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Automotive Digital Thread

Anwendungsfälle für den Digital Thread in der Automobilindustrie und SENSEI als Lösung von NTT DATA zur Integration von Daten in diesem Umfeld

Es gibt viel Hype um Digital Twins und Threads. Nach über 30 Jahren in der virtuellen Produktentwicklung und im Product Lifecycle Management spreche ich lieber über spezifische Anforderungen und Lösungen in diesem Bereich. Dieser Artikel stellt Anwendungsfälle für den Digital Thread in der Automobilindustrie und SENSEI als unsere Lösung zur Integration von Daten in diesem Umfeld vor.

Die Anfänge des Digital Thread (Product Development)

Der Digital Thread beginnt bereits in frühen Produktentwicklungsphasen. Noch bevor wir klar definierte Anforderungen haben, gibt es weniger strukturierte Vorgaben zu Strategie, Produktportfolio, Positionierung und obligatorischer Verwendung von Gleichteilen. Wenn wir aber dem RFLP-Ansatz (Requirements – Functional – Logical – Physical) folgen, der den linken Ast des V-Modells im Systems Engineering beschreibt, ist unsere Anforderungsstruktur mit funktionalen und logischen Architekturstrukturen verbunden. Im nächsten Schritt gelangen wir zu physischen Produktstrukturen, z. B. Stücklisten mit Inhalten wie CAD-Modellen, elektrische und elektronische Stücklisten für Kabelbäume und Leiterplatten und Software-Stücklisten mit Modulen, Paketen usw.

Viele Automobilunternehmen konzentrieren sich derzeit auf den Aufbau von Software-Fähigkeiten für das software-definierte Fahrzeug. Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie unter Automotive Software Application Lifecycle Management for ACES (ACES ALM).

Ich stelle mir die Produktstruktur gerne als Skelett des Digital Twins vor. Der Digital Thread verknüpft die Strukturen und Inhalte miteinander. Die Verknüpfungen sind genauso Teil des digitalen Zwillings wie die Elemente (Knoten), d. h. sie müssen mit der gleichen Aufmerksamkeit in Bezug auf Dokumentation, Änderungsmanagement, Planung und Steuerung usw. verwaltet werden. In der Automobilindustrie betrachten wir Tausende von Anforderungen, Funktionen und Teile in den jeweiligen Strukturen.

Engineering-Strukturen sind mit RFLP nicht vollständig, wir benötigen auch die entsprechenden Integrations-, Validierungs- und Verifikationsartefakte auf dem rechten Ast des V-Modells sowie Produktionsplanung und Fertigungsstücklisten.

Dies führt uns zu folgenden Anwendungsfällen für den Digital Thread in der Produktentwicklung:

  • Horizontale und vertikale Nachvollziehbarkeit (traceability) von Strukturen im Systems Engineering V-Modell
  • Konfigurations- und Änderungsmanagement in den Engineering-Strukturen mit Versionen, Revisionen, Alternativen, Optionen, Branches und Baselines
  • Verbindliche Daten für Typgenehmigung (Homologation) bereitstellen
  • PLM-ALM-Integration: Integration der ACES-Softwareentwicklungsprozesse in die Entwicklung des gesamten Mobilitätssystems

Die Herausforderung besteht hier nicht nur darin, die Menge an Verknüpfungen im Digital Thread zu verwalten – Graphdatenbanken haben in diesem Bereich ihre Stärken –, sondern auch in der Benutzererfahrung (user experience). Um in einer global verteilten Engineering-Organisation mit Hunderten von externen Lieferanten und Dienstleistern zu skalieren, benötigen wir eine robuste Methode für das Link-Management. Geschäftsprozessmanagement (BPM) hat das Potenzial, Benutzer durch die Komplexität zu führen und ein optimales Link-Management sicherzustellen.

Daten aus der Fahrzeugnutzung im Feld (Product Operations)

OEMs haben schon immer viel Geld mit After-Sales verdient. Daten sind das neue Öl: Das Auto als „Smart Connected Product“ verfügt über viele Sensoren, die Daten generieren und ständig in die Cloud übertragen werden. Diese Verfügbarkeit von Daten ist ein starker Treiber, um den Digital Thread in die After-Sales-Phase auszudehnen, um ein datengetriebenes Engineering zu ermöglichen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen.

Die chinesischen Vorschriften zum Real-Time Monitoring verlangt die Bereitstellung von Daten zum Batteriestatus, zur Position und von etwa 60 weiteren Datenpunkten – gemessen alle 10 Sekunden. Ungeachtet der Datenschutzprobleme sind dies wertvolle Daten für die Batterieentwicklung und Ladeinfrastrukturplanung. Die UNECE-Vorschriften für Software-Updates und Cyber-Sicherheitsmanagement erfordern eine Zuordnung zwischen den Engineering-Informationen zur Kompatibilität von Software- und E/E-Hardware-Versionen mit der As-Maintained-Konfiguration einzelner Autos im Feld.

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Jens Krüger

Head of Global Automotive Engineering Competency NTT DATA DACH Office München