Branche: Automotive

Die Automatisierung von Maschinen und Anlagen entwickelt sich rasant – getrieben durch Industrie 4.0 und IIoT-Technologien wie Edge Computing. Ein wichtiger Trend ist der modulare Aufbau großer Systeme aus autark agierenden Teilsystemen, die kooperierende Roboter effizienter machen. EtherCAT hat sich als leistungsstarker Systembus für synchrone Bewegungssteuerung etabliert. Erfahren Sie, wie diese Technologie Effizienz und Präzision steigert.

Ein wichtiges Ziel der Circular Economy ist die Reduzierung des Ressourcenverbrauchs. Rohstofflagerstätten müssen geschont, Umweltverschmutzung muss reduziert werden. Um im Einklang mit den Klimaschutzzielen zu stehen, müssen produzierende Unternehmen entlang der Wertschöpfungskette nachhaltigere Produkte und Dienstleistungen entwickeln sowie ihre Produktionsprozesse optimieren.

In der Industrie ist der Druck enorm hoch, der fortschreitenden Umstellung auf Industrie 4.0 gerecht zu werden. Bislang galt die direkte Messung von physikalischen Größen und die direkte Zuordnung zu physikalischen Effekten als zulässiger Standard. Ein neuer Weg kann darin liegen, Industrieanlagen zu vernetzen und mittels Sensorik Produktionsdaten zu erfassen.

Die Instandhaltung (IH) hat die letzten Jahrzehnte einen kontinuierlichen Wandel in der Industrie erfahren, mit Anstieg der Anforderungen und des Einflusses auf das Produktionssystem. Jede Branche und jeder Produktionsprozess ist unterschiedlich betroffen. In diesem Beitrag werden deshalb die jüngsten IH-Entwicklungen in der Automobilzulieferindustrie am Beispiel des Siebdruckprozesses untersucht.

Dieser Artikel zeigt, wie RFID auf der Basis standardisierter, dezentraler Informationssysteme die Informationstransparenz und die Steuerbarkeit von Logistikprozessen der Automobilindustrie verbessern  kann. Ein Anwendungsbeispiel in der überbetrieblichen verbrauchsgesteuerten Nachschubsteuerung bei der Robert Bosch GmbH wird skizziert.

In der Prozesstechnik basieren Produktionsoperationen auf Sensoren und Aktoren, die Stoffumwandlungsprozesse steuern. Der Beitrag unterscheidet dabei drei Ebenen: Funktion, Umwelt-Interface und Kognition. Diese Ebenen verdeutlichen den Lernzyklus und vergleichen menschliche Intelligenz mit Entwicklungen wie Automatisierung und Deep Learning. Die Analogie führt zu einem neuen „kognitiven Loop“ auf Silizium-Basis, der die Zukunft der Produktion prägen wird.

Die zunehmende Anzahl an Modellen und Derivaten in der Automobilindustrie führt zu einer Zunahme an varianten Arbeitsvorgängen (AVOs) in der Montage. Die Planung solch varianter AVOs stellt eine besondere Herausforderung dar. Im Rahmen des Forschungsprojektes ARENA 2036 wurde eine Planungsmethodik für die Verteilung von Arbeitsvorgängen in die Haupt- und Vormontage mit dem Ziel einer variantenmixflexiblen Hauptmontage entwickelt. Die Automobilindustrie erlebt den Trend der Personalisierung [1] und dadurch eine signifikante Zunahme an Fahrzeugmodellen und eine steigenden Varianz innerhalb dieser Modelle [2]. Die Vielzahl an Produktvarianten führt mit variierenden Arbeitsinhalten zu Taktzeitspreizungen – ein Zustand, der die aktuell dominante Montagestruktur der getakteten Fließmontage an die Grenzen ihrer Leistungsfähigkeit treibt und in sinkender Effizienz mündet [3, 4]. Eine Befähigung bestehender Montagesysteme zu einer höheren Variantenmixflexibilität durch Ansätze ...

Die Automobilindustrie ist geprägt von einer hoch dynamischen Nachfrage nach kundenindividuellen Produkten. Dies stellt besondere Herausforderungen an den Nachfrage-Kapazitätsabgleich. Der vorliegende Artikel beschreibt Ansatzpunkte und Potenziale des Einsatzes von Revenue-Management-Instrumenten zur Nachfragesteuerung.