Die Autoindustrie simuliert die Produktion der Zukunft

Der Anteil der Logistikprozesse an der Wertschöpfung in der Automobilindustrie wächst seit Jahren. In Zeiten dezentraler Produktion hilft Simulation, immer komplexer werdende Logistikprozesse zu beherrschen. Dr.-Ing. Christian Schwede, Abteilungsleiter Informationslogistik und Assistenzsysteme am Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML in Dortmund, über den Trend, in der Simulation zu simulieren.

Simulation in der Logistik: Wie weit sind die Unternehmen?

Viele Unternehmen setzen ganz klassisch auf eine Simulation, wenn logistische Systeme neu- oder umgeplant werden. So vermeiden sie teure Fehlplanungen. Was führ die relativ statischen klassischen Systeme gilt, gilt natürlich umso mehr für die neuen hochflexiblen Industrie 4.0-Systeme. Als Audi 2017 verkündete, dass sie das Startup Arculus auf den Weg schicken, um perspektivisch die klassische Montagelinie durch flexibles Montageinseln zu ersetzten, zu denen autonome Transport-Roboter Karosserien bringen, war ich sehr überrascht. Auch in der Logistik wenden sich die Automobilisten zu Lösungen mit flexiblen und fahrerlosen Transportsystemen. Um diese Systeme planen zu können, wird Simulation unabdingbar. Noch mehr: Auch eine tägliche Steuerung solcher Systeme wird ohne Simulation nicht möglich sein. Die Simulation muss operative und permanent auf Basis eines digitalem Abbildes der Prozesse, dem digitalen Zwilling, genutzt werden. Das hat auch Audi erkannt. Und so befasst sich Arculus zentral mit der Simulation von Industrie 4.0-Systemen.

Dr.-Ing. Christian Schwede

“Bei der Teileversorgung können die Logistiker zum digitalen Grundpfeiler für die künftige Produktion von Autos werden – durch Daten, die sie zur Verfügung stellen.”

Was sind also die Herausforderungen?

In der Entwicklung von neuen Simulationen gibt es zwei Bewegungen. Erstens, wie kann ich Simulation operativ nutzen? Das geschieht durch Entscheidungssysteme für die tägliche Planung. Logistische Assistenzsysteme simulieren auf der Basis von digitalen Zwillingen, sie rufen Daten in Realtime ab, speichern sie und stellen sie per Knopfdruck zur Verfügung.
Zweitens aber geht es um die Anforderungen der industriellen Fertigung. Das ist aktuell wie beschrieben in der Autoindustrie sehr wichtig, um zum Beispiel die Montage dezentral zu organisieren. Aktuelle Simulationstools stoßen da schnell an ihre Grenzen. Die bestehenden Produktionssysteme sind so flexibel geworden, dass der manuelle Aufwand zur Erstellung der vielen möglichen Szenarien für die Simulation unendlich hoch wird!

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Können Sie das an einem Beispiel erläutern?

Ja, zum Beispiel in der Produktion von Fahrzeugen, die statt am Band an Fertigungsinseln gefertigt werden. Hier beliefern autonome Transportsysteme die Inseln und müssen entscheiden, wann sie mit einem bestehenden Bestand welche Inseln zu welchem Produktionszeitpunkt anfahren – und gleichzeitig den effizientesten Weg zurücklegen.
Was aber passiert, wenn alle Teile gleichzeitig an einer Insel sein sollen, wenn ich an manchen Inseln vorbei fahren muss, wenn es Staus oder Warteschlangen gibt? Um diese Entscheidungen zu steuern, müssen wir entscheiden, wie weit die Transportsysteme nach Vorne schauen können, wie weit sie also ihre eigene Zukunft simulieren dürfen. Es geht hier also auch um die Simulation der Simulation.

Wie kann dieses Problem gelöst werden?

Die Herausforderung besteht darin, die Steuerung aus den Simulationsbausteinen herauszulösen und ein prozessorientiertes, hochflexibles System zu erstellen. Ein weiteres wichtiges Thema ist: Wie gewinnen wir Daten für die operative, permanente Simulation und wie bereiten wir sie auf? Mit diesem Thema beschäftigen wir uns schon seit langem sehr intensiv.

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Und da kommen die Logistiker ins Spiel?

Genau. Das Thema brennt bei den Autoherstellern, denn auch dort gibt es viele verschiedene IT-Systeme. Aber auch die Logistikdienstleister verfügen über immense Datenmengen, aber mit den unterschiedlichsten Ursprüngen der Daten und aus vielen verschiedenen IT-Systemen. Hier gilt wie bei vielen Themen rund um Datenanalyse: All diese verfügbaren Informationen müssen erst einmal so aufbereitet werden, dass sie analysierbar sind. Was die Teileversorgung angeht, können die Logistiker also auch zum digitalen Grundpfeiler für die künftige Produktion von Autos werden – nicht nur durch physische Transporte, sondern auch durch Daten, die sie zur Verfügung stellen.

Forschung und Praxis

Die richtige Information zur richtigen Zeit am richtigen Ort – dieses schlichte Motto steht über der Tätigkeit der Abteilung Informationslogistik und Assistenzsysteme des Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML in Dortmund. 2016 waren rund 260 Mitarbeiter am IML beschäftigt. DB Schenker ist mit dem IML eine Forschungspartnerschaft eingegangen und hat 2015 als erster internationaler Logistikdienstleister das »DB Schenker Enterprise Lab for Logistics and Digitization« am IML eingerichtet.