Was sind die wichtigsten Herausforderungen und Chancen für KI und maschinelles Lernen in PLM und MM?

1 Datenqualität und -integration

Eine der größten Herausforderungen für KI und ML in PLM und MM ist die Sicherstellung der Qualität und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen. Daten sind der Treibstoff für KI- und ML-Algorithmen, können aber auch verrauscht, unvollständig, inkonsistent oder veraltet sein. Daher müssen PLM und MM Data Governance-, Validierungs-, Bereinigungs- und Standardisierungsmethoden implementieren, um die Datenqualität und -integrität zu gewährleisten. Darüber hinaus müssen sie Daten aus verschiedenen Plattformen wie CAD, ERP, CRM, IoT und Cloud-Diensten integrieren, um eine einheitliche und umfassende Sicht auf den Produkt- und Materiallebenszyklus zu schaffen.

2 Analytik und Berichterstellung

Eine weitere Herausforderung und Chance für KI und ML in PLM und MM besteht darin, die Daten zu nutzen, um aussagekräftige Erkenntnisse und Berichte für verschiedene Stakeholder zu generieren. Analysen und Berichte können PLM und MM dabei helfen, die Leistung zu optimieren, Risiken und Chancen zu identifizieren, Trends und Muster zu überwachen und die strategische Entscheidungsfindung zu unterstützen. Analysen und Berichte erfordern jedoch auch fortgeschrittene Fähigkeiten, Tools und Methoden, um große und komplexe Datensätze zu verarbeiten, Ergebnisse zu visualisieren und zu kommunizieren und geeignete statistische und maschinelle Lerntechniken anzuwenden. Daher müssen PLM und MM in Schulungen, Software und Infrastruktur investieren, um effektive Analysen und Berichte zu ermöglichen.

3 Automatisierung und Optimierung

Eine weitere Herausforderung und Chance für KI und ML in PLM und MM besteht darin, die Daten und Erkenntnisse zu nutzen, um verschiedene Prozesse und Aufgaben zu automatisieren und zu optimieren. Automatisierung und Optimierung können PLM und MM dabei helfen, die Effizienz, Qualität, Geschwindigkeit und Genauigkeit von Vorgängen wie Design, Engineering, Beschaffung, Produktion, Inventar, Logistik, Wartung und Kundenservice zu verbessern. Automatisierung und Optimierung haben jedoch auch ethische, rechtliche und soziale Implikationen, wie z. B. die Auswirkungen auf menschliche Rollen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten, die Einhaltung von Vorschriften und Standards sowie das Vertrauen und die Transparenz von KI- und ML-Systemen. Daher müssen PLM und MM die Vorteile und Risiken von Automatisierung und Optimierung gegeneinander abwägen und menschliche Aufsicht, Feedback und Zusammenarbeit einbeziehen.

4 Innovation und Differenzierung

Eine letzte Herausforderung und Chance für KI und ML in PLM und MM besteht darin, die Daten und Erkenntnisse zu nutzen, um Innovation und Differenzierung auf dem Markt zu fördern. Innovation und Differenzierung können PLM und MM dabei helfen, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, das Kundenerlebnis und die Kundenzufriedenheit zu verbessern, Wettbewerbsvorteile und Wertversprechen zu generieren und sich an sich ändernde Kundenbedürfnisse und -präferenzen anzupassen. Innovation und Differenzierung erfordern jedoch auch Kreativität, Experimentierfreudigkeit und Risikobereitschaft, was in einem komplexen und dynamischen Umfeld möglicherweise nicht einfach zu erreichen ist. Daher müssen PLM und MM eine Kultur der Innovation und Differenzierung pflegen und KI und ML nutzen, um Ideenfindung, Prototyping, Testen und Lernen zu unterstützen.