Weltweit lösen sich die etablierten Modelle der Automobilindustrie des 20. Jahrhunderts zunehmend auf. Die enormen Auswirkungen dieses Wandels auf die Wirtschafts-, Beschäftigungs- und Innovationspolitik setzen die Automobilindustrie in Deutschland und Europa unter Druck. Global relevante Megatrends, neue Mobilitätsbedürfnisse in sich urbanisierenden Verkehrsmärkten und innovative Mobilitätskonzepte wie das assistierte, automatisierte und autonome Fahren rufen neue Wettbewerber wie Google und Software-Anbieter als neue Premium-Zulieferer auf den Plan. Die Trends zur Elektrifizierung, Vernetzung, Automatisierung und zum Sharing revolutionieren die Automobilindustrie und erfordern eine resiliente, flexible und effektive digitale Plattformökologie mit neuen Geschäftsmodellen und Vertriebsformen.
Abwarten ist keine Alternative
Nachhaltigkeit, Urbanisierung, Digitalisierung und Individualisierung erfordern sowohl technologische, organisatorische als auch soziale Innovationen in großem Maßstab und verbinden sich zu einer Transformationsdynamik, die nur durch frühzeitiges, zielgerichtetes, aber auch experimentelles und mutiges Handeln bewältigt werden kann. Abwarten, geschweige denn ausweichen wird für die deutsche Automobilindustrie vor allem auf lange Sicht negative Folgen haben. Der unumgängliche Transformationsprozess in der gesamten Automobilindustrie lässt sich nicht mehr mit automobilpolitischer Regulierung bewältigen. Es bedarf einer unternehmensinternen Selbsttransformation, um den Wandel in der Automobilbranche erfolgreich zu bewältigen.
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Der digitale Wandel ist nicht aufzuhalten
Es geht darum, wie dieser Wirtschaftszweig mit weiteren Innovationen und organisationskulturellen Anpassungen umgeht und unter welchen Bedingungen er weiter bestehen kann. In diesem Zusammenhang stehen Fragen der Wertschöpfung, der Beschäftigung und der sozialen Sicherung in den regionalen Automobilclustern und letztlich der gesamtwirtschaftlichen Widerstandsfähigkeit der Branche im Vordergrund. Fest steht, dass der Wandel, und gemeint ist hier in erster Linie der digitale Wandel, vor niemandem Halt macht. Verantwortung übernehmen heißt für die Wirtschaft, den Transformationsprozess vertrauensbildend und in aktiver Partnerschaft mit den Mitarbeitern und Arbeitnehmervertretern in Angriff zu nehmen.
Automatisierung ist nicht neu
Im Kampf der traditionellen Autohersteller und -zulieferer um kurzfristige Profitabilität und langfristiges Überleben ist die Automatisierung die Antwort auf alle Fragen. Dabei ist das Thema Automatisierung der Automobilindustrie nicht fremd. Sie ist in der Tat ein Pionier auf diesem Gebiet. Es gibt heute sehr wenig am Fließband oder in der Lieferkette, das nicht vollständig optimiert und automatisiert ist. Von der einfachen Mechanisierung gingen die Autohersteller bereits in den 1960er Jahren zur Industrierobotik über und sind heute umfangreiche Nutzer der Roboterautomatisierung. Vom Schweißen über die Montage bis hin zum Lackieren ist die Roboterautomatisierung in der Automobilwerkstatt unverzichtbar.
Automatisierung hat die Fabrikhalle verlassen
Mittlerweile hat auch in der Automobilindustrie die Automatisierung die Montagehallen verlassen und hält verstärkt Einzug in die Büros. Automobilunternehmen stehen vermehrt unter dem Druck, eine Digitale Transformation und Automatisierung vorzunehmen, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf digitalen Datenoperationen liegt, um die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen OEMs, Zulieferern und Kunden zu unterstützen und zu verbessern. In erster Linie rationalisiert die Digitalisierung von Daten den Betrieb, schützt archivierte Informationen und verbessert die Zusammenarbeit. Darüber hinaus können Unternehmen mit intelligenten, automatisierten Prozessen Daten extrahieren, die Fülle der täglich anfallenden Informationen analysieren und verarbeiten und für ihre Geschäftszwecke verwenden.
