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Entwicklung Continuous Engineering: Schneller bessere Produkte entwickeln

Autor / Redakteur: Lucas Kirsch, Bastian Binder / Dipl.-Ing. (FH) Monika Zwettler

Continuous Engineering unterstützt Unternehmen dabei, flexibel auf die wachsenden Herausforderungen in der modernen Produktentwicklung zu reagieren. Mit der durchgängigen Integration von Methoden, Prozessen und Technologien lassen sich komplexe, miteinander verbundene Systeme effizienter spezifizieren, simulieren und absichern.

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Das Continuous Engineering fokussiert insbesondere schnelle interdisziplinäre Iterationen.
Das Continuous Engineering fokussiert insbesondere schnelle interdisziplinäre Iterationen.
(Bild: rainfallHD)

Der Lebenszyklus eines Produkts umfasst eine Vielzahl technischer Disziplinen und Prozesse, die unterschiedliche Phasen im Entwicklungsprozess unterstützen wie beispielsweise das Anforderungsmanagement, die Systemarchitekturentwicklung bis hin zum Design von Soft- und Hardware. Traditionell sind alle in den Domänen genutzten Prozesse, Methoden und Technologien weitgehend voneinander isoliert und bilden Silos.

Die effiziente Entwicklung und Umsetzung von innovativen Produkten erfordert jedoch eine interdisziplinäre Zusammenarbeit nahezu aller Unternehmensbereiche. Hier setzt Continuous Engineering an und sorgt für einen reibungslosen Austausch, mehr Transparenz und bessere Zusammenarbeit zwischen den einzelnen Disziplinen im Entwicklungsprozesse. Während das Continuous Engineering insbesondere schnelle interdisziplinäre Iterationen fokussiert, stellt das (modelbasierte) Systems Engineering (MBSE) das methodische Zusammenwirken entlang des Entwicklungsprozesses in den Vordergrund. In ihrem Zusammenspiel ergänzen sich beide Ansätze.

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Iterative Entwicklung beschleunigen

Iteratives Vorgehen steigert die Effizienz in der Produktentwicklung, indem komplexe Zusammenhänge in kurzen Schleifen sicher erschlossen werden. Continuous Engineering unterstützt diesen Ansatz und geht damit einen Schritt weiter als das klassische Systems Engineering und das V-Modell. Eingesetzte Automatismen, wie beispielsweise die halbautomatische Adaption von Informationen aus vorangegangenen Prozessschritten, helfen Prozesse schneller abzusichern und verkürzen Entwicklungsiterationen. Unternehmen sind damit in der Lage innerhalb von Projekten schnell und flexibel auf Veränderungen oder neue Spezifikationen zu reagieren, Ressourcen optimal einzusetzen und so Kosten- und Zeitaufwände zu minimieren.

Leitgedanken und Voraussetzungen

Continuous Engineering kombiniert grundlegende Techniken wie Agile Development oder Lean Engineering und bewährte Ansätze wie Wasserfallmodelle und Meilensteine. Dafür müssen vier Voraussetzungen gegeben sein:

  • Zugriff auf Informationen: Der Zugriff auf alle notwendigen technischen Informationen zum richtigen Zeitpunkt, ermöglicht es, die richtigen Entscheidungen zur richtigen Zeit zu treffen – unabhängig von der Quelle.
  • Kontinuierliche Überprüfung: Die konsequente Überprüfung der Anforderungen und des Designs in allen Phasen des Produktlebenszyklus mittels ausführbarer Systeme und Modelle identifiziert schnell Optimierungspotenziale und Fehlerentwicklungen.
  • Kontinuierliche Verbesserung: Kurze Entwicklungsiterationen in den verschiedenen Entwicklungsphasen und -domänen mit anschließender Überprüfung helfen, dynamisch auf Änderungen zu reagieren und kontinuierlich Produkt- und Prozessqualität zu optimieren.
  • Strategische Wiederverwendung: Die Wiederverwendung von Komponenten über den gesamten Engineering-Lebenszyklus hinweg hilft, die Design-Effizienz zu steigern, Produktlinien zu entwickeln und die Komplexität zu beherrschen.

Modell-basierter Digital Thread

Je komplexer die Produkte sind, desto wichtiger ist die Darstellung kausaler Zusammenhänge zwischen den Informationen entlang der Entwicklungsprozesse. Bloße dokumentenbasierte Entwicklungsansätze stoßen hier an ihre Grenzen. Die Datenbasis für das interdisziplinäre Zusammenwirken im Continuous Engineering bildet daher der modell-basierte Digital Thread. Dieser digitale „rote Faden“ setzt sich aus einer Reihe verknüpfter Modelle entlang der gesamten Produktentstehung zusammen. Erst durch die punktgenaue Vernetzung von Informationen über Modell- und Disziplingrenzen hinweg lassen sich kausale Zusammenhänge und Abhängigkeiten schnell identifizieren und Prozesse beschleunigen.

PLM-Systeme als Herzstück

Die Modelle und Daten des Digital Thread sind häufig auf viele verschiedene Autorenwerkzeuge und Datenmanagementsysteme verteilt. Dies erfordert eine durchgängige Verknüpfung dieser IT-Systeme, um die Durchgängigkeit der digitalen Prozesse und ihre Nachverfolgbarkeit zu gewährleisten.

Durch den Einsatz offener Technologien und Standards wie zum Beispiel REST (Representational State Transfer) machen moderne PLM-Plattformen diese Verknüpfung möglich. Grundlage sind disziplin- und prozessübergreifende Datenmodelle sowie Querschnittdienste und Fachanwendungen, die es erlauben, Verfahren und Prozesse in der Produktentwicklung selbst digital abzubilden und auszuführen. PLM-Systeme orchestrieren also sowohl die Daten als auch die dazugehörenden Prozesse. Bekannte Mechanismen zur prozessorientierten Verwaltung von Modellen, wie beispielsweise das Freigabemanagement, werden mit standardisierten Workflows kombiniert. Das schafft effiziente Prozessketten mit geltungssicheren Daten.

Anwendertreff Maschinenkonstruktion

Wer smarte Maschinen effizient konstruieren will, muss in Zukunft auf neue Methoden, Tools und Konzepte setzen. Anwendertreff Maschinenkonstruktion bietet Orientierung.

* Lucas Kirsch, PLM-MBSE Consultant Produktmanagement, CONTACT Software;

* Bastian Binder, Research Associate, Center of Excellence System Simulation, ESI

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