Komplexität bändigen, Variation im Automobilbau mit PLE, digitaler Zwilling

Die Automobiltechnik hatte noch nie so viel Komplexität zu bewältigen. Die Produktion von Millionen von Fahrzeugen pro Jahr ist eine gewaltige Leistung. Diese Komplexität wächst exponentiell mit der Einführung intelligenter Merkmale und Funktionen der nächsten Generation, um autonomes Fahren zu ermöglichen. Hersteller stehen vor unzähligen Herausforderungen, wenn es darum geht, diese Komplexität zu bändigen, Variationen zu bewältigen und diese Innovationen schnell und effizient auf den Markt zu bringen, während sie gleichzeitig ein Höchstmaß an Sicherheit und Zuverlässigkeit bieten.

Von autonomem Fahren und fortschrittlichen Sicherheitssystemen bis hin zu adaptiver Geschwindigkeitsregelung und Spurhalteassistenten ist die Innovation auf Hochtouren. Autonome Fahrzeuge erfordern ein kompliziertes Netz aus interagierender Software sowie elektrischen und mechanischen Teilen, um radarbasierte Sensoren, 3D-Mapping, Bilderkennung, Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation, künstliche Intelligenz und mehr zu ermöglichen. Automobilhersteller und Zulieferer werden an den Rand ihrer Leistungsfähigkeit getrieben. Engineering-Teams werden zunehmend von den alltäglichen Aufgaben der Verwaltung dieser zunehmenden Komplexität beansprucht.

Es gibt einen außerordentlichen Bedarf und eine Chance für dramatische Verbesserungen in der Art und Weise, wie Automobilproduktlinien konstruiert, geliefert und weiterentwickelt werden. Herkömmliche „produktzentrierte“ Ansätze – bei denen einzelne Produkte innerhalb einer Produktlinie separat entworfen, produziert und gewartet werden – sind einfach nicht mehr praktikabel.

Einige Hersteller stellen jetzt auf funktionsbasiertes Product Line Engineering (PLE) um, eine aufstrebende Disziplin, die einen einheitlichen Ansatz für das Varianten- und Komplexitätsmanagement über eine gesamte Produktlinie und über den gesamten Entwicklungs- und Betriebslebenszyklus hinweg bietet.

Dieser Ansatz wird „merkmalsbasiert“ genannt, weil es Fahrzeugingenieuren ermöglicht, den Anforderungs- und Designprozess zu beginnen, indem sie zuerst Merkmale berücksichtigen. Bei merkmalsbasiertem PLE bestimmen Merkmale die Teile und nicht Teile die Merkmale. Dies gibt allen im Unternehmen eine gemeinsame Sprache.

Während der Ansatz branchenübergreifend übernommen wurde, finden die modernsten PLE-Implementierungen im Automobilsektor statt. Hersteller, die PLE einführen, berichten von erheblichen Verbesserungen bei Effizienz, Time-to-Market, Skalierbarkeit der Produktlinie und Produktqualität.

Zusammen mit der dramatischen Zunahme der Konstruktions- und Fertigungskomplexität werden Autohersteller jetzt durch die zusätzliche Komplexität der Wartung und Weiterentwicklung von Fahrzeugen herausgefordert, sobald sie das Werk verlassen. Die Digital-Twin-Technologie ist neben PLE ein weiterer Innovationsbereich, um dieses Problem anzugehen. Gartner identifizierte digitale Zwillinge als einen seiner Top 10 strategischen Technologietrends für 2018, und in einem Artikel in Forbes heißt es:„Alles deutet darauf hin, dass wir an der Schwelle zu einer Explosion der digitalen Zwillingstechnologie stehen.“

In der Automobilindustrie wird ein digitaler Zwilling – das digitale Abbild oder die virtuelle Darstellung eines physischen Produkts – verwendet, um eine Verbindung mit jedem Fahrzeug aufrechtzuerhalten, wenn es ins Feld geht.

Digitale Zwillinge sind Nebenprodukte des funktionsbasierten PLE-Prozesses, der automatisch eine digitale Repräsentation basierend auf den in einem bestimmten Fahrzeug enthaltenen Funktionen generiert. Sobald ein Fahrzeug hergestellt ist und bereit ist, die Fabrikhalle zu verlassen, ist auch der digitale Zwilling fertig. Hersteller können das Fahrzeug auf der Grundlage der in diesem Fahrzeug enthaltenen spezifischen Merkmale effektiv überwachen, warten und weiterentwickeln. Wenn beispielsweise das Fahrzeug gewartet oder bestimmte Teile ausgetauscht werden, werden diese Informationen in seinen digitalen Zwilling integriert, um sicherzustellen, dass das Spiegelbild erhalten bleibt.

Mit digitalen Zwillingen lassen sich Qualitätsprobleme viel einfacher proaktiv handhaben, da Unternehmen schnell erkennen können, bei welchen Produkten ein bestimmtes Merkmal einen Fehler aufweist, und es für alle Produkte beheben können, die dieses Merkmal enthalten.