In einem Gastbeitrag in der Prozesswärme zeigen Musa Smakaj und Mads Kyed, warum Engineer-to-Order (ETO) Projekte trotz steigender Komplexität noch immer auf manuellen Prozessen und fragmentierten Daten basieren.
Am Beispiel der Wärmetauscher-Auslegung wird deutlich, dass unklare Spezifikationen, fehlende Vergleichbarkeit und isolierte Softwarelösungen zu Risiken, Mehrkosten und ineffizienten Entscheidungen führen.
Moderne Ansätze kombinieren KI, GPU-basierte Parallelisierung und durchgängige Datenmodelle, um tausende Varianten gleichzeitig zu berechnen und objektiv zu bewerten. Dadurch wird der gesamte Lösungsraum transparent – statt einzelner Annahmen.
Das Ergebnis:
ETO wird von einem erfahrungsgetriebenen, schwer skalierbaren Prozess zu einem datenbasierten, reproduzierbaren und wirtschaftlich beherrschbaren System.
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