Complexiteit en varianten in automotive engineering beheersen: PLE en digitale tweelingen benutten

Automotive engineering heeft nog nooit zoveel complexiteit moeten aanpakken. Jaarlijks miljoenen voertuigen produceren is een klus op zich. De complexiteit groeit exponentieel met de introductie van next-gen intelligente functies voor autonoom rijden. Fabrikanten worstelen met het beheersen van deze complexiteit, variantenmanagements en het snel en efficiënt op de markt brengen van innovaties, terwijl de hoogste veiligheids- en betrouwbaarheidseisen gegarandeerd moeten blijven.

Van autonoom rijden en geavanceerde veiligheidssystemen tot adaptieve cruise control en baanassistentie: innovatie is in overdrive. Autonome voertuigen vereisen een complex web van interactieve software, elektrische en mechanische onderdelen voor radar-gebaseerde sensoren, 3D-mapping, beeldherkenning, vehicle-to-vehicle communicatie, kunstmatige intelligentie en meer. Engineering-teams worden geconfronteerd met de grenzen van hun capaciteit en worden zunehmend geconsumeerd door de saaie taken van het managen van deze oplopende complexiteit.

Er is een buitengewone noodzaak en kans voor drastische verbeteringen in de manier waarop automotive productlijnen worden ontworpen, geleverd en geëvolueerd. Traditionele „product-gerichte” benaderingen – waarbij individuele producten binnen een productlijn apart worden ontworpen, geproduceerd en onderhouden – zijn simpelweg niet meer haalbaar.

Sommige fabrikanten stappen nu over op feature-based Product Line Engineering (PLE), een opkomende discipline die een geünificeerde varianten- en complexiteitsmanagementbenadering biedt over een gehele productlijn en over de volledige engineering- en operationele levenscyclus.

Deze aanpak heet „feature-based” omdat het voertuigingenieurs in staat stelt het eisen- en ontwerpproces te starten met features als uitgangspunt. Bij feature-based PLE bepalen features de onderdelen, niet andersom. Dit geeft iedereen in het bedrijf een gemeenschappelijke taal.

Hoewel de aanpak in diverse sectoren is aangenomen, vinden de meest avant-gardistische PLE-implementaties plaats in de autosector. Fabrikanten die PLE adopteren, melden verbeteringen van een orde van grootte in efficiëntie, time-to-market, schaalbaarheid van de productlijn en productkwaliteit.

Naast de dramatische toename in engineering- en productiecomplexiteit, worden automakers nu ook geconfronteerd met de complexiteit van het onderhouden en evolueren van voertuigen nadat ze de fabriek verlaten. Digitale tweeling-technologie is, naast PLE, een ander innovatiegebied om dit aan te pakken. Gartner identificeerde digitale tweelingen als een van de Top 10 Strategische Technologietrends voor 2018, en Forbes stelde: „Alle aanwijzingen wijzen erop dat we op het punt staan van een digitale tweeling-technologie-explosie.”

In de auto-industrie is een digitale tweeling – de digitale afbeelding of virtuele representatie van een fysiek product – gebruikt om een connectie te behouden met elk voertuig dat het veld in gaat.

Digtale tweelingen zijn bijproducten van het feature-based PLE-proces, dat automatisch een digitale representatie genereert op basis van de features die in een specifiek voertuig zitten. Zodra een voertuig geproduceerd is en klaar is om de fabriek te verlaten, is de digitale tweeling ook compleet. Fabrikanten kunnen het voertuig in het veld effectief monitoren, onderhouden en evolueren op basis van de specifieke features die in dat voertuig zitten. Bijvoorbeeld: wanneer het voertuig geserviced wordt of bepaalde onderdelen worden vervangen, wordt die informatie in de digitale tweeling verwerkt om de spiegelafbeelding actueel te houden.

Met digitale tweelingen zijn kwaliteitsproblemen veel proactiever aan te pakken, omdat bedrijven snel kunnen identificeren welke producten een bepaalde feature bevatten die een defect blijkt te hebben, en dit kunnen oplossen in alle producten die die feature bevatten.