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Projekt
Menschenzentrierte und neurosymbolische Entscheidungsunterstützung in der Kreislaufproduktentwicklung (HUMAN-DECISION)
Antragsteller
Professor Dr. Sören Auer; Dr.-Ing. Felix Engel; Professor Dr.-Ing. Robert Heinrich Schmitt
Fachliche Zuordnung
Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik
Konstruktion, Maschinenelemente, Produktentwicklung
Konstruktion, Maschinenelemente, Produktentwicklung
Förderung
Förderung seit 2024
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 543081196
Der Prozess der Produktentstehung kann nicht isoliert betrachtet werden. Die aktuelle sozioökonomische Situation, die auf der Annahme beruht, dass natürliche Ressourcen unendlich verfügbar sind, macht die Integration von Konzepten der Circular Economy (CE) bereits in der Planungsphase eines Produkts zu einem unverzichtbaren Faktor. Aus politischer Sicht zwingt die EU-weite Umsetzung eines digitalen Produktpasses Unternehmen dazu, CE in der Produktentwicklung zu berücksichtigen, Daten zu generieren und die Zerstörung von verwendbaren Gütern zu verbieten. Daher muss die Demontage und die Fähigkeit des Montagesystems, diese durchzuführen, zukünftig bereits in den frühen Phasen des Produktentwicklungsprozesses berücksichtigt werden, wie in der VDI2021 gefordert. Die Berücksichtigung von Produktnachhaltigkeit und Kreislaufwirtschaft konfrontiert Ingenieure und Produktdesigner mit einer Vielzahl von Optionen, die auf Basis eines komplexen Zusammenspiels von vorhandenen Produkten, Prozessen, Wiederverwendbarkeit und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen getroffen werden müssen. Da computergestützte Systeme zunehmend den Menschen bei der Entscheidungsfindung in der Produktentwicklung unterstützen, stellen sich viele dringende und grundlegende Fragen, die die Leistungsfähigkeit des Systems betreffen und sich auf sehr unterschiedliche Herausforderungen beziehen, wie z.B.: 1.) Wie können während des Produktentwicklungsprozesses und/oder nach dem Ende des Produktlebenszyklus die notwendigen Re-Konfigurationen bestehender Montagesysteme für die Integration eines neuen Produktes oder von Produktänderungen unter Berücksichtigung der Demontage im gleichen System ressourceneffizient optimiert werden? 2.) Wie kann kontextbezogenes Nutzerwissen (Anschaffung/Stilllegung von Maschinen, Materialverfügbarkeit, Lieferketten usw.) Teil des digitalen Zwillings werden? 3.) Wie sollte ein Entscheidungsunterstützungssystem gestaltet sein, um den Ingenieur bei sehr unsicheren Entscheidungen zu unterstützen und Wissen für eine kontinuierliche Verbesserung zu liefern? Das Ziel dieses Projekts ist es, Lösungen für die oben genannten Herausforderungen zu erforschen, um Ingenieure in Entscheidungsprozessen mit Hilfe von menschenzentrierten hybriden neuronal-symbolischen Entscheidungsunterstützungssystemen zu unterstützen.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
