Wo sich noch Potenziale im Fahrzeugbau heben lassen

Der Automobilbau war in den letzten Jahrzehnten von einem hohen Automatisierungsgrad im Automobilbau gekennzeichnet. Im Karosserie-Rohbau und der Lackierung wurden sich wiederholende Tätigkeiten nahezu vollständig von Robotern übernommen. „Eine weitere Ausweitung von Automatisierung, vor allem in den variantenreichen Gewerken der Montage, scheiterte bisher an der komplexen Parametrierung der Bewegungsaufgaben und Greifpunkte“, erklärt Werner Kraus, Abteilungsleiter Roboter- und Assistenzsysteme beim Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA.

Die größten Automatisierungspotentiale liegen seiner Einschätzung nach also in der Unterstützung der Engineering-Tätigkeiten. „Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz ermöglichen föderiertes und selbstverstärkendes Lernen und Selbstkonfiguration die Übertragung von Prozesswissen auf neue Anwendungsfälle“, so Kraus.

Durch den vorherrschenden hohen Grad an Standardisierung im Automobilbau ist die Verfügbarkeit von Daten insgesamt ebenfalls hoch. „Die Interpretation der Daten und eine wertschöpfende Nutzung der Daten steckt aber vielerorts noch in den Kinderschuhen“, sagt Petra Foith-Förster, Geschäftsfeldleiterin Automotive beim IPA. Auch gehe die Digitalisierung über eine reine Nutzung von Daten hinaus. Notwendig sind ihrer Einschätzung nach interoperable Komponenten und Standards zur Realisierung von durchgängigen Datenketten. Laufende Standardisierungsaktivitäten wie die „VDA5050“ und „OPC-UA“ würden zeigen, dass auch hier noch Fortschritte zu erwarten sind.

Noch Reserven in der Automatisierung sieht man auch beim Anlagenbauer Kuka. „Potenziale liegen hauptsächlich im Bereich der Endmontage“, erklärt Gerald Mies, CEO Kuka Systems. Er stellt fest, dass die Fahrzeughersteller aktuell nach Lösungen suchen, um die Effizienz bei der Montage am Fließband zu steigern. „Wir haben dafür beispielsweise eine Lösung mit einem sensitiven Kuka Roboter entwickelt, der sich den Arbeitsplatz mit den Werkerinnen und Werkern entlang der Fließmontage teilt“, erläutert der Manager.

Als einer der Weltmarktführer für die Automatisierung in der Automobilindustrie sei Kuka bereits Partner vieler Fahrzeughersteller und gehe mit ihnen „und unseren Tier-1-Kunden die Schritte in Richtung Elektromobilität“. Kukas Portfolio umfasst in diesem Bereich neben der Batteriefertigung an sich, auch die Montage der Elektroantriebe und der Elektro-Achskomponenten bis zum kompletten Karosseriebau für E-Fahrzeuge. Parallel dazu werde der kommerzielle Einsatz von Batterien wirtschaftlich immer wichtiger. Laut Mies gewinnen Nutzfahrzeuge, wie beispielsweise Lieferfahrzeuge, Busse oder Spezialfahrzeuge, Heimspeicher für Solaranlagen, Speicher zur Stabilisierung von Stromnetzen aber auch Schienen- oder Marine-Anwendungen zunehmend an Stellenwert.

Die digitale Transformation bedeute auch, Prozesse und Produktionen zu digitalisieren. „Dashboards allein reichen dafür nicht aus“, so der Kuka Systems CEO. Das industrielle Internet der Dinge müsse als gesamtheitliche Lösung verstanden werden. Aktuell treffen Shopfloor und IT aufeinander. „Das bedeutet auch, dass sich Experten, die eine unterschiedliche Fachsprache sprechen, verständigen und in eine gemeinsame Richtung gehen müssen.“

Mit Blick auf den Anlagenbau bedeutet das: Mit der Digital Factory verfolge das Unternehmen das Ziel, eine flexible und anpassungsfähige Anlage zu erstellen, die sich über die gesammelten Prozesswerte im Produktionsbetrieb selbst optimiert. „Kernelement bei der Vorgehensweise in der Digital Factory ist, die gesamte Wertschöpfungskette von Beginn an zu digitalisieren“, erklärt Mies. Als Ausgangspunkt bei Projektbeginn wird zunächst ein virtuelles Anlagenmodell erstellt, bevor die reale Produktionsstätte beim Kunden aufgebaut wird. „In diesem ersten Schritt erreichen wir eine vollständig vernetzte Produktion.“

