Ob Umstieg auf neue Antriebstechnologien aufgrund drohender CO2-Strafzahlungen, die baldige Marktreife von selbstfahrenden Autos, immer individuellere Kundenwünsche oder kürzere Time-to-Market-Spannen: Die Autoindustrie steht vor großen Herausforderungen. Wenn Hersteller sich nicht vom Wettbewerb überholen lassen wollen, müssen sie bereits bei der Produktentwicklung ansetzen und Prozesse optimieren. Wie effizientes Future Engineering gelingt.
Die Zeiten, in denen Autos Anschaffungen fürs Leben und vor allem reine Transportmittel waren, sind gezählt. Die Gründe vielfältig: Gerade junge Menschen entscheiden sich immer öfter bewusst gegen den Besitz eines Fahrzeugs. Stattdessen nutzen sie Carsharing-Angebote, wenn öffentliche Verkehrsmittel keine Option sind. So wollen sie nicht nur Kosten sparen, sondern auch die Umwelt schützen. Überhaupt rückt Nachhaltigkeit bei Autos immer stärker in den Fokus: Die EU verschärfte für 2021 die Grenzwerte für CO2-Emissionen von Fahrzeugen und droht mit Strafzahlungen, und spätestens die nächste Abgasnorm EURO 7 könnte das Aus für den Verbrenner bedeuten und forciert den Umstieg auf die Elektromobilität.
Nicht zuletzt hält die digitale Transformation Einzug in die Automobilbranche. Smarte Assistenzsysteme wie Einparkhilfen unterstützen Fahrer schon heute. Connected Cars, die via Car2X-Kommunikation Informationen mit der Infrastruktur und anderen Verkehrsteilnehmern austauschen, sind bereits heute Realität, teilautonomes Fahren ebenfalls. Auch vollautonome Fahrzeuge, insbesondere für spezielle Aufgaben und Verkehrsräume, sind bereits in der Erprobung. Kurzum: Das Auto wird immer mehr zu einer digitalen Schaltzentrale, künstliche Intelligenz (KI) bestimmt zunehmend den Verkehrsalltag in der Welt.
All diese Entwicklungen und Trends führen dazu, dass Fahrzeuge zu hochkomplexen, dynamischen Systemen mit hochintegrierten Software- und Elektronikfunktionen werden. „In Zukunft“, sagt Claus Gruber von der Unternehmensberatung Strategy& gegenüber Deutsche Welle, „wird sich das Auto alle drei Monate ändern.“ Ähnlich wie Computer sollen Fahrzeuge regelmäßig Software-Aktualisierungen erhalten, die neue Funktionen einführen oder die Sicherheit erhöhen. Die Fähigkeit zu solchen Updates ist bereits in der Architektur der Fahrzeuge und der sie umgebenden Infrastruktur, zum Beispiel in Backend-Systemen, zu verankern.
Darüber hinaus verändern sich auch die Zusammenarbeitsmodelle: Wurden in der Vergangenheit vor allem Systemkomponenten vom OEM spezifiziert und von Zulieferern realisiert, so etablieren sich heute aufgrund des Bedarfs an hochintegrierten Systemen und auch der signifikanten Investitionsbedarfe in neue Technologien kollaborative, partnerschaftliche Zusammenarbeitsformen zwischen OEM und Zulieferern, oder gar zwischen am Markt konkurrierenden OEM.
Dies alles führt dazu, dass sich auch Entwicklungsprozesse und Organisationen sowie der Umgang mit den in der Entwicklung entstehenden Daten drastisch ändern. Organisatorische Silos werden aufgelöst; neuartige Entwicklungsmethoden wie die modellbasierte Entwicklung werden mehr und mehr zum Standard. Die Zusammenführung von Daten zu „Digitalen Zwillingen“ ist auf dem Vormarsch.
Ein vielversprechender und mittlerweile vermehrt genutzter Ansatz zur Entwicklung hochkomplexer Systeme ist die „Systems-Engineering“- Methode, die im Grundsatz in der ISO-Norm 15288 beschrieben ist. Dieser Ansatz, kombiniert mit digitalen Methoden wie dem modellbasierten System Engineering (MBSE) oder Simulationstechniken, führt dazu, dass automobile Systeme in ihrer Komplexität wesentlich besser beherrscht werden können und die Funktion und Sicherheit mit geringerem Einsatz an physikalischen Prototypen und den entsprechenden Kosten gelingen. Werden diese Techniken in der Zukunft nicht nur im Bereich der Software- oder Elektronik-Entwicklung, sondern in der Gesamtheit der Fahrzeugentwicklung eingesetzt, erscheint auch eine Agilisierung des kompletten Entwicklungsbetriebs und eine bessere Reaktionsfähigkeit auf technologische Fortschritte realisierbar.
