Produktentwicklung optimieren unter Nutzung von neuronalen Netzen und grafischer Visualisierung der Anforderungen (PONNGA)

Problemstellung:
Die Fahrzeughersteller erwarten von ihren Zuliefererunternehmen die Zeit und Kosten für die Produktentwicklung zu minimieren. Andererseits müssen notwendige Innovationen gleichzeitig realisiert werden. Aufgrund dieser Vorgaben hat sich die Art der Produktentwicklung dahin gehend verändert, dass für die Erfüllung neuer Kundenanforderungen, ein bestehendes CAD Lösungsmodell als Grundlage verwendet wird. Dieses Modell wird passend zu den neuen Randbedingungen erweitert. Dabei stellt die textuelle Beschreibung der Lastenhefte ein großes Hindernis im Hinblick auf eine schnelle Erfassung der Kundenanforderungen dar. Erst eine schnelle Identifizierung der Abweichungen gegenüber dem Vorgängerprodukt erlaubt eine Aussage über die Möglichkeiten einer Realisierung dieser Anforderungen mit bestehenden Lösungen. Eine schnelle Erfassung ist zwar eine notwendige Bedingung, aber nicht hinreichend, da die Suche nach der passenden Lösung immer noch sehr zeitaufwendig ist. In der Praxis begnügt sich der Entwickler mit einer weniger geeigneten Lösung. Zudem wird in den kleinen und mittleren Unternehmen der Zulieferindustrie noch allzu oft ein 2D-System durch eine 3D-Lösung ersetzt, ohne dass die bisherigen Konstruktionsmethoden und die bestehenden Engineering-Prozesse modifiziert werden. Dies führt dazu, dass Änderungen nicht oder nur mit sehr viel Aufwand durchgeführt werden können. In der Regel muss ein Bauteil dann unnötigerweise neu modelliert werden.

Projektziel:
Die Fahrzeughersteller erwarten von ihren Zuliefererunternehmen die Zeit und Kosten für die Produktentwicklung zu minimieren und notwendige Innovationen gleichzeitig zu realisieren. Diese Vorgaben verändern die Art der Produktentwicklung dahin gehend, dass für die Erfüllung neuer Kundenanforderungen, ein bestehendes CAD Lösungsmodell als Grundlage verwendet wird. Dieses Modell wird passend zu den neuen Randbedingungen erweitert.
Ziel des Projektes ist es daher eine Vorgehensweise zu entwickeln, die zur Beschleunigung des Produktentstehungsprozesses durch Verbesserung der oben erwähnten Problemsituation führt. Dabei sollen folgende Punkte bearbeitet werden:
1.) Grafische Visualisierung der Anforderungen für eine verbesserte Kunden-Kommunikation.
2.) Entwicklung von änderungsstabilen CAD Modellen.
3.) Entwicklung und Erprobung eines neuronalen Netz basiertes Expertensystem zur Unterstützung des Entwicklers bei der Suche nach passenden CAD Lösungen.

Ergebnis:
Das Projekt hat gezeigt, dass prinzipiell die auf Neuronale Netzen basierte Methode Selbstorganisierende Merkmalskarten (SOM) eine zielführende Methode ist, um sowohl die geeignetste bestehende Produktvariante als Bezugsvariante für eine neue Entwicklungsanfrage zu ermitteln als auch einen sinnvollen Vorschlag für die zum Erstellen des zugehörigen CAD Modells notwendigen Parameter zu machen. Auch wenn der Ansatz erfolgreich für die Variantenkonstruktion von Motorhaubenschließsysteme bei einem Zulieferunternehmen eingesetzt wird, muss dennoch die Schwierigkeit bei der Verarbeitung der Anforderungen durch rechnerbasierte Methoden berücksichtigt werden.
Für die entwickelte Lösung ist ein hoher Einmalaufwand für die Aufbereitung der Anforderungen erforderlich. Der Nutzen zeigt sich erst bei mehreren noch durchzuführenden Entwicklungen und deshalb sollte ein langer Horizont bei der Nutzen-Aufwand-Betrachtung zugrunde gelegt werden. Insgesamt wird angenommen, dass ein positives Nutzen-Aufwand-Verhältnis durch diesen Ansatz vorhanden ist.
Die Anforderungen werden in der Automobilzulieferindustrie strukturiert in einem Lastenheft dokumentiert. Deshalb sollte in Zukunft die Möglichkeit untersucht werden, inwieweit diese in eine XML-Struktur überführt werden können, um die identischen Anforderungen automatisch durch das Parsen zu ermitteln. Eine vollständige Erfassung wird nicht für möglich gehalten, aber eine Erfassung, die in einer Größenordnung von etwa 60-70% liegen könnte, würde den Prozess der Anforderungsaufbereitung enorm beschleunigen und damit die Kosten deutlich senken.
Das Anwenden von SysML für eine praxisgerechte Handhabung der Produktanforderungen war nicht zielführend. Deshalb wurde eine Anforderungsdatenbank entwickelt, die speziell auf die Bedürfnisse der KMUs ausgerichtet ist. Da sie für die Belange der Automobilzulieferindustrie zugeschnitten ist, besteht die Möglichkeit diese Softwarelösung als ein eigenständiges Produkt weiter zu entwickeln. Es wird erwartet, dass ein Tool mit den festgelegten Funktionalitäten gut in der Industrie angenommen wird.

• Altran Consulting & Engineering GmbH
• BÖCO Böddecker & Co. GmbH & Co. KG
• CTE GmbH
• info-key GmbH & Co. KG
• RWTH Aachen