value chAIn – Realisierung eines AI-basierten Fehlermanagements in Wertschöpfungsketten zur Optimierung der Produktion und des Betriebes von Nutzfahrzeugen

Abstract

Das Projekt zielt darauf ab, die Produktion und den Betrieb von Nutzfahrzeugen wertschöpfungskettenübergreifend und produktlebenszyklusumfassend durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) im Fehlermanagement zu optimieren. Durch KI-gestützte Modelle sollen Fehler frühzeitig erkannt und effizient gelöst werden. Dabei werden nicht nur bestehende Optimierungspotentiale identifiziert, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen für die Praxis bereitgestellt. Ein zentraler Bestandteil des Projekts ist die Entwicklung von Softwaredemonstratoren, die praktische Anwendungsfälle adressieren. Die Bereitstellung und Analyse relevanter Daten ermöglichen eine fundierte Evaluierung und Verbesserung der Demonstratoren. Der kontinuierliche Austausch zwischen Theorie und Praxis fördert dabei die zielgerichtete Anwendung der neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse. Im Laufe des Projekts wurden drei konkrete Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette untersucht: die Bereiche Produktion, Gewährleistung und Felddaten. In jedem dieser Bereiche wurden Demonstratoren entwickelt und erfolgreich in der Praxis eingesetzt. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, die entwickelten Lösungen auf weitere Unternehmensbereiche auszuweiten. Durch die enge Zusammenarbeit mit DATAbility und IconPro könnten diese Lösungen auch für andere Unternehmen von Interesse sein und deren Effizienz steigern.