragmentierten Daten und begrenzter Transparenz.

Dies wirft eine wichtige Frage für Hersteller auf. Wo positioniert sich Enablement-Software in diesem Spektrum, und wie bereit sind Unternehmen, sich auf diese Zukunft zuzubegen?

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KI-Copiloten in der Produktkostenmanagement-Software  

Siemens unternimmt bereits aktive Schritte in Richtung dieser agentischen Zukunft, indem es Copiloten in seinem gesamten Ökosystem einführt, wobei das Produktkostenmanagement einer der ersten Bereiche ist, in denen diese Intelligenz die Entscheidungsfindung direkt beeinflusst.

Obwohl sich diese noch in einer Pilotphase befinden, Copiloten zeigen bereits, wie KI Kosten-Engineering-Aufgaben optimieren kann, indem sie Funktionen wie den automatisierten Teileabgleich, die sofortige Generierung von Stücklisten (BOM) und Arbeitsplänen (BOP) sowie beschleunigte „Was-wäre-wenn“-Szenario-Simulationen ermöglichen.

Anstatt Zeit mit dem Aufbau und der Pflege von Modellen zu verbringen, können sich Teams von nun an auf die Bewertung von Szenarien, den Vergleich von Alternativen und die Entscheidungsfindung konzentrieren. Komplexe Analysen, die zuvor einen erheblichen manuellen Aufwand erforderten, können nun schneller und mit größerer Konsistenz durchgeführt werden.

Für Unternehmen bedeutet dies:

• Schnellere Bewertung von Design- und Beschaffungsoptionen

• Geringere Abhängigkeit von manueller Datenaufbereitung  

• Konsistentere und zuverlässigere Kostenmodelle  

• Die Möglichkeit, mehr Szenarien in kürzerer Zeit zu erkunden

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KI-fähige Fertigungsdaten für Produktkostenmanagement und Nachhaltigkeit aufbauen

Für Fertigungsunternehmen ist das Fundament entscheidend. Um KI sicher zu operationalisieren, müssen Unternehmen zunächst ihre Daten operationalisieren. Unstrukturierte Daten führen zu fragmentierten Arbeitsabläufen, und fragmentierte Arbeitsabläufe sind einer der Hauptgründe, warum KI-Initiativen über Pilotphasen nicht hinauskommen. Hier geht Siemens einen weiteren wichtigen Schritt. Durch die Weiterentwicklung der Speicherung und Strukturierung von Unternehmensdaten, wird die zugrunde liegende Basis gestärkt, die erforderlich ist, um diese Funktionen im großen Maßstab effektiv zu gestalten.

1. Cloud für skalierbares KI-gestütztes Produktkostenmanagement

Da sich KI hin zu autonomeren und agentengesteuerten Arbeitsabläufen entwickelt,benötigen Unternehmen Plattformen, die skalierbar, vernetzt und kontinuierlich aktualisiert werden. Cloud-Umgebungen bieten diese Grundlage, und deshalb ist die Fähigkeit, Unternehmensumgebungen in die Cloud zu überführen, ein Schlüsselelement.

Mit den neuesten Verbesserungen im Teamcenter Product Cost Management können bestehende Benutzer ihre Wert-Plugins und angepassten Kostenaufschlüsselungen in die Cloud-Umgebung übertragen, ohne die Funktionalität zu verlieren, auf die sie angewiesen sind. Dies ermöglicht Unternehmen, eine höhere Skalierbarkeit zu erreichen, Innovationszyklen zu beschleunigen und den Betriebsaufwand zu reduzieren, während gleichzeitig eine zuverlässige Grundlage für fortschrittliche Analysen und KI-gestützte Entscheidungsunterstützung im großen Maßstab geschaffen wird.

