Digital Lifecycle Engineering für Drohnensysteme
Im Digital Lifecycle Lab (DLL) am Institut für Maschinenelemente und Entwicklungsmethodik konzentrieren sich laufende Abschlussarbeiten und Forschungsaktivitäten auf die Etablierung lebenszyklusorientierter Digital-Engineering-Ansätze, die Lehre, angewandte Forschung und industrielle Praxis miteinander verbinden.
Im Zentrum dieser Aktivitäten steht die Entwicklung integrierter Engineering-Frameworks, die Systemmodellierung, datengetriebene Workflows und Traceability-Konzepte in einem konsistenten digitalen Ökosystem vereinen. Durch strukturierte Datenverfügbarkeit und wiederverwendbare Engineering-Artefakte bietet das DLL die perfekte Grundlage um an Aspekten wie modernen Systems-Engineering-Methoden, Durchgängigkeit, interdisziplinärer Zusammenarbeit und kontinuierlicher Weiterentwicklung über alle Lebenszyklusphasen zu forschen.
Drohnensysteme stellen hierfür eine besonders geeignete Referenzdomäne dar. Aufgrund ihrer hohen interdisziplinären Komplexität – bestehend aus Mechanik, Elektronik, Software, Kommunikationssystemen und missionsspezifischen Nutzlasten – dienen sie als ideale Demonstratoren für lebenszyklusorientierte Digital-Engineering-Ansätze.
Engineering Stories: Von digitalen Lebenszykluskonzepten zu einsatzfähigen Systemen
Ein zentrales Ziel dieser Aktivitäten ist es, theoretische Engineering-Konzepte in greifbare Entwicklungsgeschichten zu überführen, um Studierenden und Forschenden Aspekte wie digitale Infrastrukturen, Engineering-Methoden und menschenzentrierte Prozesse in realen Anwendungsszenarien näher zu bringen.
In diesem Kontext werden unterschiedliche Drohnensysteme als Referenzplattformen eingesetzt, um folgende Aspekte zu untersuchen:
- KI-gestützte Engineering-Automatisierung
- Durchgängige Datenintegration über Werkzeuge und Disziplinen hinweg
- Lebenszyklusübergreifende Engineering-Workflows
- Mensch-System-Interaktion in missionskritischen Umgebungen
Diese Systeme reichen von Forschungsdemonstratoren und Ausbildungsplattformen bis hin zu einsatzorientierten Drohnen, die in Zusammenarbeit mit externen Partnern entwickelt werden. Zukünftige Projekte im DLL werden dieses Portfolio kontinuierlich erweitern und vergleichende Untersuchungen unterschiedlicher Systemarchitekturen, Missionsprofile und Lebenszyklusstrategien ermöglichen.
Use Case: Alpines Rettungsdrohnensystem
Ein zentrales Demonstrationsszenario ist die Entwicklung eines Multirotor-Drohnensystems in Zusammenarbeit mit einem österreichischen Bergrettungsteam.
Was als Untersuchung begann, wie digitale Engineering-Methoden reale Einsätze unterstützen können, entwickelte sich zu einer lebenszyklusübergreifenden Referenzimplementierung, die technische Innovation mit methodischen und didaktischen Zielsetzungen verbindet.
Die alpine Rettungsdrohne unterstützt schnelle Einsatzlösungen zur Lokalisierung und Erstunterstützung verletzter Wanderer in alpinen Umgebungen. Gleichzeitig dient sie als greifbares Beispiel interdisziplinärer Systementwicklung und zeigt, wie moderne Engineering-Workflows über Disziplinen, Werkzeuge und Entwicklungsphasen hinweg zusammenwirken.
Aus Engineering-Sicht integriert ein lebenszyklusorientiertes Entwicklungsframework:
- Systemmodellierung
- Methodenmodellierung
- Traceability-Konzepte
- Optimierungsstrategien
Diese Elemente sind in einer konsistenten digitalen Repräsentation eingebettet. Engineering-Artefakte, Datenmodelle und interdisziplinäre Prozesse werden systematisch verknüpft, um zu demonstrieren, wie strukturiertes Digital Engineering Transparenz, Wiederverwendbarkeit und Zusammenarbeit über Entwicklungsphasen hinweg ermöglicht.
Erweiterung des Drohnensysteme-Portfolios
Während die alpine Rettungsdrohne ein Leuchtturmprojekt darstellt, gehen die Drone-Systems-Aktivitäten des DLL über einen einzelnen Anwendungsfall hinaus.
Aktuelle und zukünftige Drohnensystementwicklungen umfassen:
- Modulare Drohnenarchitekturen für Rapid Prototyping und Ausbildungszwecke
- Missionsspezifische Drohnen
Jedes System trägt zu einem wachsenden Ökosystem interoperabler Engineering-Artefakte, Modelle und Datensätze bei. Durch eine einheitliche digitale Backbone-Struktur können Erkenntnisse aus einem Projekt systematisch auf andere übertragen und wiederverwendet werden.
KI-getriebenes Engineering und Prozessoptimierung
Aufbauend auf strukturierten Datenfundamenten konzentriert sich die aktuelle Forschung auf die Identifikation von Störungen und Ineffizienzen im Entwicklungsprozess und deren Überführung in KI-gestützte, datengetriebene Lösungen.
Ziel ist es:
- Engineering-Entscheidungsprozesse zu verbessern
- Iterationszyklen zu beschleunigen
- Traceability und Compliance zu erhöhen
- Zukünftige KI-unterstützte Engineering-Workflows zu unterstützen
Drohnensysteme bieten hierfür ein hochdynamisches und datenreiches Umfeld zur Evaluierung dieser Ansätze unter realitätsnahen Bedingungen.
Lehre, Forschung und industrielle Zusammenarbeit
Drone Systems im DLL dienen als:
- Ausbildungsplattformen für projektbasiertes Lernen
- Forschungsdemonstratoren für digitale Lebenszyklusinnovation
- Schnittstellen für die Zusammenarbeit mit industriellen und öffentlichen Partnern
Durch Abschlussarbeiten, interdisziplinäre Workshops und angewandte Forschungskooperationen tragen Studierende und Forschende aktiv zur Weiterentwicklung von Systemarchitekturen und digitalen Engineering-Methoden bei.
Möchten Sie diese Entwicklung aktiv mitgestalten?
Werden Sie Teil dieser Initiative und entdecken Sie, wie Digital Engineering und KI-gestützte Systementwicklung die Zukunft der Ingenieurpraxis gestalten.
Bachelor- und Masterarbeiten am IME
Aktuelle Forschungsaktivitäten
- KI-gestützte Engineering-Automatisierung
- Durchgängige Datenintegration und -verfügbarkeit in einem einheitlichen Datenrepository
- Engineering Education und Human-Enablement für eine zukunftsorientierte Ingenieurarbeitswelt
- Strategische Ansätze zur Verbindung von Entwicklung, Fertigung und Lebenszyklusbetrachtung
- Methodenmodellierung und Prozessanalyse