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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer elektronischen Recheneinrichtung für einen Produktentwicklungsprozess eines Kraftfahrzeugs. Ferner betrifft die Erfindung eine elektronische Recheneinrichtung.
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Die bisherigen „Engineering“-Methoden für die Fahrzeugentwicklung reichen insbesondere heutzutage nicht aus, um die Komplexität durch Derivatsvielfalt, neue Antriebe, hochautonomes Fahren, und neue Nutzungskonzepte effizient zu berücksichtigen. Beim heutigen Produktentwicklungsprozess werden insbesondere Menschen eingesetzt, wobei diese eine begrenzte Komplexitätsbeherrschung durch den Intellekt aufweisen. Daher ist zu beobachten, dass bei der Produktentwicklung das Kraftfahrzeug in für den Menschen beherrschbare Teilumfänge, insbesondere Module beziehungsweise Fachbereiche, eingeteilt wird. Es erfolgt eine Zusammenführung der Teilergebnisse über nicht standardisierte Schnittstelle. Es erfolgt dann ein sequentieller Optimierungsprozess. Daher sind auch begrenzte Anzahlen von Optimierungsschleifen lediglich ermöglicht.
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Die
EP 3 101 566 A1 offenbart ein Verfahren zum Überprüfen der Baubarkeit eines virtuellen Prototyps, umfassend ein automatisches Ermitteln von möglichen Problemstellen, welche beim Zusammenfügen des virtuellen Prototyps aus virtuellen Bauteilen auftreten können und vorgegebenen konstruktiven, physikalischen und/oder ästhetischen Anforderungen nicht genügen. Das Verfahren umfasst ein durch ein Rechnersystem assistiertes Bewerten mindestens einer der möglichen Problemstellen als eine kritische oder unkritische Problemstelle in Abhängigkeit von mehreren konstruktiven, physikalischen und/oder ästhetischen Merkmalen der jeweiligen möglichen Problemstelle. Ferner wird eine Vorrichtung zum Überprüfen der Baubarkeit eines virtuellen Prototyps vorgeschlagen.
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Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren sowie eine elektronische Recheneinrichtung zu schaffen, mittels welcher eine verbesserte Produktentwicklung für ein Kraftfahrzeug realisiert werden kann.
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Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren sowie durch eine elektronische Recheneinrichtung gemäß den unabhängigen Patentansprüchen gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungsformen sind in den Unteransprüchen angegeben.
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Ein Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer elektronischen Recheneinrichtung für einen Produktentwicklungsprozess eines Kraftfahrzeugs. Es erfolgt ein Unterteilen des Kraftfahrzeugs in eine Vielzahl von zusammenhängenden Funktionsräumen mittels der elektronischen Recheneinrichtung. Es erfolgt ein Analysieren eines jeweiligen Funktionsraums mittels der elektronischen Recheneinrichtung. Es erfolgt ein Zusammenführen von den jeweiligen analysierten Funktionsräumen über zumindest eine standardisierte Schnittstelle der elektronischen Recheneinrichtung mittels der elektronischen Recheneinrichtung. Es erfolgt ein Bestimmen des Produktentwicklungsprozesses in Abhängigkeit der zusammengeführten, analysierten Funktionsräume.
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Es ist vorgesehen, dass das Unterteilen und/oder Analysieren und/oder Zusammenführen und/oder Bestimmen mittels eines maschinellen Lernens der elektronischen Recheneinrichtung durchgeführt wird.
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Dadurch ist es ermöglicht, dass ein verbesserter Produktentwicklungsprozess für ein Kraftfahrzeug realisiert werden kann. Insbesondere kann dadurch ein automatisierter und selbstlernender Produktentwicklungsprozess mittels des maschinellen Lernens durchgeführt werden. Insbesondere wird beim maschinellen Lernen eine künstliche Intelligenz, welche auch als Artificial Intelligence (A. I.)bezeichnet werden kann, eingesetzt.
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Insbesondre ist somit die elektronische Recheneinrichtung als selbstlernende und/oder selbstoptimierende elektronische Recheneinrichtung ausgebildet. Das Kraftfahrzeug kann mit inkrementellen Updates bereitgestellt werden. Die Funktionsräum können alternativ auch durch eine manuelle Eingabe unterteilt werden.
Eine erste Unterteilung der Funktionsräume kann zum Beispiel anhand der existierenden Montagelogik ermittelt werden. Die Funktionsräume können sich auch evolvieren, beispielsweise neu zusammenführen beziehungsweise neue trennen oder anders aufteilen.
