TRIBUNE – Die Herausforderung, Kohlenstoff aus Fahrzeugen zu entfernen, ist in vielerlei Hinsicht eine große Herausforderung für Hersteller. Thema von Rocher Boudoir, Vizepräsident von Europe Consulting Infosys in Europa.
Auf dem COP26-Gipfel haben sich die Nationen verpflichtet, die Treibhausgasemissionen drastisch zu reduzieren, um den Klimawandel abzuschwächen. Vor diesem Hintergrund verstärken große Autohersteller ihre E-Mobilitätsprogramme, um die Anforderungen der Dekarbonisierung bis 2050 zu erfüllen. Angesichts der weltweit steigenden Nachfrage nach Elektrofahrzeugen müssen Autohersteller digitale Technologien einsetzen, um das Fertigungsökosystem zu erneuern.
Generatives Design: der Schlüssel zur Produktverbesserung
Die computergestützten Design-, Konstruktions- und Fertigungsparadigmen der 1980er Jahre begeisterten Produktdesigner und veränderten das Design und die Entwicklung von Automobilen grundlegend. Generatives Design transformiert CAD-Software, unter anderem durch künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Virtualisierung. Es ersetzt lineare Design- und Engineering-Prozesse durch parallele Zyklen von Design, Bewertung, Validierung und Verbesserung. Dieser Ansatz beschleunigt Forschung und Entwicklung, Produktentwicklung und Zertifizierungsdienste sowie die Markteinführungszeit für Elektrofahrzeuge erheblich.
Elektrofahrzeuge erfordern fortschrittliches Design und Engineering, um die traditionelle Fertigung zu verbessern und neue Praktiken zu nutzen. Generative Designalgorithmen extrahieren Text- und Bilddaten aus Eingabedateien und wenden Maschinenintelligenz an, um Plattformen an den Leistungs- und Qualitätsanforderungen von Elektrofahrzeugen auszurichten. Die Lösungen berücksichtigen strukturelle Einschränkungen, technische Parameter, funktionale Spezifikationen und ästhetische Überlegungen mit dem Hauptziel, das Fahrzeuggewicht zu reduzieren.
Im Jahr 2018 leistete General Motors durch die Partnerschaft mit Autodesk Pionierarbeit im Bereich generatives Design. Diese Technologie generiert Hunderte von organischen und Leistungskombinationen basierend auf Benutzerspezifikationen wie Haltbarkeit, Materialien und Konstruktionsart. Beispielsweise reduzierte eine KI-generierte Designlösung für eine Sattelstütze das Gewicht um 40 % und erhöhte die Festigkeit um 20 %.
Ein digitaler Zwilling der Szenarioanalyse
Generative Algorithmen untersuchen eine Vielzahl potenzieller Lösungen für Design- und Konstruktionsziele, sei es Reifengewicht, Tragfähigkeit oder End-of-Life-Wert. Mit digitalen Tools können Produktteams Designvarianten unter realen Bedingungen optimieren und testen. Konkret simuliert der digitale Zwilling den gesamten Produktlebenszyklus sowie die Fertigungsumgebung; Ermöglichen Sie das Testen von Designoptionen, die von KI generiert wurden, ohne dass Prototypen und Tests erforderlich sind.
Darüber hinaus ermöglicht die generative KI den Autoherstellern, alternative Fertigungstechnologien zu erforschen. Der 3D-Druck kann beispielsweise das Spritzgießen oder die automatisierte Bearbeitung zur Herstellung von Teilen ersetzen. Darüber hinaus ermöglichen generatives Design und fortschrittliche Fertigungstechniken die Massenanpassung.
Sich wiederholende Roboterautomatisierung
Herkömmliche Bearbeitungssysteme wie CNC-Werkzeugmaschinen, die von Automobilherstellern verwendet werden, sind bereit, aufgerüstet zu werden. Die durch KI und Computer Vision unterstützte Roboterautomatisierung ermöglicht es Herstellern, ein Build-to-Order-Ökosystem mit schlanken Produktionseinrichtungen zu schaffen. Robotersteuerungssysteme integrieren Design-, Konstruktions- und Produktionsprozesse nahtlos, um die Fertigungseffizienz zu steigern.
Fortschrittliche Automatisierung reduziert Ausfallzeiten und verbessert die Effizienz an Produktionsstandorten für Elektrofahrzeuge. Elektrofahrzeuge können schneller und kostengünstiger montiert werden. Schlanke Fertigungssysteme vereinfachen letztendlich Bestandsinvestitionen, reduzieren Abfall und optimieren die Nutzung von Produktionsressourcen. Hyundai Motors hat die Vorteile der Elektrifizierung und Automatisierung voll ausgeschöpft, um in den japanischen Automarkt einzusteigen.
Industrieroboter können einfach programmiert werden, um eine Reihe von Aufgaben auszuführen – Schweißen, Entgraten, Spritzlackieren, Materialhandhabung, Verpackung und Abfallentsorgung. Die Programmierung automatisierter Automatisierungssysteme auf der Grundlage von Echtzeit-Betriebsbedingungen eignet sich zur Verbesserung kritischer Funktionen wie der Qualitätskontrolle. Roboter kombinieren maschinelle Intelligenz und Computer Vision, um Materialien am Fließband sowie fertige Produkte anhand von Spezifikationen zu bewerten. Von Robotern durchgeführte Inspektionen und Tests haben sich unabhängig vom Produktionsvolumen als genauer erwiesen als statistische Qualitätskontrollsysteme.
Blockchain für die Produkthistorie
Autohersteller, die Verbrennungsmotoren auslaufen lassen, müssen den ökologischen Fußabdruck von Elektroautobatterien verringern. Dabei können die in Altbatterien enthaltenen Metalle und Edelmetalle zurückgewonnen, wiederverwendet und recycelt werden. Dies erfordert von den Herstellern, Zirkularität in ihr Geschäftsmodell einzubauen und das Lieferkettenmanagement für Batterien mit geschlossenem Kreislauf transparent zu machen. Die Blockchain-Technologie dient als großartiges digitales Lehrbuch, das eine durchgängige Rückverfolgbarkeit und Validierung über die gesamte Lieferkette hinweg ermöglicht – von den Rohstoffen bis zum zweiten Leben der Batterie, einschließlich ihrer Lebensdauer, durch Rückgewinnung und Wiederverwendung. Diese Rückverfolgbarkeit fördert nachhaltige Praktiken in der Wertschöpfungskette von Elektrofahrzeugen. Ermutigt Stakeholder, ethische Beschaffungspraktiken zu beschleunigen und die CO2-Kosten des Betriebs zu reduzieren.
Europäische Automobilunternehmen können Maßstäbe in der Elektroauto-Revolution setzen, indem sie einen Ökosystem-Ansatz verfolgen und digitale Fähigkeiten aufbauen, um widerstandsfähige Wertschöpfungsketten zu schaffen.