Digitale Archäologie:
Wie alte Daten neue Produkte formen
Thomas Schumacher, Roman Stephan, David Inkermann, Institut für Maschinenwesen, TU Clausthal
(Titelbild: © © AdobStock | 1096735771 | Atonu )
Kurz und Bündig
Die Entwicklung cyber-physischer Systeme (CPS) erfordert eine effiziente Nutzung bestehender digitaler Modelle. Model-based Systems Engineering (MBSE) nutzt formalisierte Modellierungssprachen, um interdisziplinäre Entwicklungsprozesse zu optimieren. Heterogene Modelle ermöglichen die Integration verschiedener Modelltypen, wodurch Konsistenz und Aussagekraft gesteigert werden. Wissensgraphen dienen als strukturierte Datenbanken zur gezielten Wiederverwendung von Systeminformationen. Die Kombination dieser Ansätze verbessert nicht nur die Effizienz, sondern auch die Nachhaltigkeit im Digital Engineering.
Jede neue Produktgeneration baut auf dem Wissen der vorherigen auf. In der Entwicklung gehen jedoch oft wertvolle Erkenntnisse verloren – versteckt in isolierten Modellen, verstreuten Datenbanken oder veralteten Dokumentationen. Dabei könnte dieses Wissen der Schlüssel zu effizienteren und nachhaltigeren Prozessen sein. Wie lässt sich gesammelte Erfahrung intelligent nutzen, um komplexe Systeme schneller, konsistenter und ressourcenschonender zu entwickeln?
Moderne technische Systeme enthalten zunehmend größere Softwareanteile, um neue Funktionen bereitzustellen und immer größere Datenmengen zu verarbeiten. Zudem verändert sich der Produktlebenszyklus durch Updates aus der Ferne, sogenannte Over-the-Air-Updates, die wiederum Auswirkungen