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Insbesondere nutzt die Erfindung dabei standardisierte, maschinenlesbare Repräsentationen von Konzepten beziehungsweise Bauteilen in einem entsprechenden Datenraum. Es erfolgt eine Verknüpfung und eine parallele Betrachtung aller optimierungsrelevanten Parameter eines Bauteils im Kraftfahrzeug, so dass ein jeweiliger Funktionsraum ausgebildet werden kann.
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Insbesondere kann dadurch eine tendenziell unbegrenzte Komplexitätsbeherrschung durch das maschinelle Lernen realisiert werden. Insbesondere kann dies durch die Aufteilung des Kraftfahrzeugs in zusammenhängende Funktionsräume realisiert werden. Insbesondere kann eine Zusammenführung der Teilergebnisse über die standardisierten Schnittstellen durchgeführt werden. Ferner kann eine Parallelisierung der Optimierungsprozesse durchgeführt werden. Insbesondere kann dadurch eine tendenziell unbegrenzte Anzahl an Optimierungsschleifen durchgeführt werden, so dass es zu einer verbesserten Lösung des Produktentwicklungsprozesses kommen kann.
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Für den erfindungsgemäßen Gedanken ist es insbesondere notwendig, dass maschinenlesbare beziehungsweise A. I.-fähige Konzeptdaten zur Erweiterung des Lösungsraums durch funktionale Funktionsräume vorhanden sind. Es kann dabei eine systematische Erfassung bestehender und neuer Konzepte, beispielsweise über die Konzeptsammlung beziehungsweise den Lösungsraum die als Kraftfahrzeug- Metadatei (Template) dienen, durchgeführt werden, welche insbesondere Trainingsdaten bieten.
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Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltungsform werden bei der Unterteilung des Kraftfahrzeugs in die Vielzahl von Funktionsräumen jeweils funktionale und logisch-zusammengehörige Komponenten des Kraftfahrzeugs mittels der elektronischen Recheneinrichtung berücksichtigt. Mit anderen Worten kann insbesondere vorgesehen sein, dass eine Zerlegung des Kraftfahrzeugs in funktionale und logischzusammenhängende Teilumfänge durchgeführt wird. Insbesondere kann dadurch ein Funktionsraum als Hauptkonfigurationsraum für das Kraftfahrzeug realisiert werden. Alle anderen Schnittarten lassen sich daraus ableiten.
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Weiterhin vorteilhaft ist, wenn einem jeweiligen Funktionsraum ein jeweiliger Datenraum mit definierten Schnittstellen mittels der elektronischen Recheneinrichtung zugeordnet wird. Insbesondere erfolgt somit eine logische Zuordnung von Informationen innerhalb des Funktionsraums. Jedem Funktionsraum wird dadurch ein strukturierter Datenraum zugeordnet, wobei die Summe dieser Datenräume wiederum den Fahrzeug Data Lake bilden. Insbesondere sind im Datenraum alle entwicklungs- und entscheidungsrelevanten Dateien miteinander verlinkt. Die Funktionsräume haben klar definierte Schnittstellen, insbesondere Verbindungen, über die standardisierte Architektur der Schnittstellen. Somit bilden die Funktionsräume eine generische und abstrakte Gesamtheit des Kraftfahrzeugs, die für alle Produktlinien soweit gleich ist, was somit mehrere Aufteilungen des Konzepts auf Kraftfahrzeuge je nach Bedarf ermöglicht.
