Engineering & Konstruktion
Nutzen Sie Ihr Wissen aus dem Feld strukturiert in Entwicklungsprozessen und senken dadurch die Time-to-Market.
Nutzen Sie Ihr Wissen aus dem Feld strukturiert in Entwicklungsprozessen und senken dadurch die Time-to-Market.
Wenn für jede Kundenanforderung die beste Lösung erarbeitet wird, kostet das Zeit und Geld, auch wenn nicht alles realisiert wird. Umso wichtiger ist es, das entstehende Erfahrungs- und Lösungswissen so zu erfassen, dass die Mitarbeitenden bei künftigen Kundenanfragen schnell wieder darauf zugreifen und es wiederverwenden können.
Legen Sie im Engineering einen wichtigen Grundstein zur Wertschöpfung – mit AI-basiertem Wissensmanagement. Auf diese Weise digitalisieren Sie nicht nur zentrale F&E-Prozesse, sondern auch das entstandene Erfahrungswissen. Das führt zu schnellerem Go-to-Market, besserer Produktqualität und langfristig höherer Effizienz.
Typische Fehlerbilder mit deren Ursache, Anwendungsprobleme oder unerwünschter Verschleiß – all das sind wertvolle Wissensquellen. Indem Sie Feedback und Felddaten aus dem gesamten Produktlebenszyklus strukturiert verfügbar machen, ermöglichen Sie Ihren Konstruktions- und Entwicklungsteams gezielte Verbesserungen. Das steigert die Produktqualität und erhöht nachhaltig die Kundenzufriedenheit.
Nutzen Sie das vorhandene Know-how aus früheren Projekten, Sonderlösungen und bereits gelösten Herausforderungen gezielt in der Neuentwicklung. Durch eine strukturierte und schnelle Auffindbarkeit dieses Wissens reduzieren Sie Entwicklungszeiten, vermeiden Doppelarbeit – und verhindern, dass bekannte Fehler erneut gemacht werden. So reduzieren Sie langfristig die Ausschussmenge und reduzieren das Risiko für Produktrückrufe.
Eine gemeinsame Informationsgrundlage vereinfacht die Kooperation mit angrenzenden Bereichen wie Service, Qualitätssicherung, Fertigung oder Vertrieb. So teilen Sie direkt relevante Informationen und vermeiden Rückfragen, Eskalationen und Informationsverluste im Prozess – während die Time-to-Market sinkt.
Weil Erfahrungswissen meistens an die Menschen gebunden ist, die diese Erfahrungen gesammelt haben. Diese Experten verlassen aber früher oder später das Unternehmen. Deshalb ist es wichtig, zumindest einen Großteil des Know-hows
Erfahrungswissen ist der Schlüssel zu effizienter und zielgerichteter Produktentwicklung. Es enthält wertvolle Erkenntnisse aus realen Anwendungsfällen, gelösten Problemen, Feldfeedback und früheren Projekten – Wissen, das kaum zentral und strukturiert verfügbar ist.
Solche Datenbanken sind besonders wertvoll, wenn sie mit Daten aus dem gesamten Produktlebenszyklus gespeist werden, also auf Informationen angrenzender Fachbereiche zugreifen kann.
Wenn dieses produkt- und produktionsbezogene Wissen systematisch erfasst und zugänglich gemacht wird, profitieren Entwicklungs- und Konstruktionsteams mehrfach:
Erfahrungswissen verkürzt den Weg von der Idee zum marktreifen Produkt – und steigert gleichzeitig Qualität und Kundenzufriedenheit.
Diese Frage ist schwer pauschal zu beantworten, da es immer auf den Umfang an Informationen ankommt, den man mit einem intelligenten Wissensmanagement strukturiert und organisiert.
Die Zusammenführung der vorhandenen Informationen aus den Entwicklungsprojekten in einer Wissensbasis kann sich aber schon dann rechnen, wenn für eine eingehende Anforderung eine bekannte Lösung aufgefunden und angewendet werden kann.
In der Praxis zeigen sich ersten positiven Effekte häufig sich oft schon nach wenigen Wochen, wenn strukturiertes Erfahrungswissen gezielt eingesetzt wird – z. B. durch die Vermeidung bekannter Fehler oder die Wiederverwendung bewährter Lösungen.
Weitere messbare Ergebnisse wie kürzere Entwicklungszeiten, geringere Rückläuferquoten oder schnellere Time-to-Market-Zyklen sind häufig innerhalb der ersten 6-9 Monaten sichtbar, abhängig von:
Die besten Ergebnisse erzielen Unternehmen, die ein zentrales Tool für mehrere Bereiche wie Service, Produktion oder Qualitätsmanagement einsetzen, da sich dadurch Synergieeffekte aufbauen. Langfristig trägt professionelles Wissensmanagement entscheidend dazu bei, die Innovationsfähigkeit, Produktqualität und Kundenzufriedenheit nachhaltig zu steigern.
CAD-Systeme und SharePoint-Lösungen speichern Informationen – aber sie „verstehen“ sie nicht.
AI-gestütztes Wissensmanagement geht deutlich weiter: Es erschließt nicht nur Daten, sondern verwandelt sie in kontextbezogen nutzbares Wissen.
Hier die wichtigsten Unterschiede:
Zusammenfassend ist AI-basiertes Wissensmanagement ist nicht nur ein Speicher – es ist ein aktives Werkzeug zur Entscheidungsunterstützung und Effizienzsteigerung in Konstruktions- und Entwicklungsprozessen. Und das wird in Zeiten, in denen Wettbewerbsvorteile immer stärker vom gezielten Umgang mit Informationen abhängen, immer wichtiger für den Erhalt von Wettbewerbsvorteilen.