Tények és kihívások

A globális és a német autóipar mélyreható változásokon megy keresztül. A Roland Berger szerint az új mobilitási koncepciók, az autonóm vezetés, a digitalizáció és a villamosítás (MADE) jelentős átalakulási nyomást gyakorolnak. Az olyan válságok, mint a világjárvány és az orosz-ukrán háború megváltoztatják az ellátási láncokat, és arra késztetik a vállalatokat, hogy újragondolják beszerzési és termelési stratégiáikat. Az éghajlatváltozás rákényszeríti a vállalatokat a fenntartható működésre, és az ellátási láncról szóló törvényt, az üvegházhatású gázok 1-3. terjedelem szerinti elszámolását, valamint a vállalati fenntarthatósági jelentések átláthatóságának javítását célzó új CSR-iránymutatást eredményez. A Szövetségi Gazdasági és Éghajlatvédelmi Minisztérium szerint az autóipar a foglalkoztatás szempontjából Németország legerősebb ágazata. Mintegy 2,2 millió embernek ad munkát a termelésben, a beszállítóiparban, az utópiacon (pl. pótalkatrészek) és a kiskereskedelemben. Az ország legnagyobb autógyártói a Volkswagen, a Daimler AG és a BMW.
Mobilitási fordulat
A mobilitás átalakulása, azaz a fenntarthatóbb és környezetbarátabb mobilitásra való átállás nemcsak az autóipari vállalatokat, hanem az egész társadalmat érinti. Új mobilitási koncepciókat kell találni. Napirenden van az elektromobilitás és a hibrid meghajtások fokozott használata, de a tömegközlekedés, a kerékpározás és a gyaloglás elterjesztése, valamint az autómegosztás és a megosztott mobilitás egyéb formáinak támogatása is. A mobilitási fordulat tehát nemcsak az autóipart érinti, hanem a közlekedési és várostervezést, valamint a politikát is. A Friedrich-Ebert-Stiftung e.V. szerint a mobilitás átalakulása olyan mélyreható lesz, hogy az autóiparra vonatkozó új jogszabályok és a vállalatok belső átalakulása nem lesz elegendő. A vállalatoknak, a politikusoknak, a szakszervezeteknek és a fogyasztóknak össze kell fogniuk. A németországi munkahelyek és telephelyek biztosítása érdekében a gyártóknak, a beszállítóknak, a szövetségi és tartományi kormányoknak, valamint a helyi hatóságoknak közös paktumot kell kötniük a jövőre nézve.
Autonóm és hálózatba kapcsolt vezetés

A jövőben a járművek nemcsak önállóan fognak közlekedni, hanem összekapcsolódnak is. A Fraunhofer Institute for Cognitive Systems (IKS) szerint az autonóm vezetés fejlődési szakaszai a következők: vezetőtámogató rendszerek, részleges automatizálás, magas szintű automatizálás, teljes automatizálás és autonóm vezetés. Németországban eddig csak részben automatizált 2. szintű rendszereket engedélyeztek a személygépkocsik számára. Az összes további szint kifejlesztése előtt még számos jogi és technológiai akadályt kell leküzdeni. A 3. szinttől kezdve a rendszereknek képesnek kell lenniük a vezetési környezet önálló megfigyelésére és a változásokra való reagálásra. Az autonóm vezetés nem lehetséges mesterséges intelligencia (AI) nélkül. Az autonóm autók és teherautók radar és lidar segítségével valós időben figyelik környezetüket.
A rendszerek további információkat kapnak a digitális térképekből és a GPS-adatokból. A járművek egymással is kommunikálnak, hogy figyelembe vegyék a többi jármű tervezett vezetési viselkedését. Az összes adatot AI (gépi érzékelés) gyűjti össze és elemzi. Az érzékelés alapján a környezetről szituációs 3D modell készül, és a mesterséges intelligencia előrejelzéseket készít. A mesterséges intelligencia olyan műveleteket tervez, mint például a jelzők és a fékek aktiválása, és azokat önállóan hajtja végre.
Nehéz pontos előrejelzést tenni arról, hogy Németországban mikor lesz lehetséges az 5. szintű autonóm vezetés. Még mindig számos technikai, jogi, szabályozási és társadalmi akadályt kell leküzdeni, mielőtt a teljesen autonóm vezetés valósággá válhat. Egy másik probléma az adatbiztonság és a kibertámadások megelőzése.
Általánosságban elmondható, hogy az autonóm vezetés az emberi hibák csökkentése révén növelheti a közúti biztonságot. Emellett hatékonyabbá teheti a közlekedést azáltal, hogy jobban kihasználja az utak kapacitását és csökkenti a torlódásokat. A technológia alkalmazható például taxikban, buszokban, személygépkocsikban, a termelésben és raktárakban használt járművekben, teherautókban az iparban vagy konvojként az áruszállítás során.