Datengetriebene Automatisierung von Entscheidungen
Die Digitalisierung bringt der Automobilindustrie jetzt die Technologie dafür. Die Datenwissenschaft hat dabei einen langen Weg zurückgelegt von frühen Analysen, die auf geordnete, unternehmenseigene Informationen angewendet wurden, hin zu Technologien wie Big Data und Predictive Analytics, Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL), Natural Language Processing (NLP), Optical Character Recognition (OCR) und Computer Vision, die heute enorme Mengen von strukturierten und unstrukturierten Daten aus einer Vielzahl von Quellen und Formaten verarbeiten können.
Aus Daten werden Erkenntnisse
Daraus folgt, dass die Art und Weise, wie Daten verwendet werden, einen grundlegenden Wandel durchlaufen hat, bei dem es nicht mehr darum geht, vergangene Ereignisse zu untersuchen, sondern Ereignisse in Echtzeit zu verstehen und zukünftige Ereignisse vorherzusagen, bevor sie eintreten. Wo Daten lediglich eine Diagnose im Nachhinein lieferten, werden jetzt Erkenntnisse gewonnen, die verwendet werden können, um klügere Entscheidungen zu treffen und rechtzeitig Maßnahmen einzuleiten. All dies kann von allein, ohne menschliches Eingreifen, ablaufen. Ein Beispiel ist das moderne Auto, das einem fahrenden Supercomputer gleicht, dessen Sensoren und Kameras eine Fülle von Daten generieren, die eines Tages mehr wert sein könnten als das Auto selbst. Ein am Motor angebrachter Sensor kann den Fahrer auf ein zu ersetzendes Teil aufmerksam machen. Eine Kamera kann einen leeren Parkplatz ausfindig machen. Ein selbstfahrendes Auto produziert etwa 1 GB Daten pro Sekunde und es wird erwartet, dass die Hersteller künftig mehr mit dem Verkauf von Daten verdienen werden als mit Autos.
Von physischen Robotern zu digitalen Bots
Auf Organisationsebene ermöglicht es Robotic Process Automation (RPA) – ein Begriff, der sich branchenweit zum Standard entwickelt hat – heute Herstellern, Backoffice-Operationen zu automatisieren und die Komplexität von Managementprozessen zu reduzieren, wodurch ein agileres Backoffice entsteht. Sogenannte Software-Roboter oder auch RPA Bots bearbeiten Kundenanfragen in den Callcentern von Finanzierungsunternehmen, planen in Autohäusern die Servicetermine und versenden Warnungen und Diagnosen.
Video: Wie funktioniert Robotic Process Automaion (RPA)
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Die größten Benefits der Automatisierung mit RPA
Kostensenkung
Qualitätssteigerung
Mitarbeiterentlastung
Autos aus dem Verkaufsautomaten
Integrierte Kreditvergabelösungen, die mit Benutzern interagieren, können Anfragen bearbeiten oder Transaktionen automatisch durchführen. Die Lösung automatisiert nicht nur die gesamte Antragsbearbeitung – Datenvalidierung, Fahrzeugbewertung, Kreditwürdigkeitsprüfung, Betrugserkennung –, sondern trifft auch Kreditentscheidungen in Übereinstimmung mit Unternehmensrichtlinien und lokalen und nationalen Vorschriften. Intelligente Automatisierungslösungen wickeln teilweise sogar schon eigenständig den Verkauf von Autos ab. Der Käufer wählt sein Auto auf der Website des Autohändlers aus, kauft und finanziert es gleich online und vereinbart einen Termin zum Abholen seines Autos am Verkaufsautomaten, der so wie jeder andere Verkaufsautomat funktioniert.
