Engineering Intelligence für Aerospace & Defense – eine Orchestrierungsebene über Ihren bestehenden Systemen.
Produkte in Aerospace & Defense arbeiten an der Komplexitätsgrenze – und jede Plattform bekommt eigene AI-Funktionen. Was fehlt, ist nicht mehr AI in einzelnen Tools, sondern ein Prozess, in dem diese Fähigkeiten über Systemgrenzen hinweg zusammenwirken.
Der Ansatz
TT PSC verbindet die AI-Funktionen der Plattformanbieter – Siemens, Dassault, Aras, PTC – mit spezialisierten Modellen und Ihren bestehenden PLM-, ALM- und Engineering-Systemen. Landscape first: Ausgangspunkt ist Ihre Landschaft, nicht eine zu verkaufende Software.
Vorhandene AI-Funktionen (z. B. PTC Codebeamer AI) werden genutzt, nicht neu erfunden.
AI arbeitet über Systemgrenzen hinweg: Anforderungen, Architektur, Tests, Compliance.
Spezialisierte Modelle dort, wo Standard-Funktionen an ihre Grenzen stoßen.
Von Requirements über Systems Engineering, Design und Simulation bis Manufacturing und Service: AI wirkt in jeder Phase. Links bleibt der Mensch in der Entscheidung, rechts bleibt Ihre bestehende Systemlandschaft angebunden.
Jede Freigabe bleibt beim Menschen.
Angetrieben von Produktdaten – befeuert durch AI.
Requirements
Systems Engineering
Design
Simulation
Fertigung
Service
Requirements: Qualitätsbewertung, Widerspruchserkennung, Klassifizierung
Systems Engineering: Impact-Analysen, Traceability-Vorschläge
Design: Wissenszugriff, semantische Suche über Bestandsdaten
Simulation & Test: Testfall-Vorbereitung, Abdeckungslücken erkennen
Fertigung: Work Instructions, Klassifizierung
Service & MRO: Wissensassistenten auf realen Engineering-Daten
Die Orchestrierungsebene: native AI-Funktionen, spezialisierte Modelle und Ihre Systeme – sicher verbunden über Systemgrenzen.
Der Wert entsteht nicht in einer Phase – sondern in den Verbindungen dazwischen.
Use Case: Requirements Engineering
60–80 % der späteren Entwicklungsprobleme entstehen bereits in den Anforderungen.
Ein interner Fall mit über 1.000 Anforderungen: AI klassifiziert, prüft auf Mehrdeutigkeit, findet Widersprüche und Dubletten – über den gesamten Bestand statt per Stichprobe. Der Analyseaufwand sinkt deutlich, die fachliche Prüfung wird vorbereitet statt ersetzt. Entscheidung und Freigabe bleiben beim Engineering-Team.
Ursprung späterer Entwicklungsprobleme
Aus dem internen Fall: 1.000+ Anforderungen analysiert · bis zu 70 % weniger manueller Review-Aufwand · 100 % der Freigaben beim Menschen.
Der Requirements-Use-Case ist bei einem führenden Industrieunternehmen produktiv umgesetzt. Als Global Premium IT Solution Integrator arbeiten wir seit 1991 in produktions- und fertigungsnahen Projekten – mit über 900 Mitarbeitenden in mehr als 30 Ländern.
Erster GSI mit der höchsten Zertifizierungsstufe bei PTC · prostep ivip · Mitglied der IDTA (Industrial Digital Twin Association)
Ob Sie über Technologie-Strategie, IT-Landschaft oder das Produkt selbst entscheiden – der Mehrwert kommt in Ihrer Sprache.
CTO / VP Engineering
Die AI-Funktionen Ihrer PLM-, ALM- und MBSE-Plattformen werden zu Bausteinen einer Gesamtstrategie – orchestriert über Ihre bestehende Landschaft. Der Einstieg über Requirements Engineering liefert messbaren Nutzen in Wochen, ohne laufende Programme zu gefährden.
Head of IT / IT-Manager
Windchill, Codebeamer, RV&S und Co bleiben, wie sie sind – wir integrieren darüber. Deployment-Modelle nach Ihren Vorgaben, inklusive on-premise oder Sovereign Cloud, mit dokumentierten Datenzugriffen und auditierbaren Abläufen.
