Ein Mann sitzt vor einem Rechner und entwickelt an seinem Bildschirm ein Auto.

Mit der zunehmenden Vernetzung von Fahrzeugen verändert sich auch der Entwicklungsprozess. Bild: Adobe Stock

| von T-Systems

Whitepaper "Future Engineering"

Die Automobilindustrie befindet sich im Spannungsfeld von CASE und Digitalisierung. Der damit einhergehende Wandel erfordert von Entwicklungsabteilungen ein Umdenken. Lesen Sie im kostenlosen Whitepaper, was das Engineering der Zukunft mitbringt, um die neuen Komplexitäten zu bewältigen.

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Herr Horstmann, warum müssen Autohersteller das Engineering von neuen Modellen neu aufsetzen?

Weil das Auto nicht mehr einem Fahrzeug von vor 20 Jahren entspricht. Damals war es im Wesentlichen ein mechatronisches Gerät mit noch moderatem Softwareanteil. Innovationen bezogen sich überwiegend auf die Optimierung von Antrieb, Fahrkomfort, Qualität oder Individualisierungsmöglichkeiten. Heute ist ein Auto zwar immer noch eine Maschine, die aber mehr und mehr von Software dominiert wird und die überdies mit wichtigen Funktionen vernetzt ist, die außerhalb des Fahrzeuges ablaufen. Es wird damit zu einem sogenannten „cyberphysikalischen System“, bei dem große Anteile der Wertschöpfung und der Innovation in der Softwareebene stattfinden. Im Grunde genommen ist ein Auto ein rollender Computer, in dem Menschen sitzen.

Was genau bedeutet das für das Engineering?

Die Entwicklung eines Fahrzeugs ist heute deutlich komplexer und endet quasi erst, wenn ein Auto am Ende seines Lifecycles verschrottet wird. Es gibt arbeitsteilige Fertigungs- und Entwicklungsnetzwerke, eine enorme Modell- und Variantenfülle, Personalisierungsmöglichkeiten für Kunden. Gleichzeitig werden die Systeme in sich immer komplexer und dabei die Entwicklungszyklen immer kürzer. So konnte die Entwicklungszeit der Karosserie des neuen Jaguar I-Pace laut Aussagen des ehemaligen Entwicklungsleiters für Karosserie bei Jaguar Land Rover ohne die anschließenden Tests von 18 Monaten auf nur zwölf Wochen verkürzt werden. Und nicht zuletzt sind Entwicklungsbudgets gesunken. Alles zusammen stellt das Engineering vor große Herausforderungen.

Das Auto lässt sich also mit einem Rechner samt Software vergleichen?

Über den gesamten Lebenszyklus von durchschnittlich knapp zehn Jahren bekommt ein Auto immer wieder Software-Updates und es produziert eine große Menge an Daten, die zum Beispiel Informationen über seinen Zustand oder die Nutzung bestimmter Funktionen enthalten. Diese Daten können unter anderem für die laufende Weiterentwicklung eines Modells genutzt werden. Damit ist jedes Auto heute ein Individuum mit einer unterschiedlichen Geschichte. Das Engineering hört quasi niemals auf.

Der Unterschied ist also, dass Alles mit Allem zusammenhängt, oder?

Früher fand das Engineering weitgehend in spezialisierten Silos statt, bei den OEMs und bei den Zulieferern. Diese etablierten, bis dato auch erfolgreichen Silo-Ansätze im Engineering sind den aktuellen Entwicklungen nicht mehr gewachsen. Das haben Automobilbauer auch längst erkannt. Sie führen neue Methoden wie das modellbasierte Systems-Engineering und neue Formen der Zusammenarbeit in der Fahrzeugentwicklung ein. Anders als etablierte IT-Systeme wie MCAD oder ECAD, die auf einzelne Aspekte wie mechanische oder elektronische Komponenten fokussieren, beschreibt das MBSE ein System fachdisziplinübergreifend. Es unterstützt die Zusammenarbeit und Kommunikation aller im Projekt vertretenen Disziplinen – und das bereits sehr früh im Projekt. Im Kern geht es dabei um die Systemarchitektur zur Beschreibung der Wirkungsweise und das Verhalten eines cyberphysikalischen Systems. Im Flugzeugbau wird diese Methodik schon länger genutzt.

Werden PLM-Systeme nicht mehr gebraucht?

