Der Produktlebenszyklus. Ein Kraftfahrzeug im digitalen Zeitalters

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung: Problemstellung und Forschungsfrage
1.1 Vorgehensweise - grobe Gliederung der Hausarbeit

2 Theoretische Grundlagen
2.1 Das Produktmanagement und seine Aufgaben
2.2 Der Produktlebenszyklus und seine Phasen
2.3 Digitalisierung mehr als ein Wort
2.3.1 Die Definition der Digitalisierung
2.3.2 Industrie 4.0
2.3.3 Smart Factory
2.3.4 Digitale Zwillinge
2.3.5 Datenspeicherung-Big Data

3 Das Personalkraftfahrzeug
3.1 Der Lebenszyklus eines PKWs
3.2 Industrie 4.0 & Smart Factory in der Automobilindustrie am Beispiel der Next e.Go Mobile
3.3 Produktmanagement in der Automobilbranche
3.4 Herausforderung, Chancen und Risiken

4 Zusammenfassung

5 Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Produktlebenszyklus (Quelle: Mussnig & Mödritscher, 2013, S. 578)

Abbildung 2: Die vernetzte Automobilproduktion (Quelle: Vodafone)

Abbildung 3: Grundlagen der Industrie 4.0 bei der Next e.GO Mobile (Quelle: https://www.computerwoche.de/a/smart-factory-statt-produktionshoelle,3546510)

Abbildung 4: Qualitätssoftware (Quelle: HPE,2020)

Abbildung 5: Digitale Fabrik mit digitale Zwillinge (https://www.youtube.com/watch?v=4C0as7tBs_o)

Abkürzungsverzeichnis

PKW Personalkraftfahrzeug

PM Produktmanagement

1 Einleitung: Problemstellung und Forschungsfrage

Durch den Wandel der Welt wird die Digitalisierung immer weiter vorangebracht. In vielen Bereiche hat die Digitalisierung einen großen Einfluss, besonders in der Automobilbranche. Auf gewisse Faktoren des Produktlebenszyklus oder auch bei gewissen Rückrufaktionen kann die Digitalisierung hilfreich sein. Die Nachverfolgbarkeit der einzelnen Komponenten, Inhaltstoffe oder Bauteile eines Produktes wird immer häufiger gefordert. Ziel ist es durch die Transparenz in den Herstellungs- und Produktionsprozessen der einzelnen Komponenten mögliche Folgekosten zu reduzieren. Die Automobilbranche ist von dieser Anforderung an Produkte zunehmend betroffen. Rückrufaktionen sind teuer, da die Käufer kostenlos eine Korrektur des Problems verlangen und sind auf der anderen Seite rufschädigend. Zuletzt gesehen bei Ford. Ford musste beim neuen Ford Kuga Hybrid eine Rückrufaktion starten. Durch ein Software- und Batterieproblem mussten dadurch mehrere hunderte Fahrzeuge zur Werkstatt und überprüft werden. (Ammel, 2020). Durch die genaue Nachverfolgung konnten die Fahrzeuge genau identifiziert werden. Um einzelne Bauteile des Endprodukts, in diesem Fall des PKWs rückverfolgen zu können, müssen Daten erfasst und gespeichert werden können. Der Zulieferer muss die entsprechenden Informationen liefern können, diese Information hängt vom jeweiligen Zulieferer ab. Die zunehmende Digitalisierung von Produktionsprozessen macht dies möglich. Die Next e.GO Mobile SE ist ein typisches Beispiel für digitalisierte Produktionsprozesse. Die Daten werden zum Beispiel verwendet, um Ausfälle und Fehler durch frühzeitige Fehlererkennung zu vermeiden, oder aber im Schadensfall nachvollziehen zu können, auf welchem Bauteil das Problem beruht.

Die Frage die gestellt wird ist, ob durch die zunehmende Transparenz und Kenntnis, sowie die Möglichkeit der Digitalisierung, einen Einfluss auf den Produktlebenszyklus des Endprodukts, das Pkw entsteht und diesen zeitlich verändert?