Dabei setzt Kuka auf den Digitalen Zwilling als das virtuelle 3D-Abbild einer Anlage. „Dieses Tool ermöglicht es uns, alle verfügbaren Daten zu sammeln und diese einfach und intuitiv zu visualisieren. Hierdurch könnten bereits im Vorfeld Analysen zu Taktzeiten und Störungsursachen durchgeführt werden, um später einen risikominimierten und damit reibungslosen Produktionsstart zu gewährleisten.

Auch nachdem die Anlage beim Kunden in Betrieb genommen wurde, stehe das virtuelle Modell weiterhin parallel zur realen Produktionsstätte für Remote-Untersuchungen zur Verfügung. Mies sieht darin einen entscheidenden Mehrwert für den Anlagenspezialisten und für den Kunden, denn hieraus würden sich auch im weiteren Projektverlauf signifikante Vorteile ergeben. "Wenn die Digital Factory vollumfänglich umgesetzt ist, sind wir in der Lage, Produktionsänderungen und sogar ganze Produktionswechsel zu testen oder zu verifizieren, ohne in den Produktionsprozess der realen Anlage eingreifen zu müssen."

Ein steigendes Interesse an innovativen Lösungen, um die Automatisierung in der Produktion weiter voranzutreiben, registriert Andreas Hohmann, Leiter Dürr Consulting. Das gelte vor allem für die Endmontage mit einem gegenwärtigen durchschnittlichen Automatisierungsgrad zwischen acht und zwölf Prozent. Für ihn hängt die Automatisierungsmöglichkeit im Wesentlichen vom Prozess „Design for Assembly/Manufacturing“ ab. „Speziell in der Endmontage erleben wir durch sich verändernde Fahrzeugarchitekturen eine höhere Modularität im Fahrzeugaufbau mit einem einhergehend höheren Vormontageanteil“, so Hohmann. Zudem würden neue Aufbaureihenfolgen die Möglichkeit eröffnen, das Thema Automatisierung in der Endmontage wieder neu zu betrachten.

Anwendungsfälle in der Automotive-Endmontage, um dem demographischen Wandel und dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken sowie um die Produktivität und die Prozesssicherheit zu erhöhen sieht er unter anderem in folgenden Aspekten: Automatische Schraubenzuführung in der Hochzeit, automatisches Kleben von Anbauteilen, automatische Türenvormontage, vollautomatische (fahrerlose) Fahrzeugendprüfung, vollautomatische Scheinwerfereinstellungen oder automatische Spureinstellung.

Erprobte Module, wie beispielsweise der Predictive Maintenance Assistant von Dürr würden heute schon zeigen, wo bei den Kunden das Potenzial zur Einsparung von Zeit und Geld in der Produktion schlummert. Das Modul ermögliche es, mögliche Ausfälle schon zu erkennen, bevor diese eine Auswirkung auf die Qualität der Fahrzeuge haben.

„Dort, wo wir die Vorteile von KI-basierten Anwendungen zur Steigerung der Verfügbarkeit und Produktionsqualität unmittelbar spüren können, wo wir Chancen sehen, aber auch Nutzen und Risiken abschätzen können, entwickeln wir in enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden, den Fahrzeugherstellern, Vertrauen“, so Hohmann. Im Wesentlichen gehe es um die automatisierte Sammlung und Analyse von Produktionsdaten sowie die Vorhersage von Ereignissen. „Dies verringert Anzahl und Dauer der ungeplanten Produktionsstillstände, verbessert die Qualität und steigert die Produktionsmenge.“

In der Praxis stehe einer korrekten multikriteriellen Wirtschaftlichkeitsbetrachtung oft eine reine Capex-Betrachtung gegenüber. Des Weiteren gehörten oft die Entscheidungswege innerhalb großer Strukturen und die Diskussion um „richtige“ Standards zu den größten Hindernissen auf dem Vormarsch zu Best-Practice-Ansätzen in der Digitalisierung.

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