Wie kann die Automobilfertigung vom IoT profitieren?

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

Der Aufstieg der Industrie 4.0-Technologie – zu der industrielle IoT-Geräte (IIoT) sowie KI- und Big-Data-Analysen gehören – hat die gesamte Fertigung gestört. Dies hat Fabrikbesitzer dazu veranlasst, neue Technologien und Lösungen einzuführen, die es ihnen ermöglichen, Arbeitsabläufe zu rationalisieren oder das Fabrikmanagement zu optimieren.

Die Einführung von 5G hat die IIoT-Technologie praktischer und vorteilhafter denn je gemacht, auch für Automobilhersteller. Dies sind die Hauptvorteile, die sie sich sichern können, wenn sie IIoT-Lösungen in ihren Fabriken implementieren und IIoT-Technologie so effektiv wie möglich einsetzen.

Wie IIoT-Flotten in Automobilfabriken funktionieren

Eine IIoT-Flotte geeigneter Größe kann riesige Datenmengen darüber sammeln, wie eine Fabrik funktioniert – alles von Maschinen- und Aufgaben-Timing bis hin zu Bestandsbewegungen.

Mit genügend Sensoren, die die richtigen Informationen sammeln, ist es möglich, aus der Vogelperspektive zu sehen, wie Fabrikprozesse im Alltag wirklich aussehen. Dies kann es Vorgesetzten viel leichter machen, potenzielle Ineffizienzen zu erkennen.

Beispielsweise kann ein Hersteller IIoT-Geräte für die Rückverfolgbarkeit verwenden – die Verfolgung von Teilen und Komponenten, während sie sich durch den Produktionsprozess bewegen. Mit den richtigen Daten könnte dieses Unternehmen feststellen, dass falsch hergestellte Teile aus derselben Fabrik oder von bestimmten Maschinen stammen.

Ein anderer könnte feststellen, dass etwas so Einfaches wie eine Änderung des Grundrisses, wie die Verbreiterung von Lagergängen, Zeit sparen und eine sicherere Arbeitsumgebung schaffen könnte.

Ein IIoT-System ist eine Möglichkeit für Fabrikbesitzer, Betriebs- und Informationstechnologie zu integrieren – zwei technische Investitionen, die manchmal voneinander getrennt werden können. Autohersteller kaufen in der Regel entweder komplette IIoT-Plattformen – die einzelne Sensoren, IoT-Maschinen und Analyseplattformen umfassen – oder bauen sie selbst zusammen.

Im zweiten Fall beginnen sie in der Regel damit, ein Problem zu identifizieren, das sie in ihrer Fabrik lösen möchten, oder einen KPI, den sie verbessern möchten. Sie beschaffen dann die Sensoren, die sie benötigen, um Daten zu diesem Problem oder KPI zu verfolgen, zusammen mit einer offenen IIoT-Analyseplattform, die diese IIoT-Geräte koordiniert und die gesammelten Daten organisiert.

Unterstützte Entscheidungsfindung mit IIoT-Daten

Gesammelte Daten können Vorgesetzten nicht nur dabei helfen, Personal zu koordinieren und Arbeitsabläufe anzupassen. Es kann ihnen auch helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und Feedback dazu zu geben, wie sie Arbeitsabläufe oder die Produktqualität im weiteren Verlauf beeinflussen können.

Beispielsweise müssen sich viele Autohersteller entscheiden, ob sie Passivierung oder Elektropolieren einsetzen wollen, um korrosionsbeständige Teile herzustellen. Beide Methoden haben einzigartige Vor- und Nachteile. Es ist nicht immer klar, welche Auswirkungen ein Prozess auf die Effizienz oder die Teileleistung haben kann. Bei der Entscheidung, welches verwendet werden soll, können Vorgesetzte auch das hergestellte Teil, verfügbare Maschinen und bestehende Arbeitsabläufe in der Fabrik berücksichtigen.

Die Anzahl der Variablen, die sie im Auge behalten müssen, kann es schwierig machen, zu entscheiden, welche Methode die beste ist. Historische Komponentenleistungsdaten, Betriebsinformationen und mehr können Vorgesetzten bei der Entscheidungsfindung helfen.

Ähnliche Technologien können Autoherstellern dabei helfen, sich zwischen bestimmten Oberflächen, Edelstahllegierungen oder Komponentenformen für ein bestimmtes Fahrzeugmodell zu entscheiden.