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Ferner hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn zum Erzeugen des Datenraums eine maschinelle Repräsentation eines jeweiligen Bauteils innerhalb des jeweiligen Funktionsraums bereitgestellt wird. Beispielsweise kann die maschinelle Repräsentation als Daten des Bauteils vorgegeben werden. Insbesondere können diese sozusagen in die elektronische Recheneinrichtung eingelesen und als Trainingsdaten herangezogen werden, so dass das maschinelle Lernen die Datenräume beziehungsweise Funktionsräume in Abhängigkeit der maschinellen Repräsentation erstellen kann.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltungsform wird in Abhängigkeit eines jeweiligen Funktionsraums eine Konzept-Bibliothek für den Produktentwicklungsprozess mittels der elektronischen Recheneinrichtung erzeugt. Mit anderen Worten kann eine systematische Erfassung von Konzepten realisiert werden. Die Erschaffung einer Konzept-Bibliothek kann durch die Umwandlung existierender Daten mit Hilfe des maschinellen Lernens durchgeführt werden. Insbesondere kann dabei eine Erweiterung des Lösungsraums durch aktive Generierung neuer Konzepte unterschiedlicher Konfigurationen realisiert werden. Insbesondere lernt dabei die elektronische Recheneinrichtung nur das, was betrachtet beziehungsweise durchgespielt wurde. Mehrere Trainingsdaten bedeuten hierbei nicht unbedingt mehr Informationen. Um der elektronischen Recheneinrichtung möglichst viele Informationen zur Verfügung zu stellen, müssen ihr Konfigurationen zur Verfügung stehen, die nicht der aktuellen Konfiguration entsprechen. Somit kann das Modell innerhalb der elektronischen Recheneinrichtung für den Produktentwicklungsprozess in Zukunft auch bei der Entwicklung von komplett neuen Kraftfahrzeugen unterstützen.
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Ferner hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn die erzeugte Konzept-Bibliothek als Trainingsdaten für das maschinelle Lernen mittels der elektronischen Recheneinrichtung genutzt wird. Mit anderen Worten werden die Trainingsdaten der elektronischen Recheneinrichtung weiterhin zugeführt. Insbesondere kann somit aus bereits vergangenen erzeugten Trainingsdaten das maschinelle Lernen, insbesondere die elektronische Recheneinrichtung, entsprechend angelernt werden, so dass zukünftig diese Informationen für den Produktentwicklungsprozess genutzt werden können.
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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltungsform werden mittels des maschinellen Lernens Wirkketten zwischen den jeweiligen Funktionsräumen bestimmt, und in Abhängigkeit der bestimmten Wirkketten wird der Produktentwicklungsprozess bestimmt. Insbesondere sind somit die Wirkketten über entsprechende Ebenen innerhalb des Produktentwicklungsprozesses auflösbar und nachvollziehbar. Die Wirkketten werden insbesondere mittels der elektronischen Recheneinrichtung aufgelöst. Es erfolgt eine schrittweise Abbildung der Wirkketten in kleinen Bereichen. Insbesondere kann damit mittels der elektronischen Recheneinrichtung ein bestimmtes Problem innerhalb des Modells gelöst werden. Es kann daher eine Kombination der einzelnen Modelle zu einem größeren Modell durchgeführt werden. Beispielsweise kann von einer globalen Anforderung auf eine Komponentenanforderung, wiederum auf eine Sub-Komponentenanforderung und wiederum auf eine Bauteilanforderung zurückgerechnet werden. Dies kann insbesondere als Wirkkette bezeichnet werden. Insbesondere werden somit Wirkketten abgebildet, die menschlich nicht beherrschbar sind. Es können die Definitionen von Anforderungen bis zu Sub-Komponenten beziehungsweise Bauteilebenen mittels der elektronischen Recheneinrichtung ausgewertet werden. Insbesondere können mehrere Parameter gleichzeitig betrachtet werden, um ein Gesamtoptimum zu finden.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltungsform wird für ein maschinelles Lernen ein neuronales Netzwerk der elektronischen Recheneinrichtung bereitgestellt. Mit anderen Worten wird mittels des neuronalen Netzwerks das maschinelle Lernen durchgeführt. Dadurch ist es ermöglicht, dass auch komplexe Zusammenhänge mittels des neuronalen Netzwerks entsprechend ausgewertet werden können.
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Weiterhin vorteilhaft ist, wenn mittels der elektronischen Recheneinrichtung bei dem Analysieren eine Geometrie und/oder eine Funktion und/oder Kosten und/oder eine Fertigungsrestriktion eines jeweiligen Bauteils innerhalb eines jeweiligen Funktionsraums berücksichtigt werden. Insbesondere wird auf Basis der Geometrie und/oder eine Funktion und/oder Kosten und/oder der Fertigungsrestriktion ein jeweiliges Bauteil innerhalb des Funktionsraums definiert. Dadurch können die unterschiedlichen Parameter des jeweiligen Bauteils im Funktionsraum abgebildet werden, wodurch eine detailgetreue und präzise Bestimmung des Funktionsraums realisiert werden kann.
