Detect requirement conflicts at an early stage thanks to AI

A lot of horsepower, but still economical: Unfortunately, conflicting requirements in product development are not always as clear-cut as in our car example. What is clear, however, is that in the product development process, a large number of requirements are placed on a product that can also conflict with each other. Artificial Intelligence can help to detect these not always obvious requirement conflicts at an early stage.

Natural Language Processing or Text Mining

The first step is to interpret the data. This is done with the help of Natural Language Processing (NLP) or Text Mining. With Natural Language Processing, natural language can be captured and processed in a computer-based way thanks to rules and algorithms. The semantics and grammatical structures of the language are examined. In contrast, text mining does not take semantic features into account. For this purpose, the method is particularly useful in the analysis of unstructured text data. Through automatic analysis, for example, core statements can be extracted from texts without having to read the texts themselves.

The Information Retrieval method also belongs to the field of text mining. With the help of information retrieval, requirements can be analyzed for existing conflict. Information retrieval involves evaluating unstructured data, as search engines do with the Internet, for example.

 

Discover our platform

The advantage for companies

If conflicting requirements are identified early in the development process, the product design can already be optimally adapted to these requirements. Time-consuming and costly changes to the product are thus prevented. The effectiveness and efficiency of product development is increased. This is achieved by carrying out processes as planned and reducing iteration loops due to requirement conflicts. In addition, early detection of requirement conflicts can prevent potential errors in the final product. The starting point for the application described here is well-described requirements. This is the only way that methods such as Natural Language Processing or Text Mining can detect conflicts.

 

You may also be interested in

Das Wort Change prangt als weiße Schrift auf schwarzem Grund und spiegelt sich. Es soll den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Change Management darstellen.

Wie Künstliche Intelligenz das Change Management verbessert

Das Change-Management ist in der Produkt- und Dienstleistungsentwicklung von großer Bedeutung. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, Auswirkungen von Änderungen frühzeitig zu identifizieren und Fehler in der Entwicklung zu vermeiden.

Zwei Personen sitzen vor Dokumenten und analysieren Wettbewerbsdaten.

Effiziente Wettbewerbsanalyse unterstützt von KI

KI kann Unternehmen bei der Durchführung einer kontinuierlichen Wettbewerbsanalyse unterstützen, indem sie die Aufbereitung und Recherche von Daten automatisieren und die Interpretation und Visualisierung von Analysen vereinfachen.

Vier Textmarker sind auf weißem Grund zu sehen. Ein blauer, ein lilaner und ein oranger Textmarker sind geschlossen. Ein pinker Textmarker ist geöffnet.

Systementwurf: Dank KI relevante Infos extrahieren

KI kann beim Systementwurf unterstützen, indem sie relevante Informationen aus Prüf- und Testberichten extrahiert und diese für den aktuellen Systementwurf vorselektiert. Dies führt zu einer Verbesserung des Endprodukts und einer Optimierung der Datenqualität und Dokumentation.

Ein Kabelbaum auf organgem Grund.

Automatisierte Konsistenz im E/E Bereich

Erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz bei der Sicherstellung der Konsistenz von Modellen zwischen OEM und Zulieferern helfen kann und welche Vorteile dies bietet.

Ein abstraktes 3D Modell soll ein CAD-Modell darstellen, das bei der Finite-Elemente-Methode benötigt wird.

KI-Unterstützung in der Finite-Elemente-Methode

Erfahren Sie, wie Künstliche Intelligenz in der Finite-Elemente-Analyse eingesetzt werden kann und welche Vorteile dies für Unternehmen bietet.

Eine Person bedient einen Laptop. Auf dem Bildschirm des Laptop ist ein Daten-Diagramm zu sehen.

Field Quality Analytics: KI hilft Produktqualität sicherzustellen

Field Quality Analytics ist ein Ansatz, um Qualitätsprobleme in Produkten zu erkennen und zu beheben. Dabei kann KI eine Unterstützung sein.

Ein Bild eines Diagramms, das die Verbindungen zwischen verschiedenen Konzepten und Ideen in einem Knowledge-Graph darstellt.

Wie ein KI-basierter Knowledge Graph bei Innovationen unterstützt

Künstliche Intelligenz (KI) kann Unternehmen bei der Entwicklung von Innovationen unterstützen, indem sie die Erstellung und Nutzung von Technology Knowledge Graphs vereinfacht.

Viele Zahlenreihen sind zu sehen, ein Teil der Zahlen ist im Fokus, ein anderer Teil unscharf. Durch die Zahlen sollen die KI-Methoden symbolisiert werden, mit denen Anforderungen strukturiert werden können.

KI-unterstützte Strukturierung von Anforderungen

Künstliche Intelligenz kann bei der Strukturierung von textuellen Anforderungen in der Systementwicklung helfen. Erfahren Sie, welche Methoden zum Einsatz kommen.

Mit KI Konkurrenzprodukte analysieren

Künstliche Intelligenz (KI) kann bei der Analyse von Konkurrenzprodukten eine große Hilfe sein, denn sie analysiert schnell und deckt Schwächen und Stärken auf.

Analyzing user preferences and behavior with AI

The analysis of user preferences and behavior helps companies optimize their products and services. We show you how Artificial Intelligence can help to analyze the data.

Ensuring quality of requirements thanks to AI

The compilation of all requirements for software, for example, is a complex task. AI can help to check and thus ensure the quality of requirements.

Compare requirements documents automatically

If you want to compare requirements documents in the company, such as feedback from suppliers, it can be very time-consuming. Artificial Intelligence methods can help. We will show you which methods can help you.