Konzept zur Verbesserung des realitätsgetreuen, visuellen Erlebens in virtuellen Umgebungen durch Eye-Tracking

Ein positives Nutzungserlebnis (engl. User Experience) ist einer der Schlüsselaspekte erfolgreicher Produkte und damit auch eine der Grundlagen für den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens. Ergonomische Bedienbarkeit und ansprechende Gestaltung des Produkts haben hierauf einen starken Einfluss (Schröppel & Wartzack, 2018). Entwickler und Designer versuchen deshalb, dieses Erlebnis bereits in einer möglichst frühen Phase des Produktentwicklungsprozesses zu erfassen und zu bewerten. Ein in der Automobilbranche erfolgreich eingesetztes Werkzeug zur Bewertung des Nutzungserlebnisses ist der Prototypenbau. Der Einsatz von solchen prototypischen Realaufbauten ist allerdings mit einem hohen finanziellen und vor allem mit einem hohen zeitlichen Aufwand verbunden. Deshalb werden diese meistens erst relativ spät im Produktentwicklungsprozess verwendet. Im Sinne des „Frontloadings“ wäre es vielmehr wünschenswert und sinnvoll, früh zur Verfügung stehende, digitale Modelle für die Bewertung des Nutzererlebnisses zu verwenden. Damit könnten bereits in einer frühen Phase des Produktentwicklungsprozesses Erkenntnisse über das Nutzungserlebnis unterschiedlicher Konzepte in die Entwicklung des Produkts einfließen. [... aus Punkt 1

AI4PD—Towards a Standardized Interconnection of Artificial Intelligence Methods with Product Development Processes

The transformation of virtual product development to Digital Engineering (DE) requires the successful integration of Digital Engineering or data-driven methods into existing product development processes. Those methods allow for the analysis and usage of existing data. However, missing knowledge about these methods, as well as their performance or limitations, is a major burden for their application, especially in small and medium-sized enterprises. In order to close this gap, this paper proposes the AI4PD ontology, linking product development processes (PD) and Digital Engineering methods (AI). This knowledge representation gives companies an overview of the available methods to support them in selecting a suitable solution for their problems. The representation of AI4PD is performed in Protégé using the W3C standard OWL syntax. The opportunities of AI4PD are shown by a use case of identifying a DE-Method for predicting manufacturing possibilities based on test data and CAD files. Furthermore, after possible problems in existing product development processes are identified, AI4PD covers the necessary knowledge for a successful method of identification and integration to transform virtual product development to Digital Engineering

Konzept zur Verbesserung des realitätsgetreuen, visuellen Erlebens in virtuellen Umgebungen durch Eye-Tracking

Ein positives Nutzungserlebnis (engl. User Experience) ist einer der Schlüsselaspekte erfolgreicher Produkte und damit auch eine der Grundlagen für den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens. Ergonomische Bedienbarkeit und ansprechende Gestaltung des Produkts haben hierauf einen starken Einfluss (Schröppel & Wartzack, 2018). Entwickler und Designer versuchen deshalb, dieses Erlebnis bereits in einer möglichst frühen Phase des Produktentwicklungsprozesses zu erfassen und zu bewerten. Ein in der Automobilbranche erfolgreich eingesetztes Werkzeug zur Bewertung des Nutzungserlebnisses ist der Prototypenbau. Der Einsatz von solchen prototypischen Realaufbauten ist allerdings mit einem hohen finanziellen und vor allem mit einem hohen zeitlichen Aufwand verbunden. Deshalb werden diese meistens erst relativ spät im Produktentwicklungsprozess verwendet. Im Sinne des „Frontloadings“ wäre es vielmehr wünschenswert und sinnvoll, früh zur Verfügung stehende, digitale Modelle für die Bewertung des Nutzererlebnisses zu verwenden. Damit könnten bereits in einer frühen Phase des Produktentwicklungsprozesses Erkenntnisse über das Nutzungserlebnis unterschiedlicher Konzepte in die Entwicklung des Produkts einfließen. [... aus Punkt 1

Konzept zur Verbesserung des realitätsgetreuen, visuellen Erlebens in virtuellen Umgebungen durch Eye-Tracking

Ein positives Nutzungserlebnis (engl. User Experience) ist einer der Schlüsselaspekte erfolgreicher Produkte und damit auch eine der Grundlagen für den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens. Ergonomische Bedienbarkeit und ansprechende Gestaltung des Produkts haben hierauf einen starken Einfluss (Schröppel & Wartzack, 2018). Entwickler und Designer versuchen deshalb, dieses Erlebnis bereits in einer möglichst frühen Phase des Produktentwicklungsprozesses zu erfassen und zu bewerten. Ein in der Automobilbranche erfolgreich eingesetztes Werkzeug zur Bewertung des Nutzungserlebnisses ist der Prototypenbau. Der Einsatz von solchen prototypischen Realaufbauten ist allerdings mit einem hohen finanziellen und vor allem mit einem hohen zeitlichen Aufwand verbunden. Deshalb werden diese meistens erst relativ spät im Produktentwicklungsprozess verwendet. Im Sinne des „Frontloadings“ wäre es vielmehr wünschenswert und sinnvoll, früh zur Verfügung stehende, digitale Modelle für die Bewertung des Nutzererlebnisses zu verwenden. Damit könnten bereits in einer frühen Phase des Produktentwicklungsprozesses Erkenntnisse über das Nutzungserlebnis unterschiedlicher Konzepte in die Entwicklung des Produkts einfließen. [... aus Punkt 1

Digital Engineering Methods in Practical Use during Mechatronic Design Processes

This work aims to evaluate the current state of research on the use of artificial intelligence, deep learning, digitalization, and Data Mining in product development, mainly in the mechanical and mechatronic domain. These methods, collectively referred to as “digital engineering”, have the potential to disrupt the way products are developed and improve the efficiency of the product development process. However, their integration into current product development processes is not yet widespread. This work presents a novel consolidated view of the current state of research on digital engineering in product development by a literature review. This includes discussing the methods of digital engineering, introducing a product development process, and presenting results classified by their individual area of application. The work concludes with an evaluation of the literature analysis results and a discussion of future research potentials