Warum KI in der Automobilindustrie?
KI ist eine Technologie, die große ungleichartige Datenmengen schnell erfassen, verarbeiten, analysieren und basierend auf ihnen agieren kann sowie komplexe Funktionen und Workflows und Prozesse wiederholt mit Präzision ausführen kann. Wenn sie in der Automobilindustrie eingesetzt werden, können diese Funktionen zur Verbesserung der menschlichen, Fahrzeug- und Umweltsicherheit, des Betriebs und der Leistung verwendet werden. KI kann beispielsweise Erkenntnisse über Fahrzeuge, ihre Fahrer und Straßenbedingungen generieren oder eine informierte Entscheidungsfindung in nahezu Echtzeit unterstützen, sowohl menschlicher als auch automatisierender Art.
Vorteile von KI in der Automobilindustrie
KI schafft bereits erhebliche Vorteile für die gesamte Automobilindustrie und bietet das Potenzial diese noch stärker zu beeinflussen, da die KI stets weiterentwickelt und auf mehr Automobilanwendungsfälle angewendet wird.
Fahrervorteile
In der heutigen vernetzten Wirtschaft erwarten Fahrer von ihren Fahrzeugen sichere, effiziente und personalisierte Fahrerlebnisse. Hier sind einige der KI-gestützten Fahrervorteile:
- Verbesserte Sicherheit: KI-gestützte Systeme wie fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (FAS) und autonome Fahrtechniken helfen bei der Reduzierung von Unfällen, indem sie Gefahren schneller als menschliche Fahrer erkennen, darauf reagieren und davor warnen.
- Personalisierte Erlebnisse im Fahrzeug: KI kann Fahrzeugfunktionen, einschließlich Sitzfunktionen, Lenkradhöhe, Audio, Temperatur und Anzeigeeinstellungen, automatisch an Benutzerpräferenzen anpassen, um das gesamte Fahrerlebnis zu verbessern.
- Personalisierte Unterstützung: Die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) basierende Spracherkennung kann auf intuitive, dialogorientierte Gespräche mit dem Fahrer in Abhängigkeit von seiner Sprache, seinen Interessen und seiner Anfahrtsbeschreibung antworten oder solche schaffen, sodass das Fahrzeug ohne Einsatz der Hände gesteuert werden kann.
- Verbesserte Navigation: KI-gestützte Navigationssysteme können Verkehrsaktualisierungen in Echtzeit und alternative Routenvorschläge bereitstellen.
- Reibungslosere Versicherungsprozesse: Im Falle eines Unfalls können die KI-gestützte Objekterkennung und die erfassten Fahrzeugdaten, einschließlich Bilder oder Videos, Fahrer dabei helfen, Informationen über die jeweiligen Vorfälle zu sammeln, die für die Abwicklung von Versicherungsansprüchen benötigt werden. Versicherer können auch von KI-gestützten Systemen profitieren, die Bilder effizient verarbeiten und Fahrzeugschäden analysieren können, um Diskrepanzen zu minimieren und Ansprüche schneller zu bearbeiten.
Vorteile für Fahrzeugflotten
Alle Fahrzeugflotten, einschließlich derjenigen im öffentlichen Nahverkehr, Schwermaschinen und der im Frachtbereich, profitieren von der KI, wodurch Effizienz, Leistung und Sicherheit verbessert werden können. Hier sind einige dieser Vorteile:
- Verbesserte Effizienz und Kosteneinsparungen: Durch die Erfassung von Fahrzeug- und Umweltdaten sowie Flottenanforderungen kann KI zur Optimierung der Routenplanung verwendet werden, um den Kraftstoffverbrauch und Emissionen zu reduzieren sowie die Transportzeitpläne zu optimieren.
- Verbesserte Transparenz: KI-gestützte Sensoren können Daten zu Fahrzeug- und Fahrbahnzuständen aus der GPS-Technik erfassen, speichern und analysieren und maschinelles Sehen zur Überwachung von den Zuständen von Fahrzeugen und Fahrgästen verwenden.
- Risikomanagement: Auf maschinellem Sehen basierende KI im Inneren und außerhalb des Fahrzeugs kann zur Überwachung von Diebstahlprävention, Gefahrensituationen für die Fahrer und der Sicherheit der Laderäume eingesetzt werden. Dies trägt zur Verbesserung der Fahrersicherheit, zur Reduzierung des Verlusts von Waren aufgrund von Frachtverlusten und zur Reduzierung von Kosten im Zusammenhang mit Fahrzeugausfallzeiten und -reparaturen aufgrund von Schäden bei.
- Vorausschauende Wartung: KI kann Fahrzeugdaten analysieren, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen und proaktiv Warnmeldungen bezüglich Servicebedürfnissen abzugeben und so Reparaturkosten zu reduzieren, Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer von Fahrzeugen zu verlängern.