Automatisierung erhöht Organisationsintelligenz
Die datengesteuerte Automatisierung ist mittlerweile in der Lage, den gesamten Workflow im Autohaus – von der Kundenerfahrung über die Effektivität von Marketingkampagnen bis hin zur Lead-Konvertierung zu beeinflussen. Marketing-Automatisierungsplattformen können CRM-Systemdaten erfassen, um individualisierte Marketingbotschaften mit Inhalten zu erstellen, die die Wünsche und die Position des Kunden in der gesamten Customer Journey ansprechen. Generell ermöglichen es intelligente Automatisierungslösungen den Unternehmen, das Niveau der Organisationsintelligenz zu erhöhen, was wiederum zu besseren Entscheidungen in einem hart umkämpften Markt führt. Daher sind Datenerfassung, Digitalisierung und Analyse der Schlüssel zu einer Fülle bislang brachliegender Informationen, die zu effizienteren Arbeitsabläufen und vereinfachten Aktivitäten führen. Dieser Ansatz hilft Automobilunternehmen, produktiver zu sein und gleichzeitig die Branchenvorschriften vollständig einzuhalten.
Mehr Effektivität im kompletten Supply-Chain-Prozess
Angesichts der aktuellen Kostenstruktur in der gesamten Lieferkette der Automobilindustrie mit geringen Einsparmöglichkeiten wechseln Unternehmen zunehmend zu „Just-in-Time“-Operationen (JIT) mit dem Potenzial, Kosten einzudämmen und alle Supply-Chain-Prozesse effektiv zu verbessern.
Software-Bots ermöglichen Echtzeit-Berichte, die es Herstellern ermöglichen, optimale Lagerbestände für ihre Just-in-Time-Produktion zu bestimmen und die aktuelle Produktion auf der Grundlage von Mustern der Kundennachfrage zu kalibrieren. Zudem bietet die Digitalisierung und Automatisierung von Lieferkettenprozessen der Automobilbranche eine Möglichkeit, nicht nur die Geschäftsprozesse, sondern auch die Rückverfolgbarkeit und Transparenz erheblich zu verbessern und zu rationalisieren. Die Implementierung von Automatisierungslösungen führt zu einer besseren Kontrolle über manuelle Fehler, die häufig in der Qualitätskontrolle auftreten, und verbessert gleichzeitig den Datentransfer zwischen verschiedenen Abteilungen und Systemen. Dies wirkt sich auch auf die Produktqualität und die damit verbundenen Kosten aus. Mit einer effektiven Überwachung durch den Einsatz digitaler Lösungen können Unternehmen Produktionsverzögerungen erheblich reduzieren und die Betriebseffizienz verbessern. Der Einsatz neuer Technologien wie ML und KI zur Verbesserung der kurz- und langfristigen Leistung ermöglichen eine klare Kontrolle über Anlagenüberwachung und Geschäftsprozesse.
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Noch keine konkreten Auswirkungen auf die Arbeitsorganisation
Gleichwohl lässt sich feststellen, dass sich Hersteller, Autohäuser und Systemlieferanten immer noch in einem Transformationsprozess befinden. Sicherlich gibt es Prozesse, die bereits erste Automatisierungsschritte durchlaufen haben, wie Logistik und ERP-Systeme. Auch in anderen Bereichen werden erste Pilotprojekte durchgeführt. Bislang lässt sich jedoch kaum ein klarer Trend in Bezug auf eine veränderte Arbeitsteilung oder auf einschneidende Veränderungen in der Arbeitsorganisation feststellen. Trotz aller Fortschritte in der Prozessautomatisierung wurden bislang wenig Anstrengungen unternommen, das komplette Ökosystem zu automatisieren. Es besteht die Notwendigkeit, die Aufmerksamkeit und Ressourcen verstärkt auf diesen Bereich zu richten, da die Automatisierung die meisten Probleme der Branche lösen könnte, indem sie die Kosten senkt, Monetarisierungsmöglichkeiten eröffnet, nicht verkaufte Bestände reduziert und die Automobilbranche auf die nicht unmittelbar bevorstehende, aber sicherlich unvermeidliche Dominanz des autonomen Autos vorbereitet.