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Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft eine elektronische Recheneinrichtung für einen Produktentwicklungsprozess eines Kraftfahrzeugs mit einem Computerprogrammprodukt, wobei die elektronische Recheneinrichtung mit dem Computerprogrammprodukt dazu ausgebildet ist, ein Verfahren nach dem vorhergehenden Aspekt durchzuführen. Insbesondere wird das Verfahren mittels der elektronischen Recheneinrichtung durchgeführt.
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Vorteilhafte Ausgestaltungsformen des Verfahrens sind als vorteilhafte Ausgestaltungsformen der elektronischen Recheneinrichtung anzusehen.
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Die elektronische Recheneinrichtung weist dazu gegenständliche Merkmale auf, welche eine Durchführung des Verfahrens und eine vorteilhafte Ausgestaltungsform davon ermöglichen.
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Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus den Ansprüchen, den Figuren und der Figurenbeschreibung. Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in den Figuren alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar.
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Die Erfindung wird nun anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels sowie unter Bezugnahme auf die Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
- 1 eine schematisches Blockschaltbild einer Ausführungsform einer elektronischen Recheneinrichtung;
- 2 eine schematische Ansicht einer Ausführungsform des Verfahrens; und
- 3 eine weitere schematische Ansicht einer Ausführungsform des Verfahrens.
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In den Figuren sind gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit gleichen Bezugszeichen versehen.
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1 zeigt in einer schematischen Ansicht ein Blockschaltbild einer elektronischen Recheneinrichtung 10. Die elektronische Recheneinrichtung 10 ist für einen Produktentwicklungsprozess 12 für ein rein schematisch dargestelltes Kraftfahrzeug 14 ausgebildet. Hierzu weist die elektronische Recheneinrichtung 10 insbesondere ein Computerprogrammprodukt 16 auf. Das Computerprogrammprodukt 16 weist insbesondere Programmcodemittel auf, welche beim Ausführen auf der elektronischen Recheneinrichtung 10 das Verfahren entsprechend durchführen können.
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Beim Verfahren zum Betreiben der elektronischen Recheneinrichtung 10 für den Produktentwicklungsprozess 12 des Kraftfahrzeugs 14 erfolgt ein Unterteilen des Kraftfahrzeugs 14 in eine Vielzahl von zusammenhängenden Funktionsräumen 18 mittels der elektronischen Recheneinrichtung 10. Es erfolgt ein Analysieren eines jeweiligen Funktionsraums 18 mittels der elektronischen Recheneinrichtung 10. Es erfolgt ein Zusammenführen von den jeweiligen analysierten Funktionsräumen 18 über zumindest eine standardisierte Schnittstelle 20 der elektronischen Recheneinrichtung 10 mittels der elektronischen Recheneinrichtung 10. Es erfolgt ein Bestimmen des Produktentwicklungsprozesses in Abhängigkeit der zusammengeführten, analysierten Funktionsräume 18.
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Es ist vorgesehen, dass das Durchführen des Unterteilens und/oder des Analysierens und/oder des Zusammenführens und/oder des Bestimmens mittels eines maschinellen Lernens 22 der elektronischen Recheneinrichtung 10 durchgeführt wird. Insbesondere ist vorgesehen, dass sowohl das Unterteilen, als auch Analysieren als auch das Zusammenführen als auch das Bestimmen mittels der elektronischen Recheneinrichtung, insbesondere mittels des maschinellen Lernens 22, durchgeführt wird.
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Insbesondere zeigt die Figur, dass bei der Unterteilung des Kraftfahrzeugs 14 in eine Vielzahl von Funktionsräumen 18 jeweils funktionale und logisch-zusammengehörige Komponenten 24 des Kraftfahrzeugs 14 mittels der elektronischen Recheneinrichtung 10 berücksichtigt werden. Insbesondere können die jeweiligen Funktionsräume 18 einem jeweiligen Datenraum mit definierten Schnittstellen mittels der elektronischen Recheneinrichtung 10 zugeordnet werden. Insbesondere kann hierzu vorgesehen sein, dass zum Erzeugen des Datenraums eine maschinelle Repräsentation eines jeweiligen Bauteils innerhalb des jeweiligen Funktionsraums 18 bereitgestellt wird.
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Dadurch ist es ermöglicht, dass ein verbesserter Produktentwicklungsprozess 12 für ein Kraftfahrzeug 14 realisiert werden kann. Insbesondere kann dadurch ein automatisierter und selbstlernender Produktentwicklungsprozess 12 mittels des maschinellen Lernens 22 durchgeführt werden. Insbesondere wird beim maschinellen Lernen 22 eine künstliche Intelligenz, welche auch als Artificial Intelligence (A. I.)bezeichnet werden kann, eingesetzt.
