Ein Forschungsteam der TU Graz hat sich genau diese Frage gestellt – und ist dabei ungewöhnlich weit gegangen. Statt zu theoretisieren, haben sie es einfach ausprobiert: Sie haben die Entwicklung eines komplexen Produkts mit selbst entwickelten KI-Agenten automatisiert. Requirements-Prüfung, Architekturmodelle, Systemsimulation, parametrisches Design, Testfälle – alles automatisiert. Das Ergebnis: Lösungsvorschläge in Minuten, wo vorher Wochen bis Monate nötig waren.
Klingt nach dem Ende von PLM, wie wir es kennen? Das Gegenteil ist der Fall.
Der eigentliche Erfolgsfaktor war nicht die KI
Das Team konnte die Automatisierung nur deshalb umsetzen, weil eine über Jahre gewachsene, konsistent verlinkte PLM-Datenbasis vorhanden war: Anforderungsmodelle, Architekturen und Workflows in Teamcenter, sauber gepflegt und miteinander verbunden. Ohne diese Grundlage – so das Team – wäre das Projekt nicht möglich gewesen. Auffällig: In nahezu jedem Schritt der KI-Agenten tauchte das PLM-System als Datenquelle auf.
Interessant ist auch, wo das System an seine Grenzen stieß: Sobald komplett neue Anforderungen ins Spiel kamen, für die es noch keine Datenbasis gab, blieb der Mensch gefragt. Automatisierung ersetzt hier also nicht das Engineering – sie baut auf dessen Grundlage auf.
Das eigentliche Problem: fehlende Verknüpfungen, nicht fehlende Daten
Bei der Analyse der eigenen digitalen Threads zeigte sich: PLM-Daten waren zwar vorhanden, aber die Verlinkungen zwischen ihnen fehlten oft. Ein Teil des Wissens „lebte" nur in den Köpfen einzelner Mitarbeitender – nicht im System. Die eigentliche Forschungserkenntnis war damit kein Werkzeug-, sondern ein Verknüpfungsproblem.
Das rückt eine Debatte in ein anderes Licht, die aktuell viele PLM-Verantwortliche beschäftigt: die Idee, klassisches PLM komplett durch einen Wissensgraphen zu ersetzen. Der Vortrag ordnet das differenziert ein – PLM-Systeme sind heute tatsächlich meist nur ein Netz verknüpfter Objekte, kein semantischer Wissensgraph, der auch die Bedeutung der Zusammenhänge abbildet. Aber: Auch Wissensgraphen sind kein Selbstläufer. Ihr Aufbau ist heute überwiegend manuell, und automatisierte Verlinkungsvorschläge benötigen weiterhin fachliche Nacharbeit. Die Ursache für lückenhafte Daten liegt damit selten am Werkzeug – sondern meist an fehlenden Modellierungsrichtlinien und deren konsequenter Einhaltung im Unternehmen. Das ist auch eine Management-Aufgabe.
Ein teurer Weckruf aus der Praxis
Wie ernst diese Frage werden kann, zeigt ein Fall aus dem Vortrag: Ein deutsches Unternehmen stand vor dem High Court of Justice in London vor einem zweistelligen Millionenbetrag Schadenersatz – weil sich nicht mehr rekonstruieren ließ, mit welchen Methoden und Daten frühere Berechnungen und Tests durchgeführt worden waren. Der Fall wurde am Ende gewonnen, aber nur durch aufwendige, teure Nachrekonstruktion mit neuen Messungen und Tests.
Die Konsequenz: Workflows müssen konsequent mit Methoden verlinkt sein. Kein Datensatz sollte ohne nachvollziehbare Methodenverknüpfung im System stehen – nicht nur für die KI-Automatisierung von morgen, sondern auch für Governance, Compliance und Nachweispflichten heute.
Die Antwort: PLM bleibt – aber nicht mehr allein
Der Vortrag mündet in ein Zielbild aus drei Ebenen: PLM als System of Record (ergänzt um Model-Based Systems Engineering), ein Wissensgraph als System of Context, der Bedeutung und Zusammenhänge sichtbar macht, und KI als System of Reasoning, die auf dieser Grundlage Analysen, Empfehlungen und Automatisierung übernimmt.
PLM hat damit – „gut gelebt" – weiterhin eine lange Zukunft. Es steht aber nicht mehr allein, sondern wird zum Fundament, auf dem Wissensgraph und KI erst wirksam werden können.
Was das für Ihr Unternehmen bedeutet, welche konkreten Schritte sich daraus ableiten lassen und wie Sie Ihre PLM-Landschaft KI-bereit aufstellen, haben wir für Sie in einem kompakten Handout zusammengefasst:
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