Im Bereich des Datenmanagements in der Entwicklung ergibt sich der Bedarf, sich von klassischen IT-Bebauungen mit ebenfalls siloorientierten Tools wie PDM- oder ALM-Systemen abzuwenden. Will man im Entwicklungsprozess Ende-zu-Ende die Nachvollziehbarkeit und Absicherung der Entwicklungsergebnisse sicherstellen, den Projektfortschritt und die Produktreife jederzeit unter Kontrolle haben oder auch behördlichen Nachweispflichten effizient nachkommen, so geht kein Weg daran vorbei, alle Entwicklungsdaten disziplinübergreifend in sogenannten Digitalen Zwillingen abzubilden.
Hier können Konzepte wie das semantische Web helfen: Ein Informationsnetzwerk, das sämtliche Daten und Erkenntnisse der Entwicklung bündelt und allen Beteiligten zur Verfügung steht. Auf diese Weise lässt sich das Prinzip des Digitalen Zwillings auch in den weiteren Phasen des automobilen Lebenszyklus nutzen: Die Daten bilden z. B. die Grundlage für die virtuelle Produktentwicklung, bei der sich etwa Software-Updates flexibel an digitalen Modellen testen und optimieren lassen, aber auch für die laufende Abbildung des tatsächlichen Bauzustandes eines jeden Fahrzeugs zu jeder Zeit, um später im Betrieb die Provisionierung der richtigen Softwareversionen zu steuern.
Der Digitale Zwilling stellt neben der MBSE- oder Systems-Engineering-Methodik nicht nur die Grundlage für die Zusammenarbeit der verschiedenen Disziplinen innerhalb eines Unternehmens dar, sondern auch für die Kollaboration mit den Zulieferern und etwaigen Partnern. Hierzu muss der Digitale Zwilling nach außen geöffnet sein: Der Austausch von Systemmodellen und anderen Produktdaten muss möglichst nahtlos gesteuert werden, und die direkte Kollaboration an Einzelaspekten des Fahrzeugsystems im Kontext des Gesamtfahrzeugs muss über Firmengrenzen ermöglicht werden.
Klassischerweise dienen hierzu Austauschverfahren, bei denen zwischen kollaborierenden Firmen Daten asynchron hin und her geschickt werden. Diese Art von Verfahren ist immer weniger geeignet, der Komplexität und Agilität heutiger Fahrzeugentwicklungsprojekte gerecht zu werden.
Stattdessen etabliert sich immer mehr der Gedanke von zumindest synchronen Datenintegrations- und Abgleich-Verfahren auf Basis Digitaler Zwillinge, oder gar interaktiven, gemeinsam nutzbaren Kollaborationsplattformen in der Cloud. Das automobile Netzwerk CATENA-X, das unter Beteiligung von T-Systems entsteht, ist eine Initiative der Automobilindustrie und ihrer Ausrüster, welche die Grundlagen für derartige Kollaborationsplattformen schafft – neben vielen anderen Aspekten zur Etablierung hochintegrierter Lieferketten. Dies geschieht auf Basis des Gedankens souveräner und föderierter Cloud-Ökosysteme, wie sie die europäische GAIA-X-Initiative vorantreibt. CATENA-X bildet so gewissermaßen die Grundlage für einen Digitalen Zwilling nicht nur von Fahrzeugen, sondern auch ihres gesamten industriellen Ökosystems in der Cloud.
Ein schnelles Auto mit dem ansprechenden Design einer starken Marke zu bauen, hat vielen Herstellern jahrzehntelang den Erfolg gesichert. In der digitalisierten, nachhaltigen und individualisierten Mobilität von morgen reichen Traditionen und PS nicht mehr. Ein Umdenken in der Branche ist erforderlich. Die Werkzeuge sind bereits vorhanden. Nun gilt es, sie rechtzeitig und effektiv zu nutzen.
