PLM umfasst die gesamte Reise eines Produkts, von der Konzeption bis zur Ausmusterung, und KI spielt eine immer wichtigere Rolle bei der Optimierung und Revolutionierung dieses Prozesses. Die Integration von KI in PLM wirft jedoch kritische Fragen zu ihren Vorteilen, Grenzen und ethischen Bedenken auf. Eine dieser Fragen ist, inwieweit können oder sollen wir uns bei der Verwaltung von Produktlebenszyklen auf Maschinen verlassen?

Die Vorteile von KI im PLM

KI hat eine Fülle von Vorteilen für das PLM gebracht, die nicht ignoriert werden können.

1. Effizienz und Produktivität: KI-gesteuerte Automatisierungs- und Optimierungstools können die Effizienz und Produktivität in verschiedenen Phasen erheblich steigern.
2. Datengestützte Entscheidungsfindung: KI-Algorithmen können große Datenmengen verarbeiten und analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
3. KI-gestützte Qualitätskontrollsysteme können Fehler und Anomalien in Produkten mit einem hohen Maß an Genauigkeit erkennen.
4. Vorausschauende Wartung: Wann Geräte wahrscheinlich ausfallen werden, was eine rechtzeitige Wartung ermöglicht und kostspielige Ausfallzeiten verhindert.
5. Personalisierung: KI kann dabei helfen, Produkte auf individuelle Kundenbedürfnisse zuzuschneiden.

Die Grenzen und Herausforderungen von KI im PLM

Obwohl KI zahlreiche Vorteile bietet, ist es wichtig, ihre Grenzen und Herausforderungen im Kontext von PLM kritisch zu bewerten.

1. Datenabhängigkeit: KI ist in hohem Maße auf Daten angewiesen. Ungenaue oder verzerrte Daten können zu fehlerhaften Ergebnissen führen.
2. Komplexe Implementierung: Unternehmen müssen technologische Hürden überwinden und sicherstellen, dass KI-Systeme mit bestehenden Arbeitsabläufen kompatibel sind.
3. Begrenzte Kreativität: Im Produktdesign, wo Innovation und Kreativität von größter Bedeutung sind, kann KI bei der Entwicklung bahnbrechender Ideen versagen.
4. KI-Systeme müssen regelmäßig gewartet und aktualisiert werden, um effektiv zu bleiben. Werden diese vernachlässigt, kann es zu Systemausfällen und verkürzten Produktlebenszyklen kommen.

Die ethische Dimension von KI im PLM

Die Integration von KI in PLM erfordert auch eine kritische Prüfung ihrer ethischen Implikationen. Die Macht der KI, Entscheidungen und Prozesse zu beeinflussen, erfordert einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz.

1. Transparenz und Rechenschaftspflicht: Unternehmen müssen für Transparenz in den KI-Entscheidungsprozessen sorgen und die Rechenschaftspflicht für KI-gesteuerte Aktionen festlegen. Dazu gehört, dass sie erklären, wie KI Designentscheidungen und Produktergebnisse beeinflusst.
2. Datenschutz und Datensicherheit: Da sich KI auf Daten stützt, müssen Unternehmen dem Datenschutz und der Datensicherheit Priorität einräumen. Sie müssen Verbraucherdaten vor Verstößen und Missbrauch schützen.
3. Algorithmische Voreingenommenheit: Unternehmen müssen aktiv gegen algorithmische Voreingenommenheit vorgehen, um sicherzustellen, dass KI nicht zu Diskriminierung führt, insbesondere in Bereichen wie dem Produktdesign, wo kulturelle, geschlechtsspezifische oder rassistische Voreingenommenheit die Ergebnisse unbeabsichtigt beeinflussen kann.
4. Verdrängung von Arbeitsplätzen: Die Automatisierung bestimmter PLM-Aufgaben durch KI kann zur Verdrängung von Arbeitsplätzen führen. Unternehmen müssen unbedingt die Auswirkungen auf die Belegschaft berücksichtigen und Umschulungsprogramme durchführen, um dies abzumildern.

Es ist von entscheidender Bedeutung, ein Gleichgewicht zwischen der Nutzung ihrer Fähigkeiten und der Bewältigung der Herausforderungen zu finden, um eine verantwortungsvolle und ethische Produktentwicklung zu gewährleisten und gleichzeitig ihr Potenzial für Innovation und Effizienz zu maximieren. Die kritischen Fragen rund um KI im PLM werden auch in Zukunft die Zukunft dieser transformativen Technologie in der Fertigungs- und Produktentwicklungslandschaft prägen.

Quellen:
Acain, Spencer. “How Generative AI enhances the PLM Process”. Thought Leadership. 28.02.2023. 
Akman, Sedar. “The Future of PLM: How AI and Machine Learning are Transforming Product Development”. LinkedIn. 10.01.2023.
Wang, Lei. “Artificial intelligence in product lifecycle management”. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 114(1).