Predictive Process Control
Autos als rollende Datencenter
Das Auto wird zunehmend zum rollenden Datencenter. Wollen die klassischen Automobilhersteller mit den neuen aufstrebenden Playern mithalten, müssen sie schnell handlungs-, wandlungs- und innovationsfähig sein. Große Bedeutung fällt dabei der automatisierten Vorhersage und Steuerung in den Fertigungs- und Logistikprozessketten zu.
Die deutsche Automobilindustrie zeigt sich immer wieder als Impuls- und Taktgeber für viele weitere produzierende Segmente. Die Industrie 4.0 bringt nicht nur die digitale Produktion, sondern völlig neue digitale Geschäftsmodelle. Besonders in der Automotive-Branche stehen tiefgreifende Umwälzungen an. Neue, eigentlich branchenfremde, Player wie Tesla, Apple oder Google treten in den Markt, entwickeln eigene Fahrzeuge und machen den klassischen Automobilherstellern Konkurrenz. Nicht mehr die Komplexität von Verbrennungsmotor und Getriebe ist gefragt, sondern das Knowhow hinsichtlich elektronischem Antrieb, Vernetzung im Fahrzeug und autonomem Fahren. Durch digitale Services, auch während der Fahrt, tritt auch das klassische Service-Geschäftsmodell in den Hintergrund: Over-the-Air-Updates versorgen den Kunden beispielswesie automatisch mit neuen Software-Versionen, die zur Verbesserung der Performance des Fahrzeuges beitragen und neue Funktionalitäten bieten. Somit könnten mittelfristig regelmäßige Werkstattbesuche entfallen. Zugleich geht ein nicht unerheblicher Teil des einträglichen Ersatzteilgeschäfts verloren.
Immer online
Neue Fahrzeuge werden zukünftig standardmäßig permanent online sein, wodurch neue Möglichkeiten entstehen: Das Fahrzeug wird zum mobilen Büro und zur Entertainment-Zone. Etablierte Automobilunternehmen müssen bereits jetzt mit den Tech-Riesen kooperieren und so notgedrungen ihre künftigen Mitbewerber in den angestammten Markt einführen.
Investitionen in autonomes Fahren
Große Technologiekonzerne haben zudem das Potenzial erkannt, dass im autonomen Fahren liegt. Google, Amazon oder IBM arbeiten massiv daran, die jüngsten Durchbrüche in der KI-Forschung in alltägliche Anwendungen zu überführen. Sensorik, Aktorik und Bildverarbeitung übernehmen im autonomen Fahrzeug die Aufgabe der Sinne - ihre Bedeutung wächst. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis das autonome Fahren in Deutschland Realität wird. Dies stellt die Automobilhersteller vor große Herausforderungen und es werden bereits Milliarden in die Entwicklung investiert.
Produktkonzepte umsetzen
All diese Einflussfaktoren führen dazu, dass der Markt für neue Player attraktiver wird und die Eintrittsbarrieren für innovationsstarke Anbieter sinken. Es mangelt nicht an innovativen Produktkonzepten - ein Schlüsselfaktor wird es daher die Fähigkeit sein, diese Produkte schnell und effizient in hoher Qualität und Stückzahl zu produzieren. Etablierte Hersteller müssen sich also mit der Zukunft der Produktion intensiv beschäftigen: Soll die Fahrzeugproduktion auch weiterhin Kerngeschäft sein, muss konsequent und zeitnah in die digitale Transformation der bestehenden Werke investiert werden. Auch bisherige Zulieferer verfügen über das Potenzial, unter den neuen digitalen Gegebenheiten selbst zum Hersteller zu werden. Auch die Internationalisierung und das Wachstum der Modellvielfalt mit einer entsprechend gestiegenen Teilekomplexität sowie immer kürzere Innovationszyklen gehören zu den Herausforderungen.
Schnellere Taktraten
Innovationen kommen heute mit erheblich schnelleren Taktraten daher. In der Consumer-Elektronik liegt die Zeitspanne bis zur nächsten Produktgeneration bereits unter einem Jahr. Tesla liefert beispielsweise bereits im Monatsrhythmus mit Software-Updates neue, wesentliche Kundenfunktionen. Für die etablierten Hersteller ist dies ein ernstzunehmender Fingerzeig, wohin die Entwicklung geht. Für sie gilt es, das Rad in Bezug auf Innovations- und Produktionsentwicklungszyklen schneller zu drehen und im Wettlauf mit der Zeit eine effektive 'Produktion 4.0' aufzubauen - ein neues IoT-basiertes Gesamtkonzept wird erforderlich.
Vorausschauend Warten
Bereits heute werden immense Datenmengen erhoben, um verlässliche Vorhersagen über den Zustand von Maschinen und Anlagen sowie eventuell zu erwartende Störungen zu treffen. 'Predictive Maintenance', also die vorausschauende Wartung, ist eine der Kernkomponenten von Industrie 4.0. Ziel ist es, Maschinen und Anlagen proaktiv zu warten und Ausfallzeiten zu minimieren, indem Störungen erkannt werden, bevor diese auftreten. Das Verfahren nutzt dafür von Sensoren erfasste Messwerte und Daten. Der Fertigungs- und Instandhaltungsprozess werden intelligent miteinander verknüpft, die Effizienz und die Qualität im Ablauf werden gesteigert.
