DigiSemNet

Bei der Entwicklung komplexer, sicherheitskritischer Systeme fällt eine Vielzahl heterogener Modelle und Codes an (z. B. Anforderungen, Designs und Implementierungen von Hardware- und Softwarekomponenten), die sich inhaltlich überschneiden (z. B. geometrische, elektrische und softwaretechnische Schnittstellen von Sensoren, Aktuatoren oder Steuerungen). Aufgrund der Vielzahl unterschiedlich standardisierter Formate für Steuerungssoftware, CAD-Daten und elektrotechnische Konstruktionen kommt es häufig zu Inkonsistenzen, die den Abstimmungsaufwand sowie Entwicklungszeit und -kosten erhöhen. Gleichzeitig wird das Auffinden von Informationen über Gewerke und Formate hinweg zunehmend schwieriger und aufwändiger.

Im Projekt DigiSemNet wird daher untersucht, wie die Nutzung heterogener Engineering-Modelle über verschiedene Gewerke hinweg verbessert werden kann. Die dafür entwickelte DigiSemNet-Plattform setzt auf semantische Vernetzung sowie den Einsatz generativer KI, insbesondere von Large Language Models (LLMs). Hierzu werden die heterogenen Engineering-Daten in der im Projekt entwickelten Plattform mittels eines Datengraphen vernetzt. Darin werden präzise semantische Verknüpfungen zwischen den Elementen der Modelle aus verschiedenen Gewerken erfasst, um durch die so hergestellte Traceability einen effizienten Zugriff auf alle Facetten mechatronischer Systemkomponenten zu ermöglichen.

Im Projekt DigiSemNet werden zentrale Beiträge zur Integration des modellbasierten Systems Engineering (MBSE) mit anderen Ingenieursdisziplinen erforscht. Ein Schwerpunkt liegt auf der semantischen Vernetzung heterogener Daten über Gewerke, Disziplinen und Lebenszyklusphasen hinweg, um Informationssilos aufzubrechen und ein durchgängiges Systemverständnis zu ermöglichen. Hierfür wird eine Umsetzung des Digital Threads ermöglicht, der die Nachverfolgbarkeit und Konsistenz von Systeminformationen über unterschiedliche Datenquellen und Werkzeuge hinweg sicherstellt.

Ein weiterer Beitrag ist die automatisierte Prüfung der Konsistenz verknüpfter Daten, um Widersprüche und Inkonsistenzen frühzeitig zu erkennen. Zudem werden Ansätze zur Nutzung heterogener Daten mit generativer KI erforscht, um dokumentiertes Wissen nutzbar zu machen und bspw. semantische Suchen oder adaptive Assistenzsysteme zu realisieren. Für all diese Lösungen in der entstehenden DigiSemNet-Plattform werden zudem Mechanismen zur Wahrung vertraulicher Informationen entwickelt, die trotz Vernetzung, KI-gestützter Analyse und Konsistenzprüfung den Schutz sensibler Daten gewährleisten.

Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) beim Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE)

01.11.2025 - 31.10.2027