Digitalizálás

A digitális átalakulás az autóiparban úttörő szerepet játszik, már csak az iparág mérete miatt is. Az ipar 4.0, és vele együtt a digitalizáció, az automatizálás és a hálózatépítés az elmúlt években jelentősen megnőtt. A jövőben a járműveket „intelligens gyárakban” fogják gyártani, ahol minden alkatrész, például a gépek, robotok és érzékelők hálózatba vannak kapcsolva és adatokat cserélnek egymással. Ez nagyon nagyfokú rugalmasságot, valamint magas minőséget és hatékonyságot tesz majd lehetővé a gyártás során.
Egy intelligens gyárban a gyártási folyamatok gyorsan átállíthatók, és akár nagymértékben testre szabott járműtípusok is gyárthatók. A gyár a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást használja az összetett döntések meghozatalához és a termelés optimalizálásához. A digitális technológiák azonban az autóipar szinte minden területén alkalmazhatók, például a gyártásban, a teljes ellátási lánc mentén az értékesítésig, és természetesen magukban a járművekben is (lásd fentebb). A digitális technológiákat az értékesítésben és a marketingben is egyre gyakrabban használják az ügyfelek jobb elérése és támogatása érdekében.
Ez magában foglalja az online értékesítési és foglalási rendszereket, valamint az ügyfelek és a gyártók közötti tudás- és tapasztalatcserét szolgáló digitális platformokat. A blokklánc technológia az autóiparban is fontos szerepet fog játszani. Használható a járművekben történő biztonságos fizetésekhez, az adatvédelemhez, a decentralizált telekocsihasználathoz és a jármű tulajdonjogának bizonyításához.
Elektromobilitás és alternatív energiaforrások
Az elektromobilitás különböző járműtípusokat foglal magában, beleértve az akkumulátoros elektromos járműveket (BEV), amelyeket kizárólag akkumulátor hajt, a plug-in hibrid járműveket (PHEV), amelyeket akkumulátor és belsőégésű motor egyaránt működtethet, valamint az üzemanyagcellás járműveket, amelyek hidrogénnel működnek, és csak vizet bocsátanak ki. Az akkumulátorok töltéséhez felhasznált energia származhat fosszilis vagy megújuló forrásokból, ami hatással van a járművek tényleges környezeti lábnyomára. Az autóipar jelenleg az éghajlatbarát üzemanyagok, jobb energiatároló rendszerek vagy jobb akkumulátorok és alternatív meghajtási koncepciók, például üzemanyagcellák fejlesztésére és gyártására összpontosít.
Az ellátási lánc diverzifikálása
Az elmúlt évek válságai fájdalmasan tudatosították a vállalatokban és a fogyasztókban, hogy mennyire törékenyek az ellátási láncok. A világjárvány és az orosz-ukrán háború miatt az ellátási láncok megszakadtak, és súlyosan megzavarták az áruforgalmat. Sok helyen egyáltalán nem lehetett árut szállítani. Az autóiparban és a számítógépiparban súlyos „chiphiány” alakult ki, ami a gyártás leállásához, késésekhez, áremelésekhez és a modellkínálat módosításához vezetett. A vállalatok, nem csak az autóiparban, úgy reagáltak, hogy diverzifikálták ellátási láncaikat és átalakították beszerzési stratégiáikat.
Az ellátási láncok rugalmasságát különösen az úgynevezett „multisourcing” és „multishoring” révén lehet növelni. A többszöri beszerzés során ügyelnek arra, hogy az alkatrészeket és komponenseket stb. több beszállítótól vásárolják meg, akik közül néhányan versenytársak. Ha a beszállítói bázist több országra osztja szét, ezt nevezzük multishoringnak. Különösen a világjárvány mutatta meg a kínai beszállítóktól való erős függőséget, amelyet most csökkenteni kell. A digitális technológiák itt is jelentős javulást tesznek lehetővé a hatékony, globális beszállítói platformok és hálózatok, valamint a célzott ellátási lánc menedzsment létrehozásával.
A mobilitási átmenet tendenciái
Számos új mobilitási koncepció van kialakulóban: Ezek közé tartozik az elektromobilitás, de a helyi tömegközlekedés, a kerékpározás és a gyaloglás elterjedése, valamint az autómegosztás és a megosztott mobilitás más formáinak támogatása is.