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Insbesondere kann dadurch eine tendenziell unbegrenzte Komplexitätsbeherrschung durch das maschinelle Lernen 22 realisiert werden. Insbesondere kann dies durch die Aufteilung des Kraftfahrzeugs 14 in zusammenhängende Funktionsräume 18 realisiert werden. Insbesondere kann eine Zusammenführung der Teilergebnisse über die standardisierten Schnittstellen 20 durchgeführt werden. Ferner kann eine Parallelisierung der Optimierungsprozesse durchgeführt werden. Insbesondere kann dadurch eine tendenziell unbegrenzte Anzahl an Optimierungsschleifen durchgeführt werden, so dass es zu einer verbesserten Lösung des Produktentwicklungsprozesses 12 kommen kann.
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Für den erfindungsgemäßen Gedanken ist es insbesondere notwendig, dass maschinenlesbare beziehungsweise A. I.-fähige Konzeptdaten zur Erweiterung des Lösungsraums durch funktionale Funktionsräume 18 vorhanden sind. Es kann dabei eine systematische Erfassung bestehender und neuer Konzepte, beispielsweise über die Konzeptsammlung beziehungsweise den Lösungsraum, durchgeführt werden, welche insbesondere Trainingsdaten bieten.
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Ferner zeigt die Figur, dass in Abhängigkeit eines jeweiligen Funktionsraums 18 eine jeweilige Konzept-Bibliothek 26 für den Produktentwicklungsprozess 12 mittels der elektronischen Recheneinrichtung 10 erzeugt wird. Insbesondere kann die erzeugte Konzept-Bibliothek 26 als Trainingsdaten für das maschinelle Lernen 22 mittels der elektronischen Recheneinrichtung 10 genutzt werden. Mit anderen Worten werden die Trainingsdaten der elektronischen Recheneinrichtung 10 weiterhin zugeführt. Insbesondere kann somit aus bereits vergangenen erzeugten Trainingsdaten das maschinelle Lernen 22, insbesondere die elektronische Recheneinrichtung 10, entsprechend angelernt werden, so dass zukünftig diese Informationen für den Produktentwicklungsprozess 12 genutzt werden können.
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Ferner zeigt die 1 insbesondere, dass mittels des maschinellen Lernens 22 Wirkketten 28 zwischen den jeweiligen Funktionsräumen 18 bestimmt werden und in Abhängigkeit von den bestimmten Wirkketten 28 der Produktentwicklungsprozess 12 bestimmt wird. Insbesondere sind somit die Wirkketten 28 über entsprechende Ebenen innerhalb des Produktentwicklungsprozesses 12 auflösbar und nachvollziehbar. Die Wirkketten 28 werden insbesondere mittels der elektronischen Recheneinrichtung 10 aufgelöst. Es erfolgt eine schrittweise Abbildung der Wirkketten 28 in kleinen Bereichen. Insbesondere kann damit mittels der elektronischen Recheneinrichtung 10 ein bestimmtes Problem innerhalb des Modells gelöst werden. Es kann daher eine Kombination der einzelnen Modelle zu einem größeren Modell durchgeführt werden. Beispielsweise kann von einer globalen Anforderung auf eine Komponentenanforderung, wiederum auf eine Sub-Komponentenanforderung und wiederum auf eine Bauteilanforderung zurückgerechnet werden. Dies kann insbesondere als Wirkkette 28 bezeichnet werden. Insbesondere werden somit Wirkketten 28 abgebildet, die menschlich nicht beherrschbar sind. Es können die Definitionen von Anforderungen bis zu Sub-Komponenten beziehungsweise Bauteilebenen mittels der elektronischen Recheneinrichtung 10 ausgewertet werden. Insbesondere können mehrere Parameter gleichzeitig betrachtet werden, um ein Gesamtoptimum zu finden.
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Weiterhin kann vorgesehen sein, dass für das maschinelle Lernen 22 ein neuronales Netzwerk 30 (2) der elektronischen Recheneinrichtung 10 bereitgestellt wird.
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Ferner kann vorgesehen sein, dass mittels der elektronischen Recheneinrichtung 10 bei dem Analysieren eine Geometrie und/oder eine Funktion und/oder Kosten und/oder eine Fertigungsrestriktion eines jeweiligen Bauteils innerhalb des jeweiligen Funktionsraums 18 berücksichtigt werden. Bevorzugt können sowohl die Geometrie als auch die Funktion als auch die Kosten als auch die Fertigungsrestriktion bei dem jeweiligen Bauteil berücksichtigt werden.
