Automobil

IoT in der Automobilindustrie vernetzt Maschinen, Bauteile und Fahrzeuge. Sensoren erfassen Vibration, Temperatur, Energieverbrauch und Prozessdaten, eine IoT-Plattform wertet sie in Echtzeit aus. Sie meldet Abweichungen, bevor eine Linie stillsteht oder ein fehlerhaftes Teil das Werk verlässt. Das ist die Grundlage für Predictive Maintenance, lückenlose Rückverfolgbarkeit und die Daten für den digitalen Produktpass.

Hier findest du Praxisbeispiele für Automotive IoT aus dem Netzwerk von IoT Use Case, umgesetzt bei Autoherstellern und Zulieferern wie ZF, Schaeffler, Magna, Renault und Brembo. Sie reichen von herstellerneutral gesteuerten Flotten fahrerloser Transportfahrzeuge über Condition Monitoring in der Lackieranlage bis zu 2.200 vernetzten Robotern im Karosseriebau. Die Beispiele zeigen, welche Technik im Einsatz ist und was sie gebracht hat.

Was bedeutet IoT in der Automobilindustrie?

IoT in der Automobilindustrie bezeichnet die Vernetzung von Maschinen, Bauteilen, Fahrzeugen und Transportsystemen über Sensoren, Netzwerke und Software. Die Daten laufen in einer IoT-Plattform zusammen, die Maschinenzustände in Echtzeit auswertet, Alarme auslöst und Kennzahlen wie die Gesamtanlageneffektivität (OEE) automatisch berechnet. International spricht man von Automotive IoT, im Werk oft von Smart Factory oder Industrie 4.0.

Zwei Bereiche lassen sich unterscheiden. In Produktion und Lieferkette geht es um Verfügbarkeit, Qualität, Rückverfolgbarkeit und Energie, also um das industrielle IoT (IIoT) in Presswerk, Karosseriebau, Lackiererei und Montage. Im Fahrzeug selbst geht es um Telematik, Over-the-Air-Updates und das Software-defined Vehicle. Diese Seite konzentriert sich auf den ersten Bereich, denn daraus stammen die meisten Lösungsbeispiele im Netzwerk. Den vernetzten Fahrzeugen ist weiter unten ein eigener Abschnitt gewidmet.

In der Automobilproduktion ist der Nutzen gut messbar: in Minuten Stillstand, Prozent OEE, Euro Energiekosten oder Tagen bis zur Aufklärung eines Qualitätsfalls. Die folgenden Beispiele zeigen das mit echten Zahlen.

IoT-Anwendungen in der Automobilproduktion: Praxisbeispiele

Predictive Maintenance und Condition Monitoring

Bei Magna, einem der größten Automobilzulieferer der Welt, arbeiten in den Lackieranlagen für Stoßfänger und Schweller Motoren, Pumpen und Lüftungsaggregate mit bis zu 90 kW Leistung. Den Zustand ihrer Lager prüften Techniker früher halbjährlich von Hand. Heute erfassen Sensoren laufend Vibration, Unwucht und den Zustand der Wälzlager. Die IIoT-Plattform moneo von ifm schickt Alarme aufs Smartphone, sobald ein Grenzwert überschritten wird. Nach dem erfolgreichen Pilotprojekt hat Magna beschlossen, das gesamte Werk auszustatten und es als Benchmark für Industrie 4.0 im ganzen Konzern zu etablieren. Über die Schwingungsanalyse an einer Lackieranlage mit ifm moneo spricht Sebastian Schlicht, Leiter der Automatisierung bei Magna in Meerane, in der Podcast-Folge zu Instandhaltung und Zustandsüberwachung.

Wie teuer ein unbemerkt verstopfter Filter werden kann, zeigt die kathodische Tauchlackierung (KTL). Setzen sich Filter und Wärmetauscher mit Ablagerungen zu, kann der ungeplante Tausch des Lackbads 200.000 Euro kosten und die Anlage bis zu zwölf Tage lahmlegen. Das Nexeed Industrial Application System von Bosch überwacht deshalb Temperatur- und Druckdifferenzen am Wärmetauscher und warnt rechtzeitig, sodass der Filtertausch planbar wird. Beim türkischen Autohersteller Tofaş haben Anwendungen für Predictive Maintenance die Wartungskosten um 15 % gesenkt.

