Vom Schichtplan zum operativen digitalen Zwilling Echtzeit-Simulation in der Automobilmontage

Anbieter zum Thema

Autodesk GmbH

aPriori Deutschland

UberCloud

Wie bleibt heute die Automontage trotz Variantenvielfalt, Engpässen und Störungen im Takt? Simulation optimiert Reihenfolge und Personaleinsatz – der digitale Zwilling macht die Planung echtzeitfähig.

Ein operativer digitaler Zwilling setzt hier an. Anders als ein rein geometrisches Fabrikmodell bildet er Abläufe, Ressourcen und Restriktionen dynamisch ab. Er wird mit aktuellen Betriebsdaten versorgt und liefert Entscheidungsgrundlagen für die reale Fertigung. Damit verbindet er Planung und Ausführung: Das Modell untersucht nicht nur, wie ein System grundsätzlich funktionieren könnte, sondern wie es unter den aktuellen Bedingungen betrieben werden sollte.

Variantenvielfalt verändert den Takt

In einem Projekt für einen Automobilhersteller galt es, täglich rund 200 kundenspezifisch konfigurierte Einheiten zu montieren. Jede Konfiguration erforderte eine eigene Kombination von Arbeitsschritten; entsprechend stark schwankte der Arbeitsinhalt an den Stationen. Zwei Fragen waren miteinander zu lösen: In welcher Reihenfolge sollten die Einheiten gefertigt werden, um Gesamtproduktionszeit und Ressourcenbedarf zu minimieren? Und wie mussten die verfügbaren Mitarbeitenden verteilt werden, damit die Taktzeit eingehalten wurde?

Neben fest zugeordneten Beschäftigten verfügte das Werk über einen Pool von Support-Mitarbeitenden. Diese Springer konnten Stationen verstärken, deren Arbeitsinhalt den regulären Takt überschritt. Benötigt eine Station allein beispielsweise 55 Sekunden, kann zusätzliche Unterstützung die Bearbeitungszeit auf 45 Sekunden senken. Entscheidend ist, frühzeitig zu erkennen, wann und wo diese Unterstützung gebraucht wird – unter Berücksichtigung von Laufwegen, Überschneidungen und konkurrierenden Anforderungen.

Simulation wird von einer punktuellen Planungsübung zu einer operativen Entscheidungsplattform. Gerade in der Automobilfertigung lässt sich damit mehr Flexibilität mit höherer Effizienz verbinden.

Prozesslogik vor visueller Detailtiefe

Das Produktionssystem wurde mit FlexSim von Autodesk als diskretes Ereignismodell aufgebaut. Im Mittelpunkt stand nicht eine fotorealistische Halle, sondern die Prozesslogik. Ein Process-Flow-Modell beschrieb Operationen, Entscheidungspunkte, Ressourcen- und Materialbedarfe. Hinzu kamen räumliche Restriktionen, Verkehrswege und Regeln für den Wechsel von Mitarbeitenden zwischen Bereichen.

Fachleute aus Fertigung, Logistik und Linienbetrieb sowie die Werkerinnen und Werker wirkten an Modellierung und Validierung mit. Das Team ging die Abläufe schrittweise durch, verglich das Modellverhalten mit dem realen Betrieb und korrigierte Annahmen. Nur wenn die Prozessverantwortlichen die Logik nachvollziehen und das Verhalten wiedererkennen, wird aus einem digitalen Modell ein belastbares Entscheidungsinstrument.

Blueprint Talk zur europäischen Verteidigung

Hightech für die Verteidigung: Wie Simulation Zeit spart

Simulation und Optimierung im Zusammenspiel

Im Betrieb übernahm das Modell das Tagesproduktionsprogramm, das sogenannte Manifest, und kombinierte Simulation mit einem Optimierungsalgorithmus. Alle denkbaren Reihenfolgen für 200 Einheiten vollständig zu prüfen, wäre in operativ nutzbarer Zeit unmöglich. Deshalb wurde der Lösungsraum durch praxisgerechte Regeln eingeschränkt, etwa durch Gruppierungen nach Produktfamilien und Fertigungsabschnitten. So konnten genügend realistische Varianten untersucht werden, ohne dass die Rechenzeit den Nutzen zunichtemachte.

Zu den Kennzahlen gehörten Gesamtproduktionszeit, Durchsatz, Stabilität des Linienflusses, Wartezeiten, Ressourcenauslastung und Effizienz der Personalzuordnung. Das Ergebnis war nicht nur eine optimierte Sequenz. Besonders wertvoll erwies sich ein Einsatzplan für die Support-Mitarbeitenden: Zu Schichtbeginn erhielten sie eine belastbare Orientierung, in welchem Zeitfenster sie in welchem Linienabschnitt benötigt wurden. Eine minutengenaue Prognose ist im realen Betrieb selten robust; ein Plan für Zeitblöcke und Bereiche verbessert die Koordination dagegen deutlich.

Neu planen, wenn die Realität abweicht

Der wesentliche Nutzen entstand durch wiederholte Simulationsläufe im Tagesverlauf. In einer variantenreichen Produktion ändern sich die Randbedingungen laufend: Ein im System geführtes Bauteil ist physisch nicht verfügbar, Material trifft verspätet ein, eine Ressource fällt aus oder die tatsächliche Bearbeitungszeit weicht ab. Statt an einer statischen Morgenplanung festzuhalten, konnte das Werk Sequenz und Personaleinsatz mit aktualisierten Bedingungen neu berechnen.

Damit verlagerte sich die Steuerung von erfahrungsbasierten Einzelentscheidungen zu einer KPI-gestützten, vorausschauenden Betriebsführung. Die Erfahrung der Planer blieb wichtig, wurde jedoch durch nachvollziehbare Szenarien ergänzt. Die Visualisierung deckte zudem ineffiziente Laufwege, sich kreuzende Verkehrsströme und ungünstige räumliche Zuordnungen auf.

Hohe Variantenvielfalt, kürzere Lieferfenster und knappe Personalressourcen machen die Produktionsplanung in der Automobilindustrie zunehmend zu einer Echtzeitaufgabe.

Vier Voraussetzungen für den praktischen Nutzen

Erstens bestimmt die Datenqualität die Aussagekraft. Stücklisten, Prozesszeiten, Ressourcen, Distanzen und Verfügbarkeiten müssen ausreichend verlässlich sein. Zweitens braucht das Modell den richtigen Detaillierungsgrad. Jede Schraube dreidimensional abzubilden erhöht weder automatisch die Prognosegüte noch den wirtschaftlichen Nutzen; zu viel Detail verlängert Modellierungs- und Rechenzeiten.

Drittens müssen Produktion, Logistik, IT und operative Anwender früh beteiligt werden. Es braucht Menschen, die den Prozess erklären, Entscheidungen finanzieren und die Ergebnisse später nutzen. Viertens sollte sich der digitale Zwilling reibungsarm in bestehende Informationswege einfügen. Akzeptanz steigt, wenn Mitarbeitende Daten weiter in vertrauten Systemen erfassen und die Simulation diese übernimmt, statt parallele Dokumentationspflichten zu schaffen.

Simulation wird so von einer punktuellen Planungsübung zu einer operativen Entscheidungsplattform. Gerade in der Automobilfertigung lässt sich damit mehr Flexibilität mit höherer Effizienz verbinden. Der operative digitale Zwilling ersetzt nicht das Wissen der Menschen in der Fabrik. Er macht es modellierbar, überprüfbar und unter veränderten Bedingungen schneller nutzbar.

Marcello Rosadini ist Operations Manager bei Mítico Simulation.