Es ist zu betonen, dass für die ganze Arbeit die Informationen, die zur Next e.Go Mobile gehören, keine Quellenangaben haben können, da es sich um Eigenwissen handelt und soweit es rechtlich möglich ist, genutzt wird.

1.1 Vorgehensweise - grobe Gliederung der Hausarbeit

Die Arbeit soll in vier Kapitel aufgeteilt sein, von denen sich die ersten beiden mit der Problemstellung und den theoretischen Grundlagen befassen. Der theoretische Teil erläutert das Thema Produktmanagement (kurz PM) und seine Aufgaben. Außerdem wird der Produktlebenszyklus und seine Phasen beschrieben. Zuletzt sollen Themen der Digitalisierung wie Industrie 4.0, die Smart Factory, Datenspeicherung und digitale Zwillinge aufgenommen werden. Im folgenden Kapitel wird das Produkt des Personenkraftwagens (kurz PKW) beschrieben und die Frage nach dessen klassischen Lebenszyklus beantwortet, es werden kurz die Unterschiede zu einem typischen Lebenszyklus beschrieben. Außerdem soll auf die Anforderungen an die Digitalisierung und die vorhandenen Möglichkeiten eingegangen werden beziehungsweise dargestellt werden, an welchen Stellen diese genutzt werden.

Abschließend soll das Produktmanagement in der Automobilbranche durchleuchtet werden und die eingehende Fragestellung im Hinblick auf den Einfluss der Digitalisierung auf den Produktlebenszyklus und damit das Produktmanagement beantwortet werden.

2 Theoretische Grundlagen

Um für die Bearbeitung des Themas eine theoretische Basis zu schaffen, werden im Folgendem zunächst die Begriffe Produktmanagement, Produktlebenszyklus und Digitalisierung erläutert.

2.1 Das Produktmanagement und seine Aufgaben

Im Produktmanagement werden jedem Verantwortlichen, sogenannte Produktmanager, Produkte zugeordnet. Im der gesamten Prozesskette der Ablauforganisation sind die Produktmanager die Hauptverantwortlichen für die Koordination und Steuerung der Produkte. (Aumayr, 2016, S.2). Für das PM ist es wichtig sowohl, die Eigenschaften und Funktionen des Produktes, als auch dessen Produktionsprozess zu kennen. Dadurch kann es im höchsten Maße möglich sein das Produkt im eigenen Unternehmen, aber auch im Markt zu steuern und zu koordinieren und passende Strategien auszuarbeiten. Das PM nimmt für das jeweilige Produkt eine Experten-Rolle ein: Das Knowhow erstreckt sich über die potenziellen Märkte mit ihren Chancen und Risiken, und sinngemäß kennen sie die potenziellen Kunden und deren Kaufverhalten. Auf der anderen Seite kennen sie die Wettbewerber und deren Schwächen und Stärken, sowie die aktuellen und zukünftigen Marktentwicklungen. (ebd, 2016, S.5ff).

Neben der Koordination und Steuerung des Produkts und deren Prozesse hat das PM andere Aufgaben, die eng mit den Geschäftsprozessen zusammenarbeiten. Die Funktion lassen sich in zeitlich begrenzte und zeitlich unbegrenzte aufteilen. Die zeitlich begrenzten Funktionen stehen hauptsächlich in der Planung des Produktes im Vordergrund. Dazu gehören z.B. Recherchen, Marktanalysen, Entwicklung, Veränderungen. Unterstützung bei der Umsetzung oder das Controlling eines Produktes haben keine zeitliche Begrenzung und sind kontinuierlich durchzuführen. (ebd., 2016, S.256ff.) Ein Produkt durchlebt ein sogenannter Produktlebenszyklus dieser soll im nächsten Kapitel erläutert werden.

