KI-gestützte Entscheidungsunterstützung in Produktentwicklung und Produktlebenszyklus (PLM)

Produktentscheidungen müssen häufig getroffen werden, obwohl Marktentwicklungen, Kundenanforderungen oder Produktionsveränderungen nur unvollständig vorliegen. Gleichzeitig entstehen entlang des Produktlebenszyklus große Mengen an Wissen – von Entwicklungsannahmen über Testdaten bis zu Service- und Felddaten. In vielen Unternehmen bleibt dieses Wissen jedoch verteilt und wird nur punktuell genutzt. Diese Weiterbildung greift typische Situationen aus der Produktentwicklung auf und zeigt, wie KI-gestützte digitale Zwillinge als fachliche Sparringspartner eingesetzt werden können, um Entscheidungen strukturierter, nachvollziehbarer und vorausschauender zu gestalten.

Digitale Zwillinge entwickeln sich zunehmend von technischen Simulationsmodellen zu KI-gestützten Entscheidungsmodellen für Produktentwicklung und Produktmanagement. Die Weiterbildung zeigt praxisnah, wie fachliche KI-Zwillinge aufgebaut und entlang des Produktlebenszyklus genutzt werden können. Im Mittelpunkt stehen reale Anwendungssituationen, ein durchgängiger Praxisfall und die Einordnung von Agentic AI sowie Retrieval-Augmented Generation (RAG) in bestehende Unternehmensprozesse.

Nach der Weiterbildung können Sie:

• KI-Zwillinge entlang des Produktlebenszyklus strukturieren
• Wissensquellen und Entscheidungsparameter systematisch integrieren
• Szenarien, Risiken und Zielkonflikte methodisch bewerten
• RAG als Wissensbasis für KI-Zwillinge einordnen
• KI-Zwillinge in Produktmanagement und PLM-Prozesse integrieren

Nutzen der Weiterbildung

Die Weiterbildung erhöht die Sicherheit bei komplexen Produktentscheidungen und unterstützt dabei, Wissen, Annahmen und Erfahrungswerte strukturiert zusammenzuführen. Praxisnahe Anwendungsfälle helfen, Risiken früher zu erkennen und Entscheidungsgrundlagen nachvollziehbarer zu gestalten. Dadurch verbessern sich Transparenz, Konsistenz und Effizienz im Produktlebenszyklus.

Montag, 3. und Dienstag, 4. Mai 2027
jeweils von 9:00 Uhr bis 16:30 Uhr

Einordnung und Zielbild

• Rolle von KI-Zwillingen verstehen
• fachliche und technische Zwillinge unterscheiden
• Agentic AI und Entscheidungsmodelle einordnen
• Nutzenpotenziale im Produktlebenszyklus bewerten

Methodischer Aufbau des KI-Zwillings

• Struktur und Bestandteile definieren
• Wissensquellen und Annahmen integrieren
• Entscheidungsparameter aufbauen
• Leitfragen für Unternehmensanwendungen ableiten

RAG als Wissensbasis des KI-Zwillings

• Retrieval-Augmented Generation einordnen
• Produkt- und Marktwissen integrieren
• Wissensspeicher und Prompting unterscheiden
• Konsistenz und Nachvollziehbarkeit verbessern

Praxisarbeit: Aufbau eines KI-Zwillings

• Produktmodell in KI-Werkzeugen aufbauen
• Ziele und Entscheidungslogiken strukturieren
• Nutzungsmuster und Rollen entwickeln

Produktphasen entlang des Lebenszyklus

• Idee und Konzept analysieren
• Markt- und Wettbewerbsinformationen integrieren
• Entwicklung und Zielkonflikte bewerten
• Test-, Produktions- und Servicedaten nutzen
• Launch und Produktpflege begleiten

Integration und organisatorische Verankerung

• Governance und Verantwortlichkeiten definieren
• Pilotierung und Skalierung vorbereiten
• Einführung in Unternehmensprozesse gestalten

Hinweis:
Teilnehmende benötigen Notebook oder Tablet, Browser sowie optional Zugriff auf ChatGPT, Copilot oder Claude. Zusätzliche Lizenzkosten können bei bereitgestellten Testzugängen entstehen.