Engineering & Konstruktion

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: 

• Bekannte Fehler werden nicht erneut gemacht 

• Sonderlösungen lassen sich wiederverwenden 

• Serienfehler lassen sich schneller erkennen und beheben 

• Anwendungsfehler werden früher erkannt 

• Änderungswünsche von Kunden lassen sich rechtzeitig berücksichtigen 

• Zeit- und Kostenaufwand sinken, da Doppelarbeit vermieden wird 

• Innovationen entstehen schneller, weil auf vorhandene Erkenntnisse aufgebaut werden kann 

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: 

• dem Reifegrad bestehender Wissensprozesse, 

• der Größe und Komplexität des Produktportfolios, 

• sowie der Integration des Wissensmanagements in den Arbeitsalltag der Teams. 

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: 

• Strukturierte Intelligenz statt Dateiablage: 
  Unsere AI erkennt Zusammenhänge zwischen Dokumenten, Vorgängen und Fehlerbildern – manuelle Ordnerstrukturen sind passé. 

• Schnelle, relevante Antworten statt langer Suche: 
  Während man in SharePoint nach Begriffen sucht, liefert ein KI-System auch mit Synonymen oder ähnlichen Suchbegriffen direkt passende Inhalte, Handlungsempfehlungen oder ähnliche Fälle. 

• Wissensvernetzung statt Datensilos: 
  CAD-Dateien enthalten oft nur geometrische oder technische Informationen. Hier lassen sich wichtige Entscheidungen im Entwicklungsprozess nicht nachvollziehen. Ein intelligentes Wissensmanagement verknüpft darüber hinaus Protokolle, Serviceberichte, Felddaten, Entwicklungsdokumentationen u. v. m. So entsteht ein  umfassendes Gesamtbild für den Anwendenden für fundierte Entscheidungen. 

• Erfahrungswissen verfügbar machen: 
  AI erschließt implizites Wissen aus unstrukturierten Quellen – z. B. E-Mails, Fehlerprotokollen oder Gesprächsnotizen – das sonst verloren geht. 

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.