2.2 Der Produktlebenszyklus und seine Phasen

Der Produktlebenszyklus zeigt den Verlauf von Absatz oder Umsatz, der über einen Zeitraum mit einem Produkt erwirtschaftet werden kann. (Aumayr, 2016, S.262). Das Model umfasst mehrere Phasen insgesamt fünf Phasen. In der Abbildung 1 sind diese Phasen dargestellt. Sie lauten wie folgt:

1. Einführungsphase
2. Wachstumsphase
3. Reifephase
4. Sättigungsphase
5. Degenerationsphase (Aumayr, 2016, S. 262f).

In der unteren Abbildung wird ein typischer Verlauf eines Produktes in seinem Lebenszyklus dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Produktlebenszyklus (Quelle: Mussnig & Mödritscher, 2013, S. 578)

Die erste Phase befasst sich mit der Neueinführung eines Produktes. Durch die Investitionsphase in Forschung und Entwicklung wird automatisch ein Verlust erwirtschaftet. In der zweiten Phase steigen die Verkäufe und damit die Umsätze und Erträge. In der dritten Phase, die Reifephase, ist die Entwicklung eher gering, aber der Umsatz ist am höchsten. Es folgt ein nahtloser Schritt in die Sättigungsphase, dort sinkt die Gewinnrate aber der Umsatz bleibt stabil und hoch. In der letzten Phase sinken jeweils der Umsatz und die Erträge. (Mussnig & Mödritscher, 2013, S. 578).

Durch die Sammlung von Produktinformationen kann es erforderlich sein, Daten zu erfassen, zu speichern und zu analysieren. Dazu sind Informationssysteme nötig. Im nächsten Kapitel soll auf die Digitalisierung und unter anderem dem Thema Datenspeicherung (Big Data) eingegangen werden.

2.3 Digitalisierung mehr als ein Wort

In diesem Kapitel erfolgt die Definition des Begriffes Digitalisierung. Außerdem werden die Begriffe Digitale Zwillinge, Datenspeicherung, Industrie 4.0 und Smart Factory aufgenommen, um ein Verständnis zu entwickeln wie komplex das Thema Digitalisierung ist.

2.3.1 Die Definition der Digitalisierung

Digitalisierung hat je nach Bereich verschiedene Definitionen. Nach Bendel (2020) ist die Digitalisierung die digitale Verbesserung von Produkten aber auch die Abbildung und Abwicklung von Informationen und Kommunikation. (Bendel, 2020, S.1). Laut Groß und Pfennig (2019) ist die Digitalisierung eine durch IT-Unterstützung Art Prozesse zu optimieren und gegeben falls neue Prozesse und Produkte zu erfinden. (Groß & Pfennig, 2019, S.38). Bei der Digitalisierung stehen der Kunde und seine Bedürfnisse im Mittelpunkt. Analoge Daten werden in digitale umgewandelt. Menschen und Geschäftsmodelle werden miteinander verbunden und vernetzt. (Hanschke, 2018, S.3)

Die Definitionen haben eins gemein nämlich die Betrachtung, dass Prozesse oder Systeme durch die Digitalisierung optimiert und neu entwickelt können. Demnach sind diese Betrachtungsweise und diese Definition für die Hausarbeit gut geeignet.

2.3.2 Industrie 4.0

Im heutigen Fokus steht in Verbindung mit der Digitalisierung der Begriff Industrie 4.0. Der Begriff Industrie 4.0 steht für Vernetzung aller Ressourcen, die an dem Produkt beteiligt sind. Sie steht für schnellere, effiziente und flexiblere Fabriken und smarte Produkte. Durch vernetzte Systeme sind die technische Grundlage, damit an der gesamten Wertschöpfungskette Maschine, Anlagen, Produkte und Menschen miteinander kommunizieren und kooperieren. (Hanschke, 2018, S.3). Kiem (2016) meint, dass mit dem Begriff selbststeuernde Systeme gemeint sind, die zahlreiche Prozesse in der Industrie beeinflussen. Es ist die Verschmelzung von der physikalischen und virtuellen Welt. (Kiem, 2016, S.5).

