Ziel des Forschungsverbundes war die Erforschung angepasster Digital-Engineering-Methoden für die Entwicklung des elektrifizierten Antriebsstrangs, insbesondere in bayerischen kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU).
In Zusammenarbeit des Lehrstuhls für Konstruktionstechnik der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Prof. Dr.-Ing. S. Wartzack) mit dem Lehrstuhl für Konstruktionslehre und CAD der Universität Bayreuth (Prof. Dr.-Ing. S. Tremmel), der Forschungsstelle für Zahnräder und Getriebesysteme der Technischen Universität München (Prof. Dr.-Ing. K. Stahl) und dem Institut für Technische Produktentwicklung der Universität der Bundeswehr München (Prof. Dr.-Ing. K. Paetzold-Byhain) sowie 25 Industriepartnern wurde drei Jahre lang an der Anpassung und Integration von Data-Mining- und Machine-Learning-Methoden in die Produktentwicklung gearbeitet.
Zentrales Ergebnis ist ein Vorgehensmodell zur Identifikation von Anwendungsfällen und Integration datengetriebener Methoden in die Produktentwicklung. Dies erfolgt auf Basis einer gemeinsamen, auf dem JSON-Format fußenden Datengrundlage, auf die sowohl neu entwickelte Toolboxen als auch virtuelle Sensoren zugreifen können. Weiterhin wurde durch den Einsatz von datengetriebenen Methoden der Entwurf von elektrischen Antriebssträngen optimiert. Durch ein graphorientiertes Datenmodell eines Prüfsystems lassen sich früh Machbarkeit, Kosten, Aufwand und Risiken von Versuchen abschätzen. Zusätzlich stehen mit diesem Forschungsverbund Strategien zur Steigerung der Akzeptanz der entwickelten Methoden zur Verfügung.
Mit FORCuDE@BEV wurden wichtige Grundlagen zur erfolgreichen Integration datengetriebener Methoden in der Produktentwicklung bayerischer KMU geschaffen.