Auch in der Entwicklung zählt Verfügbarkeit. Im 22 Tonnen schweren Fahrsimulator von Mercedes-Benz in Sindelfingen erkennt eine Bruchüberwachung von igus Kettenbrüche in den Energieketten frühzeitig und kann das System automatisch abschalten.

OEE und Produktionstransparenz in Echtzeit

Brembo hat in Nordamerika mit Kepware und ThingWorx von PTC und dem Integrator Brock Solutions in zehn Wochen eine Echtzeit-Überwachung der Produktionsleistung aufgebaut. Die Lösung startete an drei Linien und wurde auf 75 Linien ausgeweitet. Eine Fehlersuche, die früher fast drei Tage Datenanalyse brauchte, dauert jetzt drei bis vier Stunden. Bis 2020 hat der Bremsenhersteller so mehr als 1,5 Millionen US-Dollar eingespart.

Bei Tofaş stieg die OEE durch Projekte zu Qualitätsparametern, Fehlervorhersage und Prozessoptimierung um 12 %, der Ausschuss sank um 23 %. Beim Brems- und Fahrwerkszulieferer BWI Group warteten die Teams früher bis zu 24 Stunden auf die Produktionszahlen des Vortags. Heute aktualisieren sich die Dashboards von Peakboard alle zehn Sekunden.

Vernetzte Roboter und Schweißprozesse im Karosseriebau

Renault vernetzt seine Werke über OPC UA. Zum Zeitpunkt des Lösungsbeispiels liefen OPC-UA-Lösungen in 17 der 38 Fertigungsstandorte, mit insgesamt 3.300 OPC-UA-fähigen Geräten und mehr als 500 angeschlossenen Schraubsteuerungen. Mit den Daten von 2.200 vernetzten Robotern im Karosseriebau überwacht Renault die Schweißprozesse in Echtzeit. Die Ausfallraten beim Schweißen sind um 20 % gesunken.

Pressen und Umformtechnik

Das Automotive Center Südwestfalen (acs) in Attendorn testet an einer Servopresse mit 1.000 Tonnen Presskraft Umformprozesse für Zulieferer und OEMs. Nachgerüstet wurden nur vier hochpräzise Wegsensoren an den Pressenständern. Dazu kommen die Daten der vorhandenen Kraftsensoren sowie Werkzeugnummer und Hubzahl aus der Steuerung. Die Software SmartStamp von ifm erkennt damit die Kippung des Stößels und außermittige Belastungen binnen Millisekunden. Über die Alarmfunktion von moneo lässt sich die Presse im Ernstfall stoppen. „So können wir ernsthafte Schäden an Presse und Werkzeug effektiv verhindern“, sagt Jan Böcking, Leiter der Umformtechnik beim acs.

Rückverfolgbarkeit und Qualitätssicherung in der Automobilindustrie

Autohersteller wollten von Faurecia, heute Teil von FORVIA, für jeden Airbag wissen, in welchem Fahrzeug er steckt und mit welchem Drehmoment und Winkel er montiert wurde. Faurecia führte dafür ein IoT-Gateway von Kepware ein, das die Daten direkt von den Steuerungen ins Manufacturing Execution System (MES) überträgt. Statt eines komplizierten Projekts von sechs Monaten lief die Lösung nach wenigen Tagen. Nokian Tyres verfolgt Rohstoffe und Reifen per RFID durch die gesamte Produktion und erfasst dabei mehr als 100 Millionen Einzelereignisse pro Jahr.

FORVIA HELLA führt Produktionsdaten aus dem MES und Prüfdaten aus den Testständen über die Integrationsplattform Orchestra von soffico in einem Data Lake zusammen, um Ursachen für Qualitätsabweichungen zu finden. Die Lösung wird in Wellen auf rund 30 Werke ausgerollt. Weitere Beispiele zeigt der Use Case Traceability (Rückverfolgbarkeit).

