Digitaler Zwilling

Andrea Gillhuber,

Mit Product Innovation Plattform durchstarten

Bei der Optimierung von fakturierbaren Betriebsstunden und der Verfügbarkeit der Flotte kann die Automobilbranche von der Luftfahrt lernen. Dort sind viele Prozesse rund um die Operations optimiert. Schließlich können neue Mobilitätskonzepte im Automobilbereich, die auf dem „Pay per use“-Prinzip basieren, nur dann wirtschaftlich erfolgreich sein, wenn die Fahrzeuge möglichst häufig in Bewegung sind. 

Eine immer wichtigere Rolle bei der Produktion moderner Fahrzeuge spielt die enge Verzahnung von Hard- und Software. © Shutterstock / Chesky

Wenn es um den Product Lifecycle geht, haben die Luftfahrt- und die Automobilindustrie auf den ersten Blick wenig gemeinsam: auf der einen Seite Flugzeuge, die mehr als 20 Jahre am Markt sind, auf der anderen Fahrzeuge, die in immer kürzeren Zyklen auf den Markt kommen.

Es gibt jedoch einen Bereich, in dem die Luftfahrtindustrie deutlich die Nase vorn hat: Es sind die Prozesse rund um Maintenance, Repair und Overhaul (MRO). Weil Sicherheit das oberste Gut in dieser Branche ist, müssen Fluggesellschaften sich einem sehr komplexen Regelwerk mit ständigen Kontrollen und Wartungsmaßnahmen unterwerfen. Sie reichen von kleineren Reparaturen, die auf dem Vorfeld bei laufendem Betrieb vorgenommen werden können, bis zum kompletten Zerlegen und Wiederaufbau des vollständigen Flugzeuges, dem so genannten D-Check. Letzterer steht etwa alle zehn Jahre an und dauert vier bis sechs Wochen. In dieser Zeit fallen in etwa 30.000 bis 50.000 Arbeitsstunden an. Aber auch in der Zwischenzeit, etwa beim C-Check, der nach anderthalb Jahren ansteht, müssen Passagierflugzeuge ein bis zwei Wochen am Boden bleiben, und etwa 5.000 Arbeitsstunden sind fällig. Mit Blick auf die hohen Kosten für Arbeits- und Ausfallzeiten hat sich in der Branche deshalb ein System aus optimalen Prozessen und Tools entwickelt. Eine Product Innovation Plattform mit einem durchgängigen Digital Twin und Digital Thread spielt dabei eine wichtige Rolle.

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In dieser Hinsicht gibt es in der Automobilbranche einen großen Aufholbedarf. Schließlich funktionieren Car-Sharing-Angebote und Car-as-a-Service-Konzepte nur dann, wenn die Fahrzeuge möglichst häufig in Bewegung sind. Das wiederum kann nur gelingen, wenn auch die Wartungsprozesse deutlich optimierter ablaufen, als das bis dato der Fall war. Nachverfolgbarkeit und Transparenz über verschiedene Varianten und Konfigurationen müssen dafür zu jeder Zeit gegeben sein.

Mit dem Digital Thread die Silos überwinden

Insbesondere die zunehmende Verknüpfung von Hard- und Software im modernen Fahrzeug wird künftig ein großes Problem. Wenn beispielsweise innerhalb einer Modellgeneration verschiedene Versionen einer ECU (Electronic Control Unit) zum Einsatz kommen, so müssen die dadurch entstehenden Abhängigkeiten zur Software in einem PLM-System abgebildet werden.

Stattdessen liegen bei vielen Automobilherstellern die Daten noch immer in Dutzenden fragmentierten Systemen. Davon gibt es über die Lebensphase des Produktes hinweg sehr viele: In der Anforderungs-Phase wird in den meisten Fällen eines der etablierten Requirement-Management-Tools benutzt. Häufig kommt jedoch auch einfach nur Excel zum Zug. Bei der Konstruktion sind CAD-Systeme für die mechanischen Komponenten, E-CAD-Lösungen für die Elektronik sowie ALM-Applikationen für das Software-Management im Einsatz. Neben diesen Autoren-Tools wird möglicherweise ein PDM-System als Management-Tool rund um die Mechanik verwendet. In der Fertigung wiederum arbeitet das Manufacturing Execution System (MES) zusammen mit dem ERP-System. All diese Informationen liegen in Datensilos getrennt voneinander vor und stehen deshalb für tiefergehende Analysen, mit denen sich Zusammenhänge aufdecken lassen, nicht zur Verfügung. Gerade darauf kommt es jedoch an: Nur wenn klar erkennbar ist, welche Komponenten konkret verbaut sind und welche Entscheidungen in der Konstruktionsphase dazu getroffen wurden, lassen sich fundierte Entscheidungen über Wartungsarbeiten und Wartungsintervalle treffen.

