Expertenbeitrag

 Peter Stadler

Peter Stadler

GVP Central Europe, Teradata

Industrie 4.0 Automobilindustrie: Daten sammeln allein genügt nicht

Autor / Redakteur: Peter Stadler / Stefan Guggenberger

‚Connected Cars‘ erzeugen bei großen Herstellern Daten im Zettabyte-Bereich. Doch auch bei der Entwicklung und Produktion fallen bereits erhebliche Datenmenge an. Wie diese Daten nicht nur Kosten verursachen, sondern neue Erlöse generieren und die Wirtschaftlichkeit steigern.

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Große Datenmengen in Silos abzulegen verursacht nur Kosten. Richtig genutzt können sie aber die Umsätze erhöhen und die Markentreue steigern.
Große Datenmengen in Silos abzulegen verursacht nur Kosten. Richtig genutzt können sie aber die Umsätze erhöhen und die Markentreue steigern.
(Bild: gemeinfrei // Unsplash)

Selbst bei geringer Nutzung von ein paar Stunden pro Tag, so hat Intel herausgefunden, erzeugen vernetzte Fahrzeuge jeden Tag 4 TB an Daten. Dies wird schnell zu einer riesigen Datenmenge, die bei OEMs, die Millionen von Autos pro Jahr herstellen, in den Zettabyte-Bereich vordringt. Doch damit nicht genug, denn wertvolle Daten fallen bei OEMs nicht nur im ‚Connected Car‘ an, sondern bereits in der Entwicklung und bei der Produktion der Fahrzeuge.

Die Speicherung dieser Daten verursacht zunächst zusätzliche Kosten. Daher müssen sie End-2-End integriert, analysiert und genutzt werden: So geht es bei der Monetarisierung der Daten primär darum, zusätzliche Umsätze für die OEMs zu generieren (z.B. eigene Entertainment-Services im Fahrzeug). Viel häufiger werden die Daten genutzt, um interne Kosteneinsparungen zu erzielen. Dies reicht von Qualitätsanalysen einzelner Bauteile über die Vermeidung von Rückrufaktionen bis hin zu Prozessoptimierungen in der Produktion. Für alle Beteiligten an der Wertschöpfungskette der deutschen Automobilindustrie wird es entscheidend sein, den Mehrwert dieser und anderer Daten zu realisieren und auch unternehmensübergreifend zu nutzen, um die Transformation der Industrie maßgeblich mitzugestalten.

Cloudnutzung als Grundlage für leistungsfähige Datenanalyse

Doch damit alle Daten zugänglich sind und für Analysen und Simulationen genutzt werden können, ist es unabdingbar, die bestehenden Probleme zu beheben: Vorhandene proprietäre Systeme werden oft zu Datensilos. Sie erschweren eine zuverlässige Sichtbarkeit über alle Prozesse hinweg und behindern damit deren Optimierung und Automatisierung. Es bleibt eine große Herausforderung, Daten aus Legacy- und modernen Systemen interoperabel und in einer Cloud-Umgebung nutzbar zu machen, damit ganzheitliche Entscheidungen getroffen werden können.

Cloudumgebungen können Flexibilität, Skalierbarkeit, schnelle und hohe Rechenleistung sowie die Möglichkeit, das eigene Angebot als Plattform- und Serviceanbieter zu erweitern bieten. Durch die Entwicklung verschiedener cloudbasierter Angebote gleichen die Automobilhersteller der Zukunft in vielen Punkten den Softwareunternehmen: Fahrzeug- und Maschinendaten werden mit Hilfe von cloudbasierten Analyseplattformen zu einer der wichtigsten Quellen für geschäftskritische Entscheidungen und kundenorientierte Services.

Davon können alle Beteiligten der Branche in unterschiedlicher Weise profitieren. Zulieferer haben die Lieferkette im Blick und können die Qualität von Komponenten verbessern. Die Erstausrüster (OEMs) erhöhen mithilfe von Cloudlösungen die Produktivität der Maschinen und beschleunigen die datenbasierten Produktdesignprozesse.