Intralogistik: fahrerlose Transportsysteme herstellerneutral steuern

ZF setzt fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) verschiedener Anbieter ein und steuert sie gemeinsam über die Intralogistics Platform von SYNAOS. Möglich macht das die standardisierte Schnittstelle VDA 5050. Die Plattform läuft an mehreren Standorten, an einem davon in einer Matrixproduktion ohne getaktete Linien. In den kommenden vier bis fünf Jahren will ZF jährlich 250 bis 300 weitere Fahrzeuge weltweit integrieren.

Auch Schaeffler steuert seine Roboterflotten zentral aus der Cloud über SYNAOS und VDA 5050. Im Werk Höchstadt erreichen vier fahrerlose Gabelstapler eine tägliche Auslastung von 98 %. Gemeinsam erledigen sie mehrere Hundert Transportaufträge pro Tag.

Lieferkette und Bestände

Michelin kämpfte lange mit unzuverlässigen und veralteten Berichten über Lagerbestände, vor allem bei Rohstoffen und Halbfabrikaten. In einem Proof of Concept überwachte der Reifenhersteller die Logistik zwischen zwei Standorten per Event-Streaming in Echtzeit. Die globalen Krisen haben die Initiative verlangsamt, sie soll aber wieder aufgenommen werden. Seit Frühjahr 2022 läuft bereits die Online-Auftragsverwaltung auf Basis von Confluent Cloud. Michelin schätzt, dass Confluent Cloud rund 35 % der Betriebskosten gegenüber dem eigenen Kafka-Betrieb spart. Über die Werksgrenze hinaus tauschen Autohersteller und Zulieferer solche Daten zunehmend über Catena-X aus, mehr dazu weiter unten.

Energiemonitoring im Automobilwerk

Beim Energiemonitoring in einem Pilotwerk von Magna wird der Verbrauch von Strom, Gas und Druckluft in sieben Hallen bis auf einzelne Anlagen gemessen. Datenlogger senden die Zählerwerte per NB-IoT an das Energy Data Management von Vodafone. Allein Optimierungen an den Kompressoren und an der Kühlung einer Formpresse sparen rund 35.000 Euro pro Jahr. Außerdem erleichtert das System die Zertifizierung nach ISO 50001. Wie sich Verbräuche pro Maschine erfassen und auswerten lassen, zeigt der Use Case Energiemonitoring.

Digitaler Zwilling und Verwaltungsschale

Volkswagen Sachsen, zu der das inzwischen rein elektrische Fahrzeugwerk Zwickau gehört, will mit digitalen Zwillingen die größten Energieverluste in der Fertigung finden. Im Werk Zwickau entwickelte das Unternehmen dafür ein Teilmodell der Verwaltungsschale für das Energiemonitoring. Partner waren Siemens, MHP, Lenze, Schneider Electric, Phoenix Contact und die Industrial Digital Twin Association (IDTA). Erprobt wurde das Teilmodell an den Energiedaten eines Motors, erfasst mit Messgeräten verschiedener Hersteller. Die Hintergründe erzählt Volkswagen Sachsen in der Podcast-Folge zum digitalen Zwilling.

In der Modellfabrik von Bosch Rexroth in Ulm zeigen Bosch Rexroth und XITASO, wie sich Produktionslinien mit der Verwaltungsschale neu zusammenstellen lassen. Bestandsmaschinen bindet XITASO über einen Funktionsbaustein an.

Batteriepass, Catena-X und digitaler Produktpass

Ab dem 18. Februar 2027 braucht jede Batterie für Elektrofahrzeuge, die in der EU in Verkehr gebracht wird, einen digitalen Batteriepass. So schreibt es die EU-Batterieverordnung (EU) 2023/1542 vor. Dasselbe gilt für Industriebatterien über 2 kWh und für Batterien leichter Verkehrsmittel wie E-Bikes. Der Pass ist über einen QR-Code abrufbar und enthält unter anderem den CO₂-Fußabdruck, die Materialzusammensetzung und den Anteil recycelter Rohstoffe.

