Automobilfertigung mit IoT transformieren: Effizienz & Innovation steigern

Die Automobilindustrie – wie viele andere Fertigungssektoren – durchläuft gerade eine große digitale Transformation.

Der Aufstieg von Industry-4.0-Technologien – Industrial IoT (IIoT) Devices, KI, Big Data Analytics – hat die Fertigung insgesamt disruptiert. Das drückt Fabrikbesitzer zu neuer Technologie und Lösungen, um Workflows zu straffen oder Fabrikmanagement zu optimieren.

Der 5G-Rollout macht IIoT-Technologie praktischer und nutzbringender denn je – auch für Automobilhersteller. Das sind die Hauptvorteile, die sie durch Implementierung von IIoT-Lösungen in ihren Fabriken und effektiver IIoT-Adoption sichern können.

Wie IIoT-Flotten in Automobilfabriken funktionieren

Eine IIoT-Flotte passender Größe kann massive Datenmengen zum Fabrikbetrieb sammeln – von Maschinen- und Task-Timing bis Inventarbewegung.

Mit genug Sensoren, die richtige Informationen sammeln, lässt sich ein Vogelperspektiv-Bild täglicher Fabrikprozesse erstellen. Das erleichtert Supervisoren, potenzielle Ineffizienzen zu erkennen.

Beispiel: Ein Hersteller nutzt IIoT für Traceability – Tracking von Teilen und Komponenten durch den Produktionsprozess. Mit richtigen Daten könnte das Unternehmen finden, dass fehlerhaft gefertigte Stücke aus derselben Fabrik oder bestimmten Maschinen stammen.

Ein anderer könnte entdecken: Ein simpler Layout-Wechsel, wie Verbreiterung von Lagergängen, spart Zeit und schafft sicherere Arbeitsumgebung.

Ein IIoT-System integriert Operational Technology und Information Technology – zwei Tech-Investitionen, die manchmal siloartig getrennt sind. Autohersteller kaufen entweder komplette IIoT-Plattformen – einzelne Sensoren, IoT-Maschinen, Analytics-Plattformen – oder bauen sie selbst zusammen.

Im zweiten Fall identifizieren sie zunächst ein Problem oder KPI zur Verbesserung. Dann beschaffen sie Sensoren für relevante Daten, plus offene IIoT-Analytics-Plattform, die Geräte koordiniert und Daten organisiert.

Unterstützte Entscheidungsfindung mit IIoT-Daten

Gesammelte Daten helfen nicht nur Supervisoren bei Personalplanung und Workflow-Anpassung. Sie ermöglichen bessere Entscheidungen und Feedback, wie Workflows oder Produktqualität downstream beeinflusst werden können.

Beispiel: Viele Autohersteller müssen entscheiden: Passivierung oder Elektropolieren für korrosionsbeständige Teile? Beide Methoden haben einzigartige Vor- und Nachteile. Nicht immer klar, welchen Impact ein Prozess auf Effizienz oder Teileperformance hat. Bei der Entscheidung berücksichtigen Supervisoren auch das herzustellende Teil, verfügbare Maschinen, bestehende Workflows.

Die Vielzahl an Variablen macht die Entscheidung schwer. Historische Komponenten-Performancedaten, operative Infos u. a. helfen Supervisoren bei der Wahl.

Ähnliche Tech unterstützt Automaker bei Entscheidungen zu bestimmten Oberflächen, Edelstahllegierungen, Komponentenformen für ein Fahrzeugmodell.

Use Case: Präventive Wartung wird Predictive Maintenance

Eine der beliebtesten IoT-Anwendungen in der Fertigung: Predictive Maintenance. Fabrikbesitzer nutzt IIoT-Geräte für Betriebsdaten einer Maschine – Temperaturverlauf, Bewegungs- oder Vibrationsmuster. In manchen Fällen lauschen Sensoren auf Ultraschallgeräusche, die Gaslecks anzeigen.

In KI-Algorithmus oder Big-Data-Analytics eingespeist, schätzt diese Methode Maschinenhealth in Echtzeit. Oft können Systeme mit richtigen Infos bevorstehenden Maschinenausfall präzise vorhersagen.

Bei Kontrolle über Maschinensysteme kann Predictive Maintenance sogar Maschinen kurz vor Ausfall zwangsabschalten – potentiell Schäden oder Verletzungen naher Arbeiter vermeiden.

Präventive Wartung ist Industriestandard für die meisten Hersteller. Regelmäßige Checks sichern gute Arbeitsbedingungen und Reparaturen, die Maschinenlebensdauer verlängern und Risiko plötzlicher, unerwarteter Ausfälle reduzieren.

Der Ansatz ist nicht perfekt. Maschinenöffnung für Wartung setzt sensible Elektronik und Komponenten Risiko aus. Prozess kann Maschineninternas Staub, Feuchtigkeit, andere Kontaminanten aussetzen.

Worker und Maschinenbediener haben keinen Heads-up, wenn Ausfall zwischen Checks passiert. Verletzungs- und Ausfallzeitrisiko bleibt, das mit richtigen Reparaturen vermeidbar wäre.

Predictive Maintenance löst einige dieser Probleme und gibt Supervisoren und Workern Vorwarnung vor Maschinenausfall.

Kostenmäßig: Predictive Maintenance spart 8–12 % gegenüber präventiver Pflege (US Department of Energy Studienzusammenfassung). Bei reaktiver Wartung (Reparatur bei erkennbarem Defekt) steigen Einsparungen auf 30–40 %.

Predictive Maintenance erspart auch Ausfallzeiten und Verletzungen durch plötzlichen Maschinenausfall.

Predictive Maintenance adoptieren

Hersteller, die diesen Ansatz integrieren wollen, haben zwei Optionen: Komplettlösung kaufen oder Tech verschiedener Vendor kombinieren zur Datensammlung und -verarbeitung.

Beim Selbstbau mit Multi-Vendor-Tech: Start mit benötigten Daten. Beispiel: Vibrationssensoren für Maschinen mit Rotationskomponenten.

Dann: Existierende Predictive-Maintenance- oder Big-Data-Analytics-Plattform finden, kompatibel mit gewählten IoT-Sensoren.

Hersteller sollten auch Phase-in-Periode planen, in der Baseline-Daten gesammelt werden. Damit baut der Analyse-Algorithmus Statistiken zu "normaler" Maschinenperformance auf.

Kernvorteile & Best Practices für Automobil-IIoT

IIoT-Geräte bieten Automobilherstellern große Vorteile. Breite Use-Case-Range: massive Datensammlung für besseres Verständnis von Fabrik und Fertigungsprozess.

Hersteller, die Tech adoptieren wollen, sollten klar verstehen, was sie verbessern wollen oder welchen IoT-Use-Case sie implementieren möchten.