Entlang des Produktlebenszyklus fallen zahlreiche heterogene Informationen an, deren Potenzial für eine ressourceneffiziente Produktentwicklung bislang nur unzureichend ausgeschöpft wird. Datengetriebene Entscheidungsprozesse in der Produktentwicklung basieren häufig auf isolierten, schwer generalisierbaren Insellösungen, da sie meist auf individuellen, kontextabhängigen und heterogenen Datenmodellen beruhen. Zudem liefern einzelne Produktiterationen oftmals keine ausreichende Entscheidungsgrundlage, da isolierte Datenpunkte ohne ihren lebenszyklusübergreifenden Kontext an Bedeutung verlieren.
Um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen, ist daher eine kontextualisierte Datengrundlage erforderlich, die das Schließen von Informationskreisläufen unterstützt. Zur Adressierung dieser Herausforderung wird in der vorliegenden Arbeit eine semantische LCE-Datenbank zur Ressourcenoptimierung im MEX-Prozess innerhalb des PLCM entwickelt. Als semantische Grundlage dient eine eigens entwickelte Ontologie, auf deren Basis die Datenbank automatisiert instanziiert wird.