Einsatz von Large Language Models in der Produktentwicklung: Potentiale und Methoden
Lehrstuhl: Datenmanagement im Maschinenbau (DMB) / Universität Paderborn
Master-, oder Studienarbeit
Motivation / Hintergrund der Aufgabenstellung
Mit dem rasanten Fortschritt im Bereich Künstlicher Intelligenz haben sich LLMs – wie ChatGPT, BERT, DeepSeek oder ähnliche Modelle – als leistungsstarke Werkzeuge in diversen Anwendungskontexten etabliert. In der Produktentwicklung (PE) besteht das Potenzial, LLMs zur Beschleunigung von Innovationsprozessen, zur Automatisierung bestimmter Arbeitsschritte sowie zur Wissenserschließung einzusetzen. Ob bei der Generierung und Bewertung von Konzeptideen, der Erleichterung des Anforderungsmanagements oder der Unterstützung im Dokumentations- und Rechercheprozess: LLMs können hier auf vielfältige Weise Mehrwert stiften.
Aufgabenstellung / Aufgabenschwerpunkt
Ziel dieser Studienarbeit ist es, den konkreten Mehrwert und die Einsatzmöglichkeiten von Large Language Models in der frühen Phase der Produktentwicklung in Bezug auf die Exploration des konstruktiven Lösungsraums zu untersuchen. Dazu sollen zunächst die Grundlagen, Funktionsweisen und Limitationen von LLMs vermittelt werden, um anschließend mögliche Anwendungsfelder zu identifizieren und zu evaluieren. Ein exemplarisches Szenario (z.B. Anforderungsanalyse, Variantenfindung, Ideenbewertung oder Dokumentation) soll ausgewählt und praktisch umgesetzt werden. Die Arbeit soll damit einen Beitrag zur Frage leisten, wie LLMs systematisch in die klassischen Phasen der PE integriert werden können, um Entwicklungsabläufe effizienter zu gestalten und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.
Mögliche Arbeitspakete
- Systematische Literaturrecherche
- Use-Case-Auswahl und Konzept
- Prototypische Umsetzung
- Test und Evaluation
- Dokumentation und Abschlusspräsentation
Voraussetzungen
- Schwerpunkt je nach Vorkenntnissen
- Umgang mit einem CAD-Werkzeug
- Basisverständnis darüber, wie KI-Modelle funktionieren oder Bereitschaft sich einzuarbeiten
- Programmierkenntnisse oder Bereitschaft sich einzuarbeiten (vorzugsweise Python)