Der Batteriepass ist der erste digitale Produktpass, den die EU verbindlich macht. Weitere Produktgruppen folgen über die Ökodesign-Verordnung (ESPR), laut Arbeitsplan der EU-Kommission unter anderem Reifen, Stahl und Aluminium. Für Autohersteller und Zulieferer heißt das: Produktions-, Material- und Energiedaten müssen maschinenlesbar und je Bauteil oder Charge vorliegen.

In der Automobilindustrie werden solche Daten zunehmend über Catena-X ausgetauscht. In diesem Datenökosystem teilen Autohersteller und Zulieferer etwa CO₂-Fußabdrücke oder Rückverfolgbarkeitsdaten, ohne die Hoheit über ihre Daten abzugeben. Die Grundlage liefern IoT-Daten aus der Fertigung. Mehr dazu im Use Case Digitales Typenschild und Produktpässe.

Vernetzte Fahrzeuge (Connected Car) und Software-defined Vehicle

IoT endet nicht am Werkstor. Vernetzte Fahrzeuge senden Telemetrie ins Backend, erhalten Software-Updates per Funk (Over-the-Air) und lassen sich als Flotte aus der Ferne überwachen. Über V2X (Vehicle-to-Everything) können sie Daten mit anderen Fahrzeugen und der Verkehrsinfrastruktur austauschen. Beim Software-defined Vehicle bestimmt zunehmend die Software, welche Funktionen ein Fahrzeug hat, und manche davon lassen sich nachträglich buchen.

Cummins stieß mit seinem bisherigen Telematik-Stack bei mehr als 20 OEMs und 35 Partnersystemen an Grenzen. Heute liefert das Unternehmen Updates über eine modulare, containerbasierte Softwarearchitektur direkt an vernetzte Fahrzeuge, Technologiepartner ist Portainer. Wie das funktioniert, zeigt die Podcast-Folge zum Software-defined Vehicle. Bei buchbaren Assistenz- und Komfortfunktionen im Fahrzeug betreibt der IT-Dienstleister doubleSlash die IT hinter Buchung und Abrechnung bis zum Third-Level-Support. Für Pkw- und Nutzfahrzeugflotten gibt es eigene Anwendungen im Flottenmanagement.

Mit der Vernetzung wachsen die Pflichten. Seit Juli 2024 müssen alle in der EU neu zugelassenen Pkw und Nutzfahrzeuge die UN-Regelungen R155 und R156 erfüllen. Der Hersteller braucht dafür zertifizierte Managementsysteme für Cybersicherheit (CSMS) und Software-Updates (SUMS). Der EU Data Act gibt Nutzern vernetzter Produkte, also auch von Fahrzeugen, seit dem 12. September 2025 ein Recht auf die Daten, die bei der Nutzung entstehen. Produkte, die nach dem 12. September 2026 in Verkehr gebracht werden, müssen so gebaut sein, dass diese Daten standardmäßig zugänglich sind.

Die Technik dahinter: Sensoren, Standards, Plattformen

Datenerfassung: Viele Werke arbeiten mit Anlagen aus mehreren Jahrzehnten, bei Renault teils noch aus den 1980er-Jahren. Sensoren werden deshalb oft nachgerüstet, etwa als IO-Link-Sensoren. Vorhandene Steuerungen werden über Gateways ausgelesen, wie bei Faurecia.

Standards: OPC UA vereinheitlicht den Datenaustausch zwischen Maschinen und IT, VDA 5050 die Kommunikation mit fahrerlosen Transportfahrzeugen. Die Verwaltungsschale beschreibt Anlagen und Produkte als digitalen Zwilling. Standards verhindern Insellösungen, die sich später nicht auf andere Werke übertragen lassen.

Übertragung und Plattform: Im Werk laufen die Daten über Ethernet, private 5G-Campusnetze oder sparsamen Funk wie NB-IoT. Für große Datenmengen setzen Autohersteller auf Event-Streaming. Die BMW Group verarbeitet Maschinen- und Montagedaten aus ihren Werken mit Confluent in einer hybriden Cloud-Architektur. Volkswagen stellt die Anbindung des Shopfloors als containerisierten Dienst seiner Digital Production Platform bereit, das Shopfloor Integration Management (SIM). Die Container verwaltet Portainer, eine lokale Installation ist in zwei Wochen möglich.

