Die Vorteile von Knowledge Graphen und LLMs im Systems Engineering

Die Rückverfolgbarkeit von Anforderungen ist eine der größten Herausforderungen in der Entwicklung komplexer mechatronischer Systeme. Ohne eine durchgängige Datenstruktur und intelligente Verknüpfung von Engineering-Daten bleibt die Konsistenz zwischen Spezifikationen, Qualitätsmanagement (QS) und Produktentwicklung oft auf der Strecke. Besonders in Systemen mit hohen Sicherheits- und Compliance-Anforderungen wie der Automobil- oder Maschinenbauindustrie ist eine lückenlose Rückverfolgbarkeit essenziell.

Doch wie lässt sich das effizient umsetzen? Ohne eine ganzheitliche Datenintegration – von der Top Floor-Strategie bis zum Engineering Desk – bleiben die Mehrwerte von Systems Engineering oft ungenutzt. Hier setzen Knowledge Graphen in Kombination mit Large Language Models (LLMs) an:

• Intelligente Vernetzung von Produktdaten: Knowledge Graphen ermöglichen die strukturierte Verknüpfung und Visualisierung aller relevanten Datenpunkte, von Anforderungen bis zur finalen Umsetzung.
• Automatisierte Analyse und Rückverfolgung: Durch den Einsatz von LLMs lassen sich Abhängigkeiten schneller identifizieren, Änderungen nachvollziehen und deren Auswirkungen analysieren.
• Effizientes Management des Lastenhefts: Eine KI-gestützte Lösung erkennt Inkonsistenzen, fehlende Anforderungen oder potenzielle Konflikte in Echtzeit und hilft, Qualitätsanforderungen frühzeitig abzusichern.

In unserem Whitepaper erfahren Sie anhand des Beispiels Lastenheft, wie die Kombination aus Knowledge Graphen und LLMs die Nachverfolgbarkeit von Anforderungen revolutioniert. Entdecken Sie praxisnah, wie Unternehmen durch eine intelligente, datenbasierte Steuerung Entwicklungsprozesse beschleunigen, Fehler reduzieren und Compliance-Anforderungen automatisiert sicherstellen können.

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