Datensilos aufbrechen - Kundenerfahrung maßschneidern

Analysen, die Daten über den Zustand, die Nutzung und die Position des Fahrzeugs mit Informationen über die Vorlieben und das Verhalten von Privatkunden kombinieren, werden die Relevanz der Dienste und die Loyalität zur Marke erhöhen. Geschäftskunden wie Handwerksbetriebe oder Flottenbetreiber können durch Datenaggregation und -korrelation Einsichten in die Auslastung und Wirtschaftlichkeit der Fahrzeuge erhalten. Dadurch lassen sich beispielsweise auch die Gesamtbetriebskosen (Total Cost of Ownership) berechnen und Standzeiten minimieren.

Dabei geht es darum anhand der Daten zu verstehen, wie das Fahrzeug genutzt wird und vorherzusagen, wie es als nächstes genutzt werden wird. So lässt sich die Kundenerfahrung individualisieren und die weitere Anwendung genau auf die Bedürfnisse der Kunden zuschneiden: vorausschauende Wartung, personalisierte Routenoptimierung, Geo-Fencing-Optionen und Angebote wie ‚Mobility as a Service‘ (MaaS) oder ‚Transport as a Service‘ (TaaS).

Integrierte Fahrzeugdaten als Innovationstreiber

Die Werthaltigkeit dieser Fahrzeug- und Nutzungsdaten kann für Innovationsprozesse von großer Bedeutung sein. Doch nicht nur Geschäftsmodelle wie MaaS oder Taas bedürfen fortwährender Weiterentwicklung und Innovation, sondern vor allem die Fahrzeuge selbst. Einige der wichtigsten Forschungsgebiete betreffen die E-Mobilität, die zunehmende Vernetzung von Autos und natürlich das autonome Fahren. In Anbetracht dieser Innovationsfelder müssen OEMs Daten integrieren und datenbasierte Lösungen über Funktions-, Bereichs- und Unternehmensgrenzen hinweg skalieren können. So werden die Daten ihrer Rolle als wichtiger Treiber für höhere Umsätze, Markentreue und geringere Kosten gerecht.

Mit cloudbasierter Datenanalyse die Automobilproduktion effizienter machen

Nicht nur Fahrzeugdaten können einen entscheidenden Beitrag zur Innovation der Branche leisten, sondern auch geschäftsrelevante Daten, die in der Fertigung entstehen. Essenziell ist, dass alle Daten auf einer Plattform zusammengeführt und analysiert werden. Nur so kann in der intelligenten Fabrik Sichtbarkeit und Agilität über die gesamte Lieferkette gewährleistet und schnelle, datengestützte Entscheidungen getroffen werden. Grundlage dafür ist eine schnelle Simulation von Alternativen (z.B. des Produktionsprogramms) und das Erkennen von Mustern in großen Datenproben (z.B. im Rahmen der Qualitätssicherung).

Bei der Digitalisierung und Automatisierung treffen Hersteller immer wieder auf die gleichen Herausforderungen, wie die Verbindung von industriellen Geräten mit der Cloud oder die Interoperabilität von Daten aus modernen und Legacy-Systemen. Damit nicht jedes Unternehmen diese Probleme von Grund auf neu lösen muss, haben sich Führungskräfte und Experten aus Fertigungsunternehmen sowie Systemintegratoren und unabhängige Softwareanbieter zur Open Manufacturing Platform (OMP) zusammengeschlossen. Als Teil der OMP arbeitet auch Teradata mit daran, gängige offene Datenmodelle zu definieren, plattformagnostische Lösungen zu schaffen und bestehende sowie zukünftige Standards für die Industrie 4.0 zu etablieren.

Digital Thread als Weg in die Zukunft

Werden die Daten also nur gesammelt und in fragmentierten Silos belassen, stellen sie schnell einen Kostenfaktor dar und liefern wenig Mehrwert. Aber integriert mit Kunden-, Service- und Komponentendaten sowie einer Vielzahl anderer Daten aus verschiedenen Geschäftssystemen – von Finanz- bis hin zu Fertigungsdaten – sind Fahrzeugdaten ein wesentlicher Bestandteil des digitalen roten Fadens, der sich durch den Automobilhersteller der Zukunft zieht. Nur so kann die Transformation gelingen.

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