Auch in Zukunft werden viele spezialisierte IT-Werkzeuge entlang des Entwicklungsprozesses benötigt. Dazu gehört auf jeden Fall auch PLM, das einen neuen Schub bekommt. Bislang bildete PLM bereits eine Klammer für die Vielfalt an IT-Werkzeugen. Die verfügbaren PLM-Systeme waren in der Praxis jedoch oft stark auf die Belange mechanischer Entwicklung ausgelegt, so dass sich weitere spezialisierte Lösungen für die Softwarebereiche etablierten, beispielsweise das Application Lifecycle Management. Das machte für eine übergreifende Sicht auf das Gesamtsystem die Kopplung und Synchronisation solcher Systeme erforderlich. An diesem Punkt ändert sich aber durch Future Engineering fast alles.

Welche Rolle spielen die Daten im Engineering-Prozess?

Im Grunde genommen können alle Daten für alle Bereiche einen Nutzen bringen. Es ist daher wichtig, ihnen die Daten und deren Zusammenhänge zugänglich zu machen, die sie für die Weiterentwicklung brauchen. Dafür setzt das Future Engineering auf Semantik, wie wir sie prinzipiell schon von Suchmaschinen kennen. Die Semantik schafft trotz unterschiedlicher Applikationen einen einheitlichen übergeordneten Datenpool, der alle „Sprachen“ der verschiedenen Konstruktions- und Entwicklungsdisziplinen versteht. Jeder am Entwicklungsprozess Beteiligte kann sich mit seiner Sprache aus diesem Pool bedienen.

Und für jedes einzelne Fahrzeug lässt sich ein Digitaler Zwilling erstellen?

Das semantische Datennetz ermöglicht, dass OEMs aus Sicht des Engineerings ein virtuelles Abbild jedes einzelnen Fahrzeugs darstellen können. In diesem Zwilling lassen sich Auswirkungen von Änderungen und Entwicklungsschritten auf das Gesamtsystem Auto aufspüren oder simulieren. Das spart immens Zeit und Kosten, da der OEM nicht schon frühzeitig Prototypen anfertigen muss, um die Auswirkung von Änderungen zu testen. Dies passiert alles zunächst im Digital Twin und Prototypen können später und deutlich reifer gebaut werden. Der Digital Twin aus der Entwicklungsphase ist die Basis für das virtuelle Abbild jedes einzelnen Fahrzeugs, das vom Band läuft. Im Betrieb füttert das vernetzte Auto dann seinen individuellen digitalen Zwilling weiter mit Daten, die dann wieder allen Bereichen zur Verfügung stehen – nicht nur dem Engineering. Aus den Daten lassen sich zum Beispiel auch Informationen über das Kundenverhalten ziehen. Wie nehmen Kunden neue Funktionen an? Lohnt es sich, bestehende Funktionen weiterzuentwickeln?

Welchen Vorteil hat das für das Engineering?

IoT-Plattformen werden Daten der Zwillinge systematisch sammeln und mit Datenanalysewerkzeugen auswerten. Mit diesen Betriebsdaten gewinnen die Ingenieure Einblicke, wie sich die von ihnen entwickelten Produkte oder Komponenten im realen Betrieb verhalten. Diese Daten können in die weitere Entwicklung von Nachfolgemodellen oder in Modellpflegemaßnahmen einfließen. Außerdem kann der Bauzustand jedes Fahrzeuges nachvollzogen werden um zum Beispiel Updateprozesse over-the-air besser steuern zu können.

Und welche Bereiche des Future Engineering deckt T-Systems ab?

Wir sind seit Jahrzehnten für die Automobilindustrie als IT-Dienstleister tätig und können viele Bereiche entweder selbst oder in Kooperation mit langjährigen Partnern, zum Beispiel Softwareanbietern, abdecken. Da sich alles um Daten und Konnektivität dreht, sind wir in der Lage als One-Stop-Shop Ende-zu-Ende-Services anzubieten, sei es eben der Digitale Zwilling oder auch Cloud-basierte Engineering-Arbeitsplätze „as a Service“, Data Analytics und KI, Lösungen für Over-the-Air-Updates oder In-Car-Software.  

Zur Person:

Lesen Sie passend zum Thema den Expertenblog Future Engineering

 

Dr. Olaf Horstmann ist Senior Business Development Manager im Sales Automotive & Manufacturing der T-Systems International und Experte für das Themenfeld Engineering. In seiner 20-jährigen beruflichen Laufbahn arbeitete er in verschiedenen Positionen im Umfeld von Engineering Prozessen und Methoden und Product Lifecycle Management. Er hat branchenübergreifende Erfahrungen im Flugzeugbau, im Schiffbau und im Fahrzeugbau gesammelt.

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