In dem Forschungsprojekt XDP-Opt wird der Produktdesignprozess in bestehenden industriellen Fertigungssystemen optimiert indem verschiedene Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) als Grundlage eines hybriden interaktiven Design-Entscheidungsunterstützungssystems (IDDSS) kombiniert werden. Der untersuchte Ansatz basiert auf dem Formalismus der digitalen Lebenszyklusakte, der auf Grundlage des Verwaltungsschalenkonzeptes alle Daten und Informationen über den Produktionsprozess sammelt. XDP-Opt betrachtet den gesamten Produktentstehungsprozess und leitet mögliche Optimierungspotenziale in den jeweiligen Produktionsphasen ab, die wiederum dem Produkt-Designer ad hoc über ein Empfehlungssystem als Entscheidungsmöglichkeit präsentiert werden (hybride Entscheidungsunterstützung). Ein wichtiges Element der Entscheidungsunterstützung ist die Berücksichtigung von Zirkularität, nachhaltiger Produktion und ressourceneffizientem Einsatz von Produktionseinheiten. XDP-Opt untersucht eine Kombination von verschiedenen KI-Methoden als Grundlage für die Entscheidungsunterstützung. Föderiertes Lernen aus extremen Sensordaten (insbesondere Qualitätskontrolldaten) wird untersucht, um Erfahrungen aus Daten zu gewinnen, die aus einer Vielzahl von Produktionsbereichen stammen, um mögliche industrielle Datenschutzbedenken zu überwinden.