Predictive Process Control
Die vorausschauende Wartung ist eine entscheidende Entwicklung - auf sie folgt jedoch ein Konzept, das deutlich weiter geht: 'Predictive Process Control': Anstatt die Daten nur von isolierten Maschinen vorausschauend zu analysieren, wird dabei der Zustand kompletter Fertigungs- und Logistikprozessketten automatisiert vorhergesagt und gesteuert. Auf Basis von Daten lassen sich Prozessanomalien frühzeitig erkennen. Tritt ein solcher Fall auf, kann proaktiv und automatisiert gegengesteuert werden.
Alles über eine Plattform
Bei der Predictive Process Control vernetzt der IoT-Spezialist Nextlap alles, was am Produktionsprozess beteiligt ist über eine Plattform. Das gilt für Maschinen, Werkzeuge, Roboter, autonome Transportsysteme, Pick-by-Light-Regale, Behälter, Drohnen und natürlich die Mitarbeiter, die Informationen über entsprechende Interfaces erhalten. Nextlap hat dafür die cloudbasierte Produktionsprozess-Plattform IP/1 entwickelt, die als Fundament für die Planung, Gestaltung, Steuerung und Überwachung von Prozessen fungiert. Die Software erstellt auf der entsprechenden Datenbasis ein digitales Echtzeitbild der Produktions- und Logistikprozesse. An die Plattform werden korrespondierende IoT-Technologien von Nextlap wie Mini-PCs und intelligente Devices angebunden. Algorithmen treffen eigenständig Optimierungsentscheidungen, die in den Prozess zurückgesteuert werden können. Die Produktionsprozess-Plattform erkennt sofort Auffälligkeiten, ermittelt autonom mögliche Szenarien zur Problemlösung und steuert gegen, bevor die Störung real eintreten kann.
Eigenständige
Optimierungsentscheidungen
Die Plattform kommt bereits bei einigen Automobilherstellern zum Einstaz. Sie sammelt aus der Fertigung und Logistik unterschiedliche Prozessparameter - beispielsweise, wann und wo ein Teil verbaut wurde, Maschinendurchsatz oder Standort eines LKWs, der Teile zum Werk liefert. Auf Basis dieser Echtzeitdaten und daraus resultierender Erfahrungswerte, die auf der Produktionsprozess-Plattform zusammengeführt und in den Kontext zueinander gestellt werden, werden Algorithmen entwickelt die in der Lage sind, selbst Optimierungsentscheidungen zu treffen und diese in den Prozess zurückzusteuern.
Pickprozesse automatisieren
Automobilhersteller gehen außerdem zunehmend dazu über, ihre Pickprozesse zu optimieren. Dafür bietet Nextlap die Lösung Smart-Shelf an, mit der Pickprozesse Prozesse automatisiert bzw. digitalisiert werden können. Nach erfolgreichem Pilotprojekt startet bei BMW aktuell der Rollout der Lösung für den produktiven Betrieb im Werk am Standort Leipzig. Das Programm ist in der Lage, Materialflüsse, Ergonomie und Bestände - basierend auf Echtzeitdaten - zu verbessern. Somit können Automobilhersteller die Qualität der Pickprozesse umfassend absichern und u.a. Einsparungen der regulären Kosten für die Pick-Prozesse wie Laufwege, Ergonomie und Prozesszeiten erzielen.
Ein Paradigmenwechsel
"Der Paradigmenwechsel in der Automobilbranche ist in vollem Gange - und zwar auf unterschiedlichen Ebenen. Der klassische Automobilbauer muss das Digitalisierungstempo hoch fahren - sowohl in der Produktion als auch in den Produkten. Er kommt nicht drumherum, eine immense Innovationskraft zu entwickeln sowie hochgradig agil sein, um im Markt langfristig eine starke Rolle einnehmen zu können", sagt André Ziemke.
Das Auto wird zunehmend zum rollenden Datencenter. Wollen die klassischen Automobilhersteller mit den neuen aufstrebenden Playern mithalten, müssen sie schnell handlungs-, wandlungs- und innovationsfähig sein. Große Bedeutung fällt dabei der automatisierten Vorhersage und Steuerung in den Fertigungs- und Logistikprozessketten zu.
Die deutsche Automobilindustrie zeigt sich immer wieder als Impuls- und Taktgeber für viele weitere produzierende Segmente. Die Industrie 4.0 bringt nicht nur die digitale Produktion, sondern völlig neue digitale Geschäftsmodelle. Besonders in der Automotive-Branche stehen tiefgreifende Umwälzungen an. Neue, eigentlich branchenfremde, Player wie Tesla, Apple oder Google treten in den Markt, entwickeln eigene Fahrzeuge und machen den klassischen Automobilherstellern Konkurrenz. Nicht mehr die Komplexität von Verbrennungsmotor und Getriebe ist gefragt, sondern das Knowhow hinsichtlich elektronischem Antrieb, Vernetzung im Fahrzeug und autonomem Fahren. Durch digitale Services, auch während der Fahrt, tritt auch das klassische Service-Geschäftsmodell in den Hintergrund: Over-the-Air-Updates versorgen den Kunden beispielswesie automatisch mit neuen Software-Versionen, die zur Verbesserung der Performance des Fahrzeuges beitragen und neue Funktionalitäten bieten. Somit könnten mittelfristig regelmäßige Werkstattbesuche entfallen. Zugleich geht ein nicht unerheblicher Teil des einträglichen Ersatzteilgeschäfts verloren.
nextLAP GmbH
Dieser Artikel erschien in IT&Production Mai 2019 - 10.05.19.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com