Analyse und KI: Erst saubere, einheitliche Daten machen KI in der Automobilindustrie nutzbar. In den Lösungsbeispielen ist KI meist der nächste Schritt. Brembo plant KI und Machine Learning für die vorausschauende Wartung, FORVIA HELLA arbeitet an Modellen, die Erkenntnisse aus der Datenanalyse direkt in die Fertigung zurückspielen. Die Datengrundlage nutzen Renault und Tofaş bereits für vorausschauende Wartung und Fehlervorhersagen. Wie das technisch aufgebaut ist, beschreibt der Baustein KI-basierte IoT-Analyse.

Sicherheit: Wer für Autohersteller vertrauliche Informationen verarbeitet, etwa Konstruktions- oder Prototypendaten, braucht in der Regel ein TISAX-Label. Es weist die Informationssicherheit nach dem Anforderungskatalog des VDA nach. Im Werk kommen die Trennung von IT- und Produktionsnetz, verschlüsselte Verbindungen und kontrollierte Fernzugriffe hinzu. Details im Baustein Datensicherheit.

Was die Automobilbranche für IoT-Projekte besonders macht

Die Automobilindustrie produziert eng getaktet. Im Just-in-Sequence-Prinzip liefern Zulieferer ihre Teile in der Reihenfolge der Montage direkt ans Band des Autoherstellers. Fällt beim Zulieferer eine Lackieranlage aus, gerät die Lieferkette des Kunden ins Stocken. Verfügbarkeit ist deshalb nicht nur ein internes Ziel, sondern eine Lieferverpflichtung.

Dazu kommen die Stückzahlen. Das Motorenwerk eines großen deutschen Autoherstellers in Österreich baut in Hochlastphasen mehr als 6.000 Motoren am Tag, die Energieketten von igus müssen dort Zyklen in Millionenhöhe aushalten. Und die Anforderungen der Autohersteller gelten für die ganze Lieferkette: Qualitätsmanagement nach IATF 16949, Informationssicherheit nach TISAX, Rückverfolgbarkeit bis zum Bauteil.

Eine IoT-Lösung muss deshalb von Anfang an auf viele Werke übertragbar sein. Schaeffler will an seinen mehr als 80 Produktionsstandorten schrittweise weitere FTF einbinden, gesteuert über dieselbe zentrale Plattform.

Digitalisierung der Automobilindustrie: in fünf Schritten zum IoT-Projekt

1. Mit einer Kennzahl beginnen. Wähle einen Anwendungsfall, dessen Nutzen sich in OEE, Stillstandsminuten, Ausschuss oder Energiekosten beziffern lässt. Je genauer der Schaden beziffert ist, etwa die Kosten einer Stillstandsstunde, desto leichter lässt sich der Aufwand für Sensorik und Plattform begründen.

2. Klein pilotieren. Brembo startete mit drei Linien, Schaeffler mit zwei Proof-of-Concept-Projekten in Homburg und im französischen Hagenau. Magna begann mit den Lackieranlagen eines Werks.

3. Auf Standards statt Insellösungen setzen. OPC UA, VDA 5050 und die Verwaltungsschale sorgen dafür, dass sich ein Pilot später auf andere Werke und Anbieter übertragen lässt. Renault plante zum Zeitpunkt des Lösungsbeispiels, OPC UA an allen Produktionsstandorten einzusetzen. Seit 2019 haben sich auch Renaults Zulieferer verpflichtet, OPC-UA-fähige Elektroschrauber herzustellen.

4. IT, OT und Sicherheit früh einbinden. Netztrennung, Zugriffsrechte und die Anforderungen der OEMs an die Informationssicherheit gehören von Anfang an ins Lastenheft, nicht in die Nachbesserung.

5. Als Vorlage ausrollen. Ein gelungener Pilot wird zum Standard für alle Werke. FORVIA HELLA überträgt die Szenarien aus den Pilotwerken eins zu eins, die Reihenfolge richtet sich nach dem Bedarf.