2.3.3 Smart Factory

Nach Kiem (2016) sind sogenannte „Smart Factory“ Fabriken, die sensorbasiert und völlig autonom arbeiten, sodass Produktionsprozesse automatisiert ablaufen. Der Faktor Mensch soll nur noch als Überwachungsinstanz dienen und das System soll die Schwachstellen und Handlungsfelder erkennen, kommunizieren oder sogar selbst lösen. Die Smart Factory ist in drei Teile aufgeteilt intelligente Produkte, intelligente Maschinen und die assistierenden Bediener. (Kiem, 2016, S.6). In einer Smart Factory werden Daten in alle Richtung zielgerichtet verstreut und verarbeitet. Ziel ist die Erfassung aller relevanten Prozess- und Bewegungsdaten in einem Unternehmen und außerhalb dessen. (Zillmann, 2016, S. 9).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Die vernetzte Automobilproduktion (Quelle: Vodafone)

In der Abbildung 2 sind die Funktionalitäten oder Bereiche einer Smart Factory zu sehen, da alle Aufgaben synchron erfolgen und in Echtzeit kommunizieren. Außerdem geben alle Prozessschritte den nachfolgenden Schritten Befehle, welche Aufgabe abgearbeitet werden muss. Die Darstellung stellt im Wesentlichen dar, dass die Produktion die aktuellen Daten vorliegen hat und das zu jeder Zeit, um Veränderungen entgegen zu wirken.

2.3.4 Digitale Zwillinge

Nach dem Interview mit Herrn Jonas Reck zeigt sich, dass in den letzten Jahren die Bedeutung des Digitalen Zwilling besonders in der Fertigung von Fahrzeugen eine große Rolle spielt. Durch diesen können Daten abgelesen werden von der Fertigungsdauer bis hin zur Teileverfolgung. (Reck, persönliche Kommunikation, 05.02.2021). Aus diesem Grund wird dieses Thema in die Grundlagen hinzugefügt.

Diese Aussage stimmt mit der Definition nach Hanschke (2018) überein. Der digitale Twin oder auch digitaler Schatten genannt, ist ein virtuelles Abbild von einem Produkt oder einer Anlage. Durch den Austausch von Daten durch einen Sensor, können Produktfehler in der Entwicklungsphase erfasst werden, modifiziert und optimiert werden. Dadurch kann in der ganzen Produktionskette eine Effizienzgewinnung stattfinden. (Hanschke, 2018, S.357).

2.3.5 Datenspeicherung-Big Data

Das Thema Big Data hat in Deutschland noch Nachholbedarf im Vergleich zu anderen Ländern. Der Begriff Big Data wird in der Literatur als Erhebung, Speicherung und Auswertung von Massendaten mittels Digitalisierung verstanden. (Otte, Wippermann & Otte, 2020, S.14). Nach Hanschke (2018) ist der Begriff Big Data nichts anderes als das Datenmanagement, sprich das Planen, Gestalten, Überwachen und Steuern von Information in Organisationen. (Hanschke, 2018, S.355). Big Data Erfolge können nur dort entstehen, wo Entscheidungen nicht durch das Bauchgefühl entschieden werden sondern durch Daten. (Dorschel, 2015, S.15f). Der Mehrwert für Unternehmen kann neben einer effizienten Datenstruktur folgende generieren:

- Schnellere und bessere Entscheidungen,
- Senkung der Risiken durch Prognoseinformationen,
- Produktdifferenzierung mittels Echtzeit Bereitstellung der Kundendaten. (ebd., 2015, S.18)

Für eine solche Datenspeicherung ist es von enormer Wichtigkeit eine dafür ausgelegte Infrastruktur vorzulegen. Am Beispiel der Next e.GO Mobile erkennt man den Aufbau einer solchen Infrastruktur.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Grundlagen der Industrie 4.0 bei der Next e.GO Mobile (Quelle: https://www.computerwoche. de/a/smart-factory-statt-produktionshoelle,3546510)

In der Abbildung 3 zeigt sich inwieweit Daten übermittelt, verarbeitet und analysiert werden. Aus der untersten Ebene erfolgt die Datensammlung bis zur obersten Ebene den Devices, wo neben den Prozessschritten und Arbeitsanweisungen auch Fehler dokumentiert werden können. Es wird deutlich, dass aus vielen verschiedenen Richtungen Informationen zusammengetragen werden. Es geht in der Automobilbranche soweit, dass von einzelnen Komponenten des Fahrzeuges Daten gesammelt und ausgewertet werden können.

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