2. Benutzererfahrung für schnellere Kosten- und Nachhaltigkeitsentscheidungen

Eine modernisierte Benutzeroberfläche reduziert Reibungsverluste in den täglichen Arbeitsabläufen und verbessert den Zugang zu relevanten Daten. Anstatt komplexe Systeme zu navigieren, können Benutzer die benötigten Informationen nun leichter finden, interpretieren und darauf reagieren. Verbesserte Navigation, neu organisierte Layouts und ein intuitiverer Zugang zu Kernfunktionen sind einige Beispiele für solche Verbesserungen, während verbesserte Suchfunktionen und eine klarere Datenvisualisierung es Teams ermöglichen, sich effizienter auf die Bewertung von Kostentreibern, den Vergleich von Szenarien und die Entscheidungsfindung zu konzentrieren.  

3. APIs und Datenbereitschaft für Fertigungsintelligenz

Schließlich hat Siemens wichtige Schritte unternommen, um die Art und Weise, wie Systeme Daten interpretieren und Erkenntnisse generieren, weiter zu optimieren. Dadurch wird sichergestellt, dass Unternehmenswissen nicht nur verfügbar, sondern auch strukturiert, vernetzt und zugänglich ist, um fortschrittliche Analysen und skalierbare KI-gestützte Anwendungen zu ermöglichen.

Erweiterte Berechnungsfunktionen und REST-API- Erweiterungen ermöglichen Automatisierung, Integration mit externen Systemen sowie fortschrittlichere Berichte und Analysen.

Verbesserungen bei Datenmodellen, KPI-Flexibilität und der Transparenz der Fertigungskosten bieten eine detailliertere und genauere Sicht auf Kostentreiber und Rentabilität.

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Wie CLEVR Produktkostenmanagement-Software und KI in der Fertigung ermöglicht

Technologie allein schafft keine Intelligenz. Unternehmen müssen weiterhin definieren, wo Entscheidungen getroffen werden, welche Daten diese untermauern sollen und wie Erkenntnisse in den täglichen Betrieb integriert werden können. Dies beginnt mit der Strukturierung von Daten auf konsistente und skalierbare Weise, und der Sicherstellung, dass Produkt-, Kosten- und Betriebsdaten systemübergreifend standardisiert werden.  

Von dort aus können Arbeitsabläufe automatisiert werden, um Geschäftsregeln, technische Logik und Finanzmodelle direkt in Prozesse zu integrieren – eine Grundlage, auf der KI-Modelle effektiv aufbauen können, indem sie aus zuverlässigen Daten lernen und Erkenntnisse liefern, die präzise, umsetzbar und auf die Arbeitsweise des Unternehmens abgestimmt sind.

Bei CLEVR, kombinieren wir tiefgreifende Branchenexpertise mit einem Team von Spezialisten für fortschrittliche Softwarelösungen, um Herstellern zu helfen, diese Fähigkeiten in messbare Ergebnisse umzusetzen. Mit über 30 Jahren Erfahrung in der Bereitstellung maßgeschneiderter Technologielösungen in den Bereichen Fertigung, Schifffahrt, Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung verstehen wir die Realitäten komplexer, historisch gewachsener Umgebungen und wie man sie weiterentwickelt.  

Durch die Anpassung führender Plattformen wie Siemens und Mendix an den jeweiligen Kontext jedes Unternehmens arbeiten wir eng mit unseren Kunden zusammen, um Domänenwissen, Geschäftsregeln und technische Logik in skalierbare Workflows zu integrieren und diese dort mit KI zu erweitern, wo sie den größten Mehrwert bietet. In der Praxis bedeutet dies, dass wir ein strukturiertes Kosten- und Nachhaltigkeitsmanagement aktivieren, unterstützt durch die Governance und Orchestrierung, die in einer zunehmend komplexen und datengesteuerten Zukunft erforderlich sind.  

Während sich das Produktkostenmanagement weiterentwickelt und KI sich in der gesamten digitalen Landschaft etabliert, haben Hersteller die Möglichkeit, neu zu überdenken, wie Erkenntnisse zu Kosten, Nachhaltigkeit und Rentabilität genutzt werden, und sie mit dem richtigen Partner in leistungsstarke Entscheidungsmaschinen zu verwandeln.