Definition

Ein wissenschaftlicher Beitrag adressiert relevante Herausforderungen im Systems Engineering und präsentiert neue Lösungsansätze, die über den aktuellen Stand der Technik hinausgehen. Er basiert auf einer fundierten wissenschaftlichen Methodik und kann theoretische Konzepte, empirische Studien oder experimentelle Ergebnisse umfassen. Die Beiträge sollten eine systematische Validierung oder kritische Diskussion der vorgeschlagenen Ansätze beinhalten, um ihre Relevanz und Praxistauglichkeit zu bewerten.

Ein Praxisbeitrag gibt Einblicke in die Anwendung von Systems Engineering. Er basiert auf Erfahrungen mit der Einführung und Umsetzung von SE-Methoden, Prozessen oder Technologien. Ziel ist es, Lessons Learned, Herausforderungen und Erfolgsfaktoren zu teilen und die praktische Umsetzbarkeit zu demonstrieren. Beiträge sollten sich auf konkrete Anwendungsfälle oder Projekte beziehen und deren Auswirkungen auf Produkte, Prozesse, Methoden oder die Organisation beschreiben.

Beiträge aus dem Bereich Consulting und Tool-Anbieter stellen innovative Features, Lösungen oder Methoden vor, die Unternehmen bei der Umsetzung von Systems Engineering unterstützen. Sie können sowohl neue Trends und technologische Entwicklungen als auch übergreifende Projekterfahrungen aus verschiedenen Unternehmen oder Branchen behandeln. Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Werkzeuge oder Beratungsansätze den SE-Prozess optimieren und Unternehmen in ihrer Transformation unterstützen.

Typische Inhalte

• Darstellung eines Forschungsproblems mit wissenschaftlicher Fundierung
• Entwicklung und Beschreibung innovativer Methoden oder Modelle
• Validierung durch Fallstudien, Experimente oder Simulationen
• Diskussion der Ergebnisse im Kontext des aktuellen Forschungsstands

• Vorstellung eines konkreten Anwendungsfalls oder Projekts
• Beschreibung der eingesetzten SE-Methoden oder -Prozesse
• Erfahrungswerte und Herausforderungen bei der Umsetzung
• Auswirkungen auf Produktentwicklung, Organisation oder Wertschöpfungskette

• Vorstellung neuer oder innovativer SE-Methoden, Tools oder Lösungen
• Analyse aktueller SE-Trends und deren Auswirkungen auf die Industrie
• Erfahrungsberichte aus (branchenübergreifenden) Projekten
• Erfolgsfaktoren für die Einführung und Skalierung von SE-Ansätzen

Beispiel

„Neue Art, KI im SE einzusetzen“
Dieser Beitrag untersucht eine innovative Methode zur Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Systems Engineering (SE)-Prozesse. Der Fokus liegt darauf, wie maschinelles Lernen oder andere KI-Technologien zur Optimierung von Anforderungsmanagement, Architekturdesign oder Entscheidungsfindung im SE genutzt werden können.
Mögliche Inhalte:

• Vorstellung eines neu entwickelten KI-gestützten Modells zur Verbesserung der Systemarchitektur
• Analyse der Effizienzsteigerung durch den Einsatz von KI im MBSE
• Validierung durch Fallstudien oder Simulationen
• Diskussion über Chancen und Risiken der KI-Integration im SE

„Erfahrungen von KI im Unternehmen“
In diesem Beitrag werden konkrete Erfahrungen mit der Einführung und Nutzung von KI-Technologien im Systems Engineering eines Unternehmens beschrieben. Der Fokus liegt auf praktischen Erkenntnissen, Lessons Learned und den geschäftlichen Auswirkungen.
Mögliche Inhalte:

• Beschreibung der Motivation zur Einführung von KI im SE-Prozess
• Welche Herausforderungen bei der Implementierung aufgetreten sind
• Welche Tools, Algorithmen oder Plattformen genutzt wurden
• Auswirkungen auf Effizienz, Produktqualität oder Entwicklungszeiten
• Empfehlungen für andere Unternehmen, die ähnliche KI-Ansätze verfolgen möchten

„Was viele Unternehmen bei der Einführung von KI falsch machen?“
Dieser Beitrag beleuchtet häufige Fehler und Fallstricke, die Unternehmen bei der Implementierung von KI im Systems Engineering machen. Ziel ist es, Best Practices und Handlungsempfehlungen abzuleiten, um Unternehmen bei einer erfolgreichen Einführung zu unterstützen.
Mögliche Inhalte:

• Fehlende strategische Planung und unrealistische Erwartungen
• Häufige Fehlnutzungen von KI-Tools im SE-Prozess
• Mangelhafte Datenqualität als Hindernis für KI-gestützte Analysen
• Widerstände in der Organisation und Change-Management-Probleme
• Erfolgreiche Beratungsansätze zur Einführung von KI im Unternehmen

Schwerpunkt des Beitrags

Ein wissenschaftlicher Beitrag zeichnet sich durch Novität und Innovation aus, folgt einer wissenschaftlichen Vorgehensweise, ist methodisch fundiert aufgebaut und beinhaltet einen englischsprachigen Abstract, um die internationale Anschlussfähigkeit zu gewährleisten.

Der Schwerpunkt des Praxisbeitrags liegt auf dem praktischen Impact, der Aktualität und Dringlichkeit des Themas sowie innovativen Ansätzen, die als Vorreiter für zukünftige Entwicklungen dienen können.

Ein Consulting/Tool Vendor Beitrag bezieht sich auf eine breite Basis von Unternehmen, zeigt skalierbare Lösungen und adressiert die Applizierbarkeit von Methoden, um eine übergreifende Nutzbarkeit sicherzustellen.
Hinweis: Eigenwerbung ist sowohl im Beitrag als auch im Vortrag nicht erwünscht. Bitte einen inhaltlichen Fokus legen.

Umfang

7-12 Seiten

5-10 Seiten

5-10 Seiten

Beitragssprache

Deutsch mit englischsprachigem Abstract (Englisch auch zugelassen)

Deutsch (Englisch auch zugelassen)

Deutsch (Englisch auch zugelassen)

Vorlage zum Download
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Wissenschaftlicher Beitrag

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Praxisbeitrag

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Consulting/Tool Vendor Beitrag