Új energiaforrások és jobb energiatárolás:
Éghajlatbarát energiaforrások és üzemanyagok, valamint jobb energiatároló rendszerek (hidrogén üzemanyagcellák, szuperkondenzátorok, olvadt só akkumulátorok) kifejlesztése.
Digitalizáció és a mesterséges intelligencia használata minden területen:
A mesterséges intelligencia nagy mennyiségű adatot dolgoz fel és optimalizál minden folyamatot az intelligens gyárban, az autonóm vezetésben, az ellátási láncokban, a raktárakban, az értékesítésben és a marketingben.
Smart Factory und neue flexible Fertigung:
Intelligens gyár és új rugalmas gyártás: Ez egy optimalizált gyártási tervet eredményez, amely jelentősen csökkentheti a gyártási időt. Ez mind a gyártók, mind a beszállítók számára jelentős hatással lesz a logisztikára és az intralogisztikára.
- Az Ipar 4.0 technológiákkal az intelligens gyárban lehetőség nyílik egyedi termékek és sokféle változat készítésére.
- Különösen a közepes méretű vállalatok készülnek a digitális termelésre a karcsú termelési folyamatokkal és a teljesen automatizált intralogisztikával.
- A digitalizáció és a növekvő költségnyomás világszerte kiváló logisztikai rendszerek és optimalizált folyamatok bevezetéséhez vezet.
- Új, részben kínai szolgáltatók, mint például a Polestar, a Lucid Motors, a NIO és a Byton lépnek be a piacra, és fokozzák az innovációs nyomást a kutatás-fejlesztésben.
- Az éghajlatváltozás és a CO₂-korlátozások és -adók komoly kihívást jelentenek az autóipar számára. Ilyen például a dízelüzemű járművezetés tilalma, a CO2-adó stb., amelyek új műszaki megoldásokat igényelnek.
- Autonóm vezetés: Az AF az emberi hibák csökkentése révén növelheti a közúti biztonságot. A forgalom hatékonyabban szervezhető, mivel a járművek egymással is kommunikálni tudnak. Az egyik fő probléma a kibertámadások kockázata.
- Az ellátási láncok diverzifikációja, az olyan adaptált beszerzési stratégiák, mint a „multisourcing” és a „multishoring”, a digitális beszállítói platformok és a mesterséges intelligencia általi optimalizálás alakítják az ellátási láncokat.
Melyek a hatékony logisztika követelményei?
Vannak arra utaló jelek, hogy a COVID-19 járvány megváltoztatta vagy meg fogja változtatni az autóipar működését. Míg a just-in-time (JIT) gyártás régóta bevett gyakorlat az autóiparban, a világjárvány rávilágított ennek a megközelítésnek néhány gyenge pontjára, és arra késztette a vállalatokat, hogy alternatív gyártási módszereken gondolkodjanak. Az ellátási láncokban bekövetkezett zavarok szűk keresztmetszetet okoztak az alkatrészek és a komponensek terén, ami nagymértékben befolyásolta a járműgyártást. Az autógyártók, mint például a Toyota, megkezdték termelésük átszervezését. Ennek során az autógyártók a helyi beszállítókra, valamint az alkatrészek és alkatrészek helyi gyártására összpontosítanak. Alternatív tárolási lehetőségeket és nagyobb raktárkészleteket is fontolóra veszünk.
A pufferraktározás így reneszánszát éli az autóiparban, amelyet korábban a JIT uralt.
A gyártási folyamatok emellett egyre inkább digitalizálódnak és ezáltal hatékonyabbá válnak. Az automatizálás és a dolgok internetén (IoT) keresztüli összekapcsolhatóság szintén felgyorsítja a gyártási folyamatokat (intelligens gyár). A logisztikát és az intralogisztikát zökkenőmentesen és különösen késedelem nélkül kell integrálni. Ezért különösen a középvállalkozások készülnek fel erre a karcsú termelési folyamatokkal és az intralogisztika teljes automatizálásával. A megfelelő rendszerek közé tartoznak a magasraktárak és az automatizált kisalkatrész-raktárak (BITO-AKL) raktározó és kimentő gépekkel vagy shuttle rendszerekkel, automatizált irányított járművekkel (AGV), vontató szerelvényekkel, áramlásos és Kanban állványrendszerekkel és automatizált szállítószalag-rendszerekkel.
Az egyedi autóipari rakománytartókat is gyakran használják és beépítik a tárolórendszerekbe. Ezért rendkívül fontos, hogy a vállalatok olyan tapasztalt raktártechnológiai szakemberrel dolgozzanak együtt, mint a BITO, amely egyetlen forrásból kínál rendszermegoldásokat az intralogisztikához a rakományszállítóktól az AGV-ken át az állványrendszerekig.




