Product Performance Lifecycle statt PLM

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Die ESI Group, Anbieter von Virtual Prototyping-Software und Dienstleistungen für die Fertigungsindustrie, hat in den letzten Jahren ihr Angebot durch Zukäufe erweitert und verändert. Ziel ist, Unternehmen dabei zu unterstützen, das traditionelle PLM mit Fokus auf Planung und Entwicklung zu hinterfragen und stattdessen ihren „Product Performance Lifecycle“ (PPL) über die Produktlaufzeit zu steuern.
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Die ESI Group, Anbieter von Virtual Prototyping-Software und Dienstleistungen für die Fertigungsindustrie, hat in den letzten Jahren ihr Angebot durch Zukäufe erweitert und verändert. Ziel ist, Unternehmen dabei zu unterstützen, das traditionelle PLM mit Fokus auf Planung und Entwicklung zu hinterfragen und stattdessen ihren „Product Performance Lifecycle“ (PPL) über die Produktlaufzeit zu steuern.

Von der Wartung bis zur Produkteinstellung – mit den jüngsten Akquisitionen im Bereich Systemmodellierung, Cloud, Datenanalyse und maschinelles Lernen (Machine Learning), hat ESI den Kundennutzen seines Kerngeschäfts Virtual Prototyping drastisch erweitert. Dabei hat die Firmen Cydesign, Amoeba/Presto, Ciespace, Picviz/Inendi, Civitec, ITI und Mineset gekauft. Die Bündelung der einzelnen Konzepte und dem Know-how der Teams soll eine datengestützte, intelligente Entscheidungsfindung unterstützten. Bereits heute ermöglicht es ESI seinen Kunden, den Performance-Kreislauf in folgenden Bereichen zu schließen:

  • Produktentwicklung: Anwendung von digitalen Modellen, um Produkte virtuell zu planen und zu entwickeln, zu testen, zu erzeugen und virtuell herzustellen, bevor sie überhaupt existieren.
  • Tatsächlicher Produkteinsatz: Berücksichtigung von Echtzeit- und einsatzbezogenen Daten, sobald das Produkt vom Montageband gerollt ist. Besseres Verständnis und Reaktion auf Produkt-Nutzung oder falsche Nutzung, Alterungsprozess und letztlich Produkt-Versagen.

Product Performance Lifecycle

Die Product-Performance-Lifecycle-Implementierung ist besonders wichtig für den Bereich der autonomen Systeme (etwa autonome Fahrzeuge) und darüber hinaus für alle Märkte mit einem Bezug zu gekoppelten Sensoren und Cyber-Objekten, die derzeit eine exponentielle Wachstumsphase durchlaufen. Virtual Prototyping-Lösungen, die bereits die detaillierte, passive 3D/4D-Modellierung und die reduzierte aktive 0D/1D-Systemintegration kombinieren, werden jetzt um Lernfähigkeit erweitert. Sie werden also autonom und smart. Ein in PPL eingebundenes Virtual Prototyping wird eine größere Gruppe professioneller Nutzer in der Welt des intelligenten Arbeitsablaufs, der vorausschauenden Instandhaltung und wettbewerbsfähiger Services erreichen.

„Kern der Strategie ist, Virtual Prototyping mit maschineller Analyse und immersiver Virtual Reality zu kombinieren. Das soll es Herstellern ermöglichen, die wertschöpfende und zuverlässige operative Lebensdauer ihrer Produkte durch ständiges Leistungsmanagement zu maximieren. Mit dem Konzept des Product Performance Lifecycle (PPL) differenziert sich ESI von traditionellen PLM-Anbietern.“, erklärt Cristian Tanasescu, Executive Vice President derESI Group.

Der Kern der Strategie

Um smartere und autonome Produkte zu entwickeln, müssen Entwickler und Ingenieure mit neuen, unbekannten und verbundenen Risiken rechnen und umgehen. Diese Entwicklung verlangt danach, das in gewisser Art und Weise Unbekannte zu simulieren: Wie interagieren und funktionieren unterschiedliche Sensoren und Systeme miteinander und wie funktioniert dies nicht? Weiterhin wird es immer wichtiger, Systemfehler auf der operationellen Ebene vorherzusagen. Diese entstehen zum Beispiel aus Entwicklungsdefiziten, Herstellungsfehlern oder Abnutzung. So können daraus resultierende, der Nutzung abträgliche Konsequenzen, direkt in der Konzeptphase minimiert werden. Mit der anwachsenden Datenflut, die von unterschiedlichen Sensoren – in Fahrzeugen, Telefonen, Häusern und anderen „smarten“ Objekten im täglichen Gebrauch – produziert und über das rasch wachsende „Internet der Dinge“ gekoppelt werden, wird es unabdingbar, dass nicht nur Datenanalysten, sondern auch Ingenieure, Entwickler und andere Involvierte lernen, wie man diese Intelligenz und die kontinuierlich generierten Daten-Massen sinnvoll und nutzbringend einsetzt.

Die Anwender von ESI-Lösungen haben die Möglichkeit, aktuelle Neuerungen der Datananalyse- und Machine-Learning-Technologien einzusetzen. Sie können so schnellere Antworten von ihren virtuellen Prototypen erhalten und Mängel im Betrieb des Endprodukts voraussehen. Dies zu liefern ist die Aufgabe des ESI-Data-Analytics-Teams. Zudem arbeitet ESI nach eigenen Angaben daran, seine CAE-Lösungen weiter zu verfeinern und diese für mobile Anwender ohne große Hardware-Investitionen verfügbar zu machen. Ein Beispiel ist hier die ESI Cloud, über die auch heute schon CAE-Anwendungen erreichbar sind. Weitere Cloud-Lösungen sollen in naher Zukunft folgen, so dass Virtual Prototyping für eine wachsende Anwendergemeinschaft einfacher verfügbar wird.

Die Transformation

Der umfassende, transformative Product-Performance-Lifecycle-Ansatz ermöglicht es Herstellern, das zu entwickeln, wofür der Begriff „Virtueller Zwilling“ ihres realen Produktes geprägt wurde. Er kann genutzt werden, um bessere Entscheidungen in allen Phasen des Produktlebenszyklus zu treffen: von Planung, Entwicklung, Erprobung, Herstellung, Einsatz und Wartung/Reparatur bis hin zur Produkteinstellung. ESI ist bereit, führende Industrieunternehmen mit den richtigen Lösungen auszustatten, um miteinander verbundene Produkte zu entwickeln und schon früh in der Produktentwicklung den betrieblichen Einsatz und die Wartungsbedingungen vorherzusagen.

Die Welten von F&E, Wartung und Betrieb waren einander nie so nah. ESI wendet sich nun dem erweiterten Markt professioneller Konsumenten zu – Wartungspersonal und zertifizierte Techniker – die sich intensiv mit Produkten und Konsumenten befassen. Die im Internet der Dinge mittels integrierter Electronic Control Units (ECU) gewonnenen Informationen und Rückmeldungen professioneller Nutzer müssen an Entwickler und Ingenieure weitergegeben werden, um so das betriebsbedingte Produktverhalten zu verbessern und vorhersagen zu können.

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