So ermöglicht erst die Verbindung von Kontext- und Echtzeitdaten im Bereich Predictive Maintenance die sinnvolle Etablierung neuer Geschäftsmodelle, bei denen Kunden beispielsweise für die Nutzung eines Gefährts zahlen. In diesem Fall können durch ein PLM-System Service Level Agreements besser eingehalten werden und Wartungsintervalle können so getaktet werden, dass Qualität und Wirtschaftlichkeit optimal aufeinander abgestimmt sind. Zugleich ist es möglich, Kunden individuelle Angebote zu unterbreiten, die auf ihr individuelles Nutzungsprofil zugeschnitten sind.

Umgekehrt erlaubt die Verbindung von IoT-Technologie und PLM-Lösung die Weiterentwicklung und kontinuierliche Verbesserung eines Produkts. So kann ein OEM über die IoT-Daten erkennen, welche Belastungen in der Praxis auftreten und welche Komponenten im Betrieb Schwächen aufweisen. Auf Basis dieses Wissens ist es möglich, kommende Fahrzeuggenerationen neu konzipiert und verbessert anzubieten. Im Idealfall entsteht also ein Closed-Loop, der die Umsetzung moderner Mobilitätskonzepte erheblich vereinfacht. Im Zusammenhang mit IoT-Daten wird oft von Data Lakes gesprochen. Aber nur die Vernetzung der Big-Data-Analyse im Data Lake mit einer konkreten Produktkonfiguration bringt verwertbare Ergebnisse. Gelingt diese Vernetzung nicht, gleicht der Data Lake eher einem weiteren Datensumpf.

Die größere Rolle von Software

Eine immer wichtigere Rolle bei der Produktion moderner Fahrzeuge spielt die enge Verzahnung von Hard- und Software. Dafür müssen die klar definierten, geplanten Prozesse des Hardware-Engineerings mit dem iterativen, agilen Vorgehen des Software-Engineerings in Einklang gebracht werden. Zugleich werden sich diese Methoden auch jenseits der Softwareentwicklung durchsetzen und damit einen Paradigmenwechsel auslösen, der das Engineering grundlegend verändern wird. Damit werden IT-Lösungen, die einen durchgängigen Blick auf die Datenbasis liefern, extrem wichtig.

Zugleich bekommen Simulationen eine immer wichtigere Rolle. Insbesondere mit Blick auf die strengen Anforderungen von autonom fahrenden Fahrzeugen mit Level 4 oder 5 müssen heute mehr und mehr Simulationen ausgeführt werden. Nur dadurch lassen sich wirklich sämtliche Eventualitäten abdecken, die durch Versuchsfahrten allein niemals „erfahrbar“ wären.

Noch immer werden die Ergebnisse solcher Simulationen jedoch einfach nur auf einem Filesystem abgelegt. Die grundlegenden Eingangsparameter lassen sich dabei jedoch nicht mehr durchgängig nachvollziehen. Das liegt unter anderem daran, dass solche Inputgrößen per E-Mail in Form von Tabellenkalkulations-Dateien verschickt wurden, die sich schon wenige Monate später nicht mehr eindeutig einer bestimmten Simulation zuordnen lassen.

Neue Möglichkeiten durch PIM

Um eine durchgängige Sicht auf Prozesse und Komponenten rund um die Automobilkonstruktion zu bekommen, müssen die Hersteller verstärkt auf den Digital Thread setzen und diesen mit dem Digital Twin synchronisieren. Nur dann entsteht eine umfassende Sicht, die sämtliche Phasen des Lifecycles abdeckt: von der ersten Idee über die Konstruktion bis hin zur kleinsten verbauten Schraube und sämtlichen Softwaresystemen.

Hier liegt der Vergleich mit einem Orchester nahe: Die einzelnen Musiker beherrschen ihr Instrument jeweils perfekt. Doch nur durch die gelungene Koordination und Orchestrierung aller einzelnen Personen und Bestandteile wird aus dem Gefüge mehr als die Summe der Einzelteile.

Während die Luftfahrtbranche in diesem Bereich bereits einen weiten Vorsprung hat, existiert in der Automobilbranche noch großer Nachholbedarf. Für diesen Schritt sind nicht einmal radikale und kostspielige Umbauten der IT-Landschaft nötig. Systeme wie das von Aras können die Klammer über verschiedene bestehende Lösungen darstellen und ermöglichen das Verbinden von Autorensystemen, E-CAD-Managementtools und weiteren Systemen zu einer flexiblen und leistungsfähigen Plattform für den gesamten Produktleben.

Andreas Grave, Director Automotive EMEA bei Aras / ag

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