Einleitung

Fragebogen zur Benchmarking-Studie
AI-driven Product Development

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Ihr Nutzen als Teilnehmende
  • Kostenlose, anonyme Auswertung der Studienergebnisse
  • Auszeichnung der fünf erfolgreichsten Unternehmen als „Successful-Practice“, inkl. Teilnahme an Unternehmensbesuchen und Erfahrungsaustausch
  • Verlosungen im Rahmen der Studie:
    • 1 x Teilnahme am RWTH Zertifikatkurs „Chief Innovation Manager“
    • 2 x Teilnahme am Complexity Management Congress 2024
    • 2 x Teilnahme an einem frei wählbaren Methodenseminar aus dem Seminarangebot der Complexity Management Academy

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Grußwort

Zur langfristigen Sicherstellung des Unternehmenserfolgs und der Wettbewerbsfähigkeit in einem hochvolatilen Umfeld stehen die Innovations- & Entwicklungsabteilungen produzierender Unternehmen vor der Herausforderung, mit weniger Ressourcen schneller entwickeln zu müssen. Gleichzeitig steigt die Komplexität durch die zunehmende Integration mechanischer, elektrischer und softwaretechnischer Komponenten. Hinzu kommen zusätzliche Anforderungen durch die Nachhaltigkeitswende. Da in der Produktentwicklung nicht nur 80% der Kosten sondern auch der Umweltauswirkungen eines Produktes über den Lebenszyklus festgelegt werden, gilt es, die genannten Herausforderungen zu meistern und zum eigenen Wettbewerbsvorteil zu machen. Hierfür bedarf es neuer Methoden und Tools in den Innovations- und Entwicklungsprozessen, was den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) unabdingbar macht.

Aufgrund der stetig wachsenden Datenverfügbarkeit im Zuge der Digitalisierung sowie der rasanten Technologieentwicklungen bieten sich erhebliche Potenziale für den Einsatz von KI in der Produktentwicklung. Von der Ideenfindung & -bewertung bis zur Produktvalidierung können KI Anwendungen datenbasiert Entscheidungen unterstützen, wiederkehrende Prozesse automatisieren und hochkomplexe Zusammenhänge aufdecken und somit die Effizienz der Produktentwicklungsprozesse steigern und die Time-to-Market signifikant reduzieren. Die Identifikation, Integration und langfristige Steuerung von KI Anwendungen stellt jedoch insbesondere die produzierende Industrie vor Herausforderungen, sodass Projekte es häufig nicht über eine Pilotierungsphase hinaus schaffen. Zur erfolgreichen Skalierung dieser Lösungen muss das Domänenwissen aus dem Engineering mit den Methoden der Tech-Industrie verknüpft werden.

Daher möchten wir, das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen und die Complexity Management Academy, in Zusammenarbeit mit einem Industriekonsortium erfolgreiche und praxiserprobte Successful-Practices für den KI-gestützten Produktentwicklungsprozess identifizieren.

Nutzen Sie die Benchmarking Studie „AI-driven Product Development“, um Ihr eigenes Vorgehen kritisch zu prüfen, weitere Impulse zu erhalten und informieren Sie sich anhand der Studienergebnisse über erfolgreiche Ansätze.

Über Ihre Teilnahme freuen wir uns sehr!

Mit besten Grüßen

Prof. Dr. Günther Schuh
Mitglied des Direktoriums des Werkzeugmaschinenlabors WZL der RWTH Aachen
und des Fraunhofer-Insituts für Produktionstechnologie IPT

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Das Industriekonsortium

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Die Fragebogenstudie

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Definition

AI-driven Product Development beschäftigt sich mit der systematischen Integration, Skalierung und dem Management von Methoden und Anwendungen der Künstlicher Intelligenz (KI) in den internen Produktentwicklungsprozessen des Unternehmens von der Ideenfindung und Produktplanung bis zum validierten Produkt und darüber hinaus im Product Lifecycle Management. KI im Allgemeinen bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen und Algorithmen menschliches Verhalten und Denkprozesse zu imitieren. Im Kontext dieser Studie werden insbesondere datenbasiert lernende Verfahren aus dem klassischen Machine Learning und Deep Learning sowie der Generativen KI fokussiert.

Das übergeordnete Ziel liegt somit in der Steigerung der Entwicklungseffektivität und -effizienz durch die Nutzung von Daten mittels KI."
Ordnungsrahmen der Studie
Die Struktur des Fragebogens orientiert sich an dem folgenden Ordnungsrahmen, welchen Sie mit Hervorhebung des jeweils behandelten Themenfeldes auf den nachfolgenden Seiten wiederfinden. Zur besseren Einordnung Ihrer Antworten werden initial allgemeine unternehmensbezogene Daten abgefragt.

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14% of survey complete.

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