Die Welt und ihre Produktanforderungen befinden sich im stetigen Wandel, was langfristige und nachhaltige Erfolge nur durch Innovationen ermöglicht. Variantenreiche Produktprogramme bringen hohe Komplexitätskosten mit sich. Zur Bewältigung dieser Komplexität werden modulare Produktstrukturen genutzt, um Vielfalt bei geringerer Varianz zu erreichen. Methoden der Vorausschau helfen, zukünftige Entwicklungen in der Produktentwicklung zu antizipieren. Allerdings wird die Blechkonstruktion dabei bisher kaum berücksichtigt.

Daher wurde eine Systematik entwickelt, die Blechkonstruktion, das Modell der Systemgenerationsentwicklung, Vorausschau und modulare Produktstrukturierung vereint. Ziel ist es, Unternehmen zukunftsoffen und robust aufzustellen. Diese Systematik wurde anhand des KEP-Shuttle-Zwischenrahmens der KRONE Group evaluiert.

Über ein Referenzsystem werden aktuelle Produkteigenschaften erarbeitet und zukünftige Eigenschaften antizipiert. Eine Entwicklungsroadmap definiert externe Vielfalt und zielt auf innovative und robuste Produkte. Variantenreiche Gestaltung wird durch Übernahme-, Gestalt- und Prinzipvariation in die nächste Produktgeneration integriert.

Modellbasiertes Systems Engineering (MBSE) fokussiert einen Paradigmenwechsel in der Produktentwicklung von einem heterogenen, dokumentenzentrierten Produktmodell hin zu einem konsistenten und vernetzten Produktmodell. Ein Produktmodell das durchgängig, auf allen Ebenen, konfigurierbar ist. Der vorliegende Forschungsbeitrag trägt zur Reduktion von Varianz und Komplexität bei, nicht vorrangig zur Kostenreduzierung, sondern im Produktentwicklungsprozess auf Architektur- und Realisierungsebene. Die gewonnenen Erkenntnisse zeigen, dass Architekturmodelle, einschließlich ihrer domänenübergreifenden Beziehungen und konfigurierbaren Varianzparameter, eine solide Grundlage für die Produktrealisierung bilden. Diese technischen Varianzparametern werden im methodisch erweiterten RFLTP-Ansatz verortet und unterstützt das Konfigurationsmanagement auf der Anforderungs-, Architektur- und Realisierungsebene. Dieser Ansatz fördert die modellbasierte und architekturgetriebene Entwicklung zukünftiger Produktgenerationen und schafft Transparenz in allen Phasen der Produktentwicklung.

Mass customization facilitates the cost-effective realization of individual customer requirements in the form of configurable products. In this process, technical solutions follow a translation of features that are formulated from the customer's perspective and form variants through combination. For a better understanding of customer segments, a cluster analysis of retrieved configurations should identify heterogeneous groups with similar requirements and derive optimizations for underlying product architecture.

In order to do so, a clustering of feature-based and binary-encoded configurations is implemented. For this purpose, two high-dimensional datasets are clustered using the k-Means and k-Medoids algorithms. Due to the high dimension, an Euclidean and Hamming distance metric are used and compared with each other. The elbow method and the silhouette coefficient are used to determine the optimal number of clusters. The results of the inter- and intra-clustering distances indicate indistinguishable, similar and overlapping clusters for both datasets. Finally, the influence on the product architecture is discussed against the background of variant avoidance.