Bertram Münch & Rachaa Ghabri

Bertram Münch hat Physik an der Universität Karlsruhe studiert und 1986 als Diplomphysiker abgeschlossen. Immer innerhalb Audi im Umfeld Fahrzeugelektronik tätig ist er seit 2006 in der Audi Produktionsplanung System- und Lifecycle-Verantwortlicher für die „universelle Prüftechnik“ – eine Systemtechnik bzw. Produktions-IT, mit der innerhalb der Fahrzeugproduktion die komplette Fahrzeugelektronik bedatet, kalibriert, geprüft und dokumentiert wird. Rachaa Ghabri hat Maschinenwesen mit Schwerpunkt Mikroelektronik an der Universität Stuttgart studiert und ihren Master of Science in Operations Management an der ESB Business School abgelegt. Seit 2016 ist sie Doktorandin bei Audi im Unternehmensbereich Smart Manufacturing (datengetriebene Prozessoptimierung). Rachaa Ghabri ist zertifizierte Process Manager und verfügt über mehrere Jahre Berufserfahrung in der Hardware-Entwicklung für Elektrik/Elektronik.

Datengetriebene Prozessoptimierung der Elektronikprozesse in der Fahrzeugendmontage

Donnerstag 12.03.20 von 13:45 Uhr – 14:15 Uhr

Die Fahrzeuge von morgen werden elektrisch fahren, voll vernetzt und softwaregetrieben sein. Der VW ID.3 beispielsweise wird schon heute als „Smartphone auf Rädern“ bezeichnet. Doch die Vernetzung und Digitalisierung bringt in der Automobilproduktion nicht nur neue Chancen, sondern auch höhere Komplexität mit sich. 2500 Prozessschritte sind notwendig, um 160 Steuergeräte in einem Audi-Premiumfahrzeug während der Endmontage mit kundenspezifischen Daten zu programmieren. Diese Komplexität wird weiterwachsen, denn sowohl die Prozesse als auch die Betriebsmittel der Produktion müssen an die steigenden Anforderungen an das Produkt angepasst, optimiert und zukunftsorientiert weiterentwickelt werden. Um diese Komplexität zu beherrschen, bedarf es effizienter, zeitgemäßer Methoden und Werkzeuge. Die Elektronikprozesse sind durchgängig digital, bringen hohes Datenvolumen und Detaillierungsgrad. Damit sind sie prädestiniert für datengetriebene Optimierung mithilfe von Smart Data Analytics. Audi hat diesen Ansatz genutzt und seine elektronikrelevanten Produktionsprozesse in der Endmontage nachweislich und nachhaltig optimiert. In diesem Projekt wurde sehr deutlich, dass zur datengetriebenen Optimierung weitaus mehr als große Datenmengen und leistungsfähige IT-Lösungen gehören. Smart Data Analytics muss nahtlos in die alltäglichen Arbeitsprozesse integriert und als unterstützendes Werkzeug etabliert werden. In diesem Beitrag werden Erfahrungen aus dem Projekt aufgezeigt und Best Practice daraus abgeleitet, die nicht nur auf weitere Bereiche der Automobilproduktion übertragbar sind, sondern auch auf andere Industriebranchen.