Automobilindustrie ist Vorreiter bei Industrie 4.0

In der Praxis scheitere die digitale Fertigung „häufig an Gegebenheiten wie weitgehend autonom operierenden Produktionsstandorten mit heterogenen IT/OT-Umgebungen, der Nutzung von veraltetem Equipment oder Schwierigkeiten bei der Quantifizierung des Mehrwerts von Industrie 4.0-Anwendungen“, berichten die Berater von Roland Berger, die das Thema gerade in einer Studie aufgearbeitet haben. Dennoch habe „insbesondere die Automobilbranche in Sachen Industrie 4.0 in den vergangenen Jahren signifikante Fortschritte erzielt“ und werde zusammen mit der Halbleiterindustrie als führend bei der Umsetzung betrachtet.

Allerdings weist die Untersuchung deutliche Unterschiede in den verschiedenen Einsatzbereichen von Industrie-4.0-Technologien in der Automobilindustrie aus. Einen „hohen technischen Reifegrad“ gebe es bei der zustandsorientierten Überwachung und prädiktiven Instandhaltung von Maschinen und Anlagen. Einen „hohen Mehrwert“ sieht die Studie bei optischen und prozessdatenbasierten Qualitätsprüfungen realisiert. Der autonome Materialtransport sowie moderne Track- und Trace-Systeme für Materialversorgung und Logistik begännen sich zu etablieren. Den geringsten Reifegrad finde man bei der echtzeitbasierten Maschinenparameter-Optimierung, die in ersten Pilotanwendungen in Presswerken und Lackierereien zu finden sei.

Gebremst wird die Digitalisierung schlicht dadurch, dass sich vorhandene Werks- und Organisationsstrukturen nicht von heute auf morgen auf den Kopf stellen lassen. Als beispielhafte Hürden bei der Industrie-4.0-Einführung nennen die Berate von Roland Berger fünf Themenfelder: Historisch bedingt agierten viele Werke relativ unabhängig von der Zentrale, was die Vereinheitlichung von Systemen erschwere. Wegen der langen Lebensdauer der Produktionsanlagen führt die sukzessive Einführung neuer Technologie zu einem technologischen Flickenteppich. In vielen Fällen sei der durch Industrie 4.0 zu erwartende Vorteil schwer zu beziffern, was die Freigabe von Mitteln dafür erschwert. Die vorhandene Belegschaft ist oft nicht fit für die neue Technik und speziell beim maschinellen Lernen müssten IT und Produktion übergreifend zusammenarbeiten – zwei Bereiche, die zuvor nicht viel mit einander zu tun hatten und ganz unterschiedliche Denkweisen und Ansätze nutzen.

Dementsprechend fanden die Experten heraus, dass die am weitesten fortgeschrittenen Unternehmen einige dieser Probleme angegangen sind: Damit nicht jeder Standort das Rad neu – und vielleicht auch noch mit unterschiedlichen Ergebnissen – erfinden muss, wurden zentrale Abteilungen für die digitalisierte Produktion geschaffen, die vielversprechende Anwendungsfälle identifizieren, priorisieren und dann in Pilotwerken vorantreiben, bevor sie auf alle Standorte ausgerollt werden. Um zu verhindern, dass bei der Entwicklung der einzelnen Anwendungsfälle ein zu großes Gewirr von nicht kompatiblen Speziallösungen entsteht, haben der Studie zufolge alle großen deutschen Automobilhersteller Cloud-Systeme aufgebaut, an die immer mehr Werke angebunden werden. Das Dach für die Aktivitäten in allen Werken bildet dann eine einheitliche Industrial-Internet-of-Things-Plattform. Damit existiert eine übergreifende Architektur für IT und Operational Technology (OT), in die sich alles einfügen muss.

Aus dem Datencenter: Zulieferer für Tesla aus dem deutschsprachigen Raum