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2 zeigt ein schematisches Ablaufdiagramm einer Ausführungsform des Verfahrens. In der 2 ist insbesondere das Verfahren anhand eines Schwellerkonzepts für den Produktentwicklungsprozess 12 des Kraftfahrzeugs 14 gezeigt. In einem ersten Schritt S1 wird insbesondere die Aufgabe formuliert; im vorliegenden Ausführungsbeispiel insbesondere, dass ein optimales Schwellerkonzept gefunden wird. Hierbei werden insbesondere entsprechende Restriktionen, wie beispielsweise Querschnittwandstärken und Material, der elektronischen Recheneinrichtung 10 zugeführt. In einem zweiten Schritt S2 erfolgt ein automatisches Erstellen von mehreren verschiedenen Parameter-Kombinationen für den Produktentwicklungsprozess 12. In einem dritten Schritt S3 erfolgt ein automatisches Erzeugen von entsprechenden Lösungsvarianten. In einem vierten Schritt S4 erfolgt das Berechnen beziehungsweise Bestimmen von allen Lösungsvarianten. In einem fünften Schritt S5 erfolgt das nachhaltige Abspeichern von den Parametern und Ergebnissen in der Konzept-Bibliothek 26. In einem sechsten Schritt S6 erfolgt ein Trainieren des maschinellen Lernens 22 und insbesondere ein Herausarbeiten der entsprechenden Wirkketten 28. Insbesondere kann dies mittels des neuronalen Netzwerks 30 durchgeführt werden. In einem siebten Schritt S7 erfolgt das Bestimmen eines optimierten Lösungsraums. In einem achten Schritt S8 erfolgt eine optimale Lösung für neue Anforderungen, ohne neue Untersuchungen durchführen zu müssen. Insbesondere kann hierzu ein Entscheidungsbaum 32 genutzt werden.
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3 zeigt in einer weiteren schematischen Ansicht eine Ausführungsform des Verfahrens. Insbesondere ist gezeigt, dass die Konzept-Bibliothek 26 und ein Funktionsraum 18 auf Basis von Metadaten 34 erzeugt werden können. Zwischen der elektronischen Recheneinrichtung 10 und den Funktionsräumen 18 beziehungsweise der Konzept-Bibliothek 26 kann dann eine Evolution 36 und/oder ein Training 38 durchgeführt werden. Die elektronische Recheneinrichtung 10 kann zur Abgrenzung zum Lösungsraum beziehungsweise zur Bereitstellung der Anforderung mit einer „normalen“ Entwicklung 40 gekoppelt sein. Von der „normalen“ Entwicklung 40 ist wieder eine Kopplung mit existierenden Daten, welche durch den Block 42 dargestellt sind, vorgesehen. Diese sind wiederum mit AI-Methoden 44 gekoppelt, welche wieder zur Befüllung der Konzeptbibliothek 36 herangezogen werden können. Aus dem Produktentwicklungsprozess 12, wie er insbesondere in der 2 gezeigt ist, kann wiederum eine Synthetische-Daten-Generation 46 realisiert werden, welche ebenfalls zur Befüllung der Konzeptbibliothek 36 herangezogen werden kann.
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Insgesamt zeigt die Erfindung ein Nächstes-Level-Engineering.
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Bezugszeichenliste
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- 10
- elektronische Recheneinrichtung
- 12
- Produktentwicklungsprozess
- 14
- Kraftfahrzeug
- 16
- Computerprogrammprodukt
- 18
- Funktionsraum
- 20
- standardisierte Schnittstelle
- 22
- maschinelles Lernen
- 24
- Komponenten
- 26
- Konzept-Bibliothek
- 28
- Wirkkette
- 30
- neuronales Netzwerk
- 32
- Entscheidungsbaum
- 34
- Metadaten
- 36
- Evolution
- 38
- Training
- 40
- Entwicklung
- 42
- Block
- 44
- AI-Methoden
- 46
- Synthetische-Daten-Generation
- S1
- erster Schritt
- S2
- zweiter Schritt
- S3
- dritter Schritt
- S4
- vierter Schritt
- S5
- fünfter Schritt
- S6
- sechster Schritt
- S7
- siebter Schritt
- S8
- achter Schritt
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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