Ein Anwendungsfall für Automotive IIoT:Präventive Wartung wird zu vorausschauender Wartung

Eine der beliebtesten Anwendungen des IoT in der Fertigung ist die vorausschauende Wartung. Ein Fabrikbesitzer verwendet IIoT-Geräte, um Betriebsinformationen zu einer bestimmten Maschine zu sammeln. Diese Daten können seine Temperatur über die Zeit oder sein Bewegungs- oder Vibrationsmuster umfassen. In einigen Fällen können Sensoren auf Überschallgeräusche und Geräusche achten, die auf Gaslecks hinweisen.

Wenn diese Methode in einen KI-Algorithmus oder eine Big-Data-Analysemethode eingespeist wird, kann sie den Maschinenzustand in Echtzeit abschätzen. Mit den richtigen Informationen können diese Systeme häufig einen baldigen Maschinenausfall genau vorhersagen.

Wenn sie die Kontrolle über Maschinensysteme erhalten, können vorausschauende Wartungssysteme sogar das Herunterfahren von Maschinen am Rande des Ausfalls erzwingen, wodurch möglicherweise Schäden oder Verletzungen von Arbeitern in der Nähe vermieden werden.

Vorbeugende Wartung ist für die meisten Hersteller der branchenübliche Ansatz. Regelmäßig geplante Überprüfungen gewährleisten gute Arbeitsbedingungen und Reparaturen, die die Lebensdauer einer Maschine verlängern und das Risiko eines plötzlichen, unerwarteten Ausfalls verringern können.

Der Ansatz ist jedoch nicht perfekt. Das Öffnen einer Maschine zu Wartungszwecken kann empfindliche Elektronik und Komponenten gefährden. Der Prozess kann das Innere der Maschine Staub, Feuchtigkeit und anderen Verunreinigungen aussetzen.

Arbeiter und Maschinenbediener haben möglicherweise keine Vorwarnung, wenn zwischen den Kontrollen ein Fehler auftritt. Sie sind immer noch dem Risiko von Verletzungen und Ausfallzeiten ausgesetzt, die mit den richtigen Reparaturen hätten vermieden werden können.

Vorausschauende Wartung kann helfen, einige dieser Probleme zu lösen und Vorgesetzte und Arbeiter frühzeitig über Maschinenausfälle zu informieren.

In Bezug auf die Kosten kann die vorausschauende Wartung laut einer Zusammenfassung früherer Studien des US-Energieministeriums Einsparungen von 8-12 % gegenüber der vorbeugenden Wartung bieten. Die Einsparungen belaufen sich auf 30-40 % für Unternehmen, die reaktive Wartung oder Reparatur von Maschinen verwenden, wenn etwas kaputt zu sein scheint oder nicht richtig funktioniert.

Vorausschauende Wartung kann Unternehmen auch Ausfallzeiten und Verletzungen ersparen, die durch plötzliche Maschinenausfälle entstehen können.

Einführung vorausschauender Wartung

Hersteller, die einen solchen Ansatz integrieren möchten, haben zwei Möglichkeiten. Sie können entweder eine komplette Predictive-Maintenance-Lösung erwerben oder Technologien verschiedener Anbieter kombinieren, um Wartungsdaten zu sammeln und zu verarbeiten.

Hersteller, die ihre eigene Lösung mit Technologie von mehreren Anbietern aufbauen möchten, sollten mit den Daten beginnen, die sie sammeln müssen. Vibrationssensoren werden beispielsweise häufig verwendet, um die Leistung von Maschinen mit rotierenden Komponenten zu verfolgen.

Sie müssen dann eine vorhandene Predictive-Maintenance- oder Big-Data-Analyseplattform finden, die mit den von ihnen ausgewählten IoT-Sensoren kompatibel ist.

Hersteller sollten auch eine Phase-in-Phase einplanen, während der Basisdaten gesammelt werden. In diesem Zeitraum kann der Analysealgorithmus Statistiken über die „normale“ Maschinenleistung erstellen.

Hauptvorteile und Best Practices für das IIoT in der Automobilherstellung

IIoT-Geräte können Automobilherstellern große Vorteile bieten. Sie bieten eine breite Palette von Verwendungsmöglichkeiten, wie z. B. die Möglichkeit, riesige Datenmengen zu sammeln, die dazu beitragen können, das Verständnis einer Fabrik und ihres Herstellungsprozesses zu verbessern.

Hersteller, die die Technologie übernehmen möchten, sollten klar verstehen, was sie verbessern möchten oder welchen speziellen IoT-Anwendungsfall sie implementieren möchten.