Head of Engineering / Domain-Manager
AI übernimmt Klassifizierung, Widerspruchserkennung und Nachweisvorbereitung – Ihre Engineers behalten Entscheidung und Freigabe. Gerade unter Zertifizierungsdruck (DO-178C, ARP4754A) zählt: vorbereitete Reviews statt zusätzlicher Werkzeuge.
Kein Big-Bang-Projekt: Start mit einem begrenzten Use Case und echten Daten, dann kontrollierte Skalierung – mit kontinuierlicher Modell-Überwachung im Betrieb.
Systemlandschaft, Datenqualität und AI-Reifegrad bewerten.
Begrenzter Use Case mit echten Daten und messbarem Nutzen.
Validierung am realen Fall – bevor skaliert wird.
Anbindung an PLM, ALM und Engineering-Systeme – kontrolliert und auditierbar.
Datenzugriffe, Modellversionen und Freigaben nachvollziehbar geregelt.
Kontinuierliche Modell-Überwachung: Multi-Model, Modellwechsel, Token-Kontrolle.
Wir treten nicht mit „der besseren AI“ an. Unsere Aufgabe ist, dass die AI-Funktionen der Plattformanbieter in der Aerospace-&-Defense-Produktentwicklung gemeinsam mit Ihren Daten, Prozessen und Systemen funktionieren – nachvollziehbar, auditierbar und ohne Plattformwechsel. Vom Requirements Engineering bis zur Zertifizierung nach DO-178C und ARP4754A.
Erster GSI mit der höchsten Zertifizierungsstufe bei PTC. Siemens, Dassault und Aras sind integrierbare Bausteine – nicht Gegner.
Wer AI sinnvoll in bestehende Prozesse und Tools einbinden will, muss beide verstanden haben – diese Basis bringen wir aus über zwei Jahrzehnten PLM-Projekten mit.
Eigene AI- und Data-Science-Teams in der TT-PSC-Gruppe – von der Modellauswahl bis zum laufenden Betrieb, ohne externe Abhängigkeiten.
Exportkontrolle, ITAR, Datenresidenz und Auditierbarkeit – Betrieb auf Wunsch on-premise oder in einer Sovereign Cloud.
Kernbotschaft: „Die Plattformanbieter entwickeln AI für ihre Systeme. Mit Agentic AI verbindet TT PSC sie alle miteinander – damit sie gemeinsam mit bestehenden Daten, Prozessen und Systemen im realen Engineering-Alltag funktionieren.“
Fordern Sie das Whitepaper „Engineering Intelligence in heterogenen Systemlandschaften“ an – oder starten Sie direkt mit einem Engineering-AI-Assessment Ihrer Landschaft. Ihr Ansprechpartner:
Ja – genau dafür ist der Ansatz gebaut. Landscape first: Wir starten bei Ihrer vorhandenen Landschaft, ohne neuen PLM-Backbone.
Über kontrollierte Deployment-Modelle: On-Premise, Sovereign/Government Cloud und dokumentierte Datenzugriffe – ohne Nutzung öffentlicher LLMs.
AI schlägt vor, erkennt Risiken und bereitet Reviews und Testfälle vor – Freigaben und Verantwortung bleiben beim Engineer, jeder Schritt ist auditierbar.
Diese Funktionen sind wertvolle Bausteine, wirken aber primär innerhalb der jeweiligen Plattform. Wir verbinden sie über Systemgrenzen hinweg zu einem durchgängigen Prozess.
Mit Requirements Engineering – z. B. der Analyse großer Anforderungsbestände (1.000+) auf Widersprüche, Mehrdeutigkeiten und Lücken, inklusive Vorbereitung von Traceability und Testfällen nach DO-178C-Logik.
Nein – in sicherheitskritischer Entwicklung bleibt jede Freigabe beim verantwortlichen Engineer. AI übernimmt Suchen, Prüfen, Verlinken und Dokumentieren – das ist auch Voraussetzung für Auditierbarkeit.
Erfahren Sie, wie TT PSC Künstliche Intelligenz in Engineering, PLM und Fertigung einsetzt – mit weiteren Use Cases, Einblicken und Lösungen.