- Optimierte Logistik: KI-basierte Analysen von Arbeitsbereichen können Flottenmanagern helfen, Zeitpläne an die aktuelle Lieferkettenlogistik anzupassen. KI-basierte Systeme können die Nutzung schwerer Maschinenanlagen überwachen und Anpassungen vorschlagen, um eine optimale Leistung unter sich ändernden Bedingungen sicherzustellen. KI kann zur autonomen oder teilautonomen Steuerung von Maschinen in gefährlichen Umgebungen verwendet werden.
Vorteile in der Fertigung
KI ermöglicht es Automobilherstellern, Qualität, betriebliche Effizienz, Lieferkettenlogistik und Innovationen bei Fahrzeugdesign- und -produktions-Workflows zu verbessern. Zu den Vorteilen für Automobilhersteller gehören:
- Optimierte Fertigungsprozesse: KI kann zur Optimierung von Produktionslinien durch Automatisierung, Qualitätskontrolle und Lieferkettenoptimierung verwendet werden, was zu Kosteneinsparungen und einer höheren Produktqualität führt.
- Sicherere, effizientere Produktion: KI kann Prozesse automatisieren, um die Konsistenz, Wiederholbarkeit und den Durchsatz zu verbessern und menschliche Eingriffe zu minimieren, insbesondere bei sich wiederholenden Aufgaben. Außerdem kann sie die Produktionsqualität und den Zustand von Maschinen überwachen und Warnungen zu Problemen senden. KI-erweiterte intelligente Roboter können zur Ausführung einer oder mehrerer gezielter physischer Aufgaben für die Unterstützung menschlicher Mitarbeiter oder für Aufgaben in potenziell gefährlichen Bereichen zum Schutz der Sicherheit von Mitarbeitern verwendet werden.
- Erhöhte Transparenz in der Lieferkette: KI kann zur Analyse, Visualisierung und Erforschung vernetzter Daten und der Beziehungen zwischen Produkten (Fahrzeugen), Menschen (Fahrern) und dem Fertigungsbetrieb verwendet werden. Dies kann die Verwaltung der Lieferkette erleichtern und die Mengen und Routen entsprechend den Anforderungen anpassen, um die Nachfrage zu erfüllen oder die Lieferung zu optimieren.
- Beschleunigtes Fahrzeugdesign und -entwicklung: Von der Ideenfindung bis zur Produktion kann KI-gestütztes Design und auf Erkenntnissen aus der Physik basierende KI (Physics-Informed AI, PIAI) zur Erforschung, Evaluierung und Prototypisierung effizienterer und sichererer Designs verwendet werden, die durch simulierte Bedingungen und auf der Grundlage physischer Realitäten optimiert werden. Digitale Zwillinge sowie virtuelle Darstellungen realer Produkte, die durch reale Daten gestützt sind, können auch zur Unterstützung von Design- und Testverbesserungen verwendet werden, um variable Ergebnisse vorherzusagen und die Leistung zu optimieren, ohne das tatsächliche Fahrzeug zu beeinträchtigen.
- Datengestützte Erkenntnisse: KI-Analysen riesiger Datenmengen aus vernetzten Fahrzeugen können Erkenntnisse zur Verbesserung von Produkten und Diensten liefern. KI-Analysen von Vertriebs- und Produktionsdaten können zur Regulierung der Produktion, zur Anpassung von Funktionen und Designs basierend auf Kundenpräferenzen verwendet werden und zur Optimierung von Vertriebsprozessen beitragen.
KI in der Automobilindustrie – Anwendungsfälle
KI-gestützte Sensoren, KI-basierte Lösungen für maschinelles Sehen, maschinelles Lernen und Deep Learning, die Verarbeitung natürlicher Sprache und generative KI (GenAI) werden alle verwendet, um KI-Anwendungsfälle in der Automobilindustrie zu ermöglichen. Infolgedessen werden das tägliche Fahren, die Fahrzeugleistung und die Fertigungsprozesse sicherer, intelligenter, effizienter und kostengünstiger. Hier sind einige zusätzliche Anwendungen dieser KI-Technik:
- Für autonomes und assistiertes Fahren ermöglicht KI selbstfahrende Autos durch die Verarbeitung von Daten von Sensoren, Kameras und Radaren, um die Navigation zu ermöglichen, die Straßenbedingungen zu überwachen und in nahezu Echtzeit auf Gefahren und unerwartete Situationen zu reagieren und vor diesen zu warnen. Funktionen, einschließlich Spurhalteassistenten, tragen auch zur Verbesserung der Fahrersicherheit bei.
- Künftige vernetzte Autos werden den Datenaustausch mit Geräten und Remote-Diensten ermöglichen, um mit anderen Fahrzeugen zu kommunizieren und so sichere Fahrabstände einzuhalten, Verkehrsmanagern helfen, die Straßenbedingungen zu verstehen, um den Verkehrsfluss bei der Routenplanung und der Unfallprävention zu berücksichtigen und den Fahrern On-Demand-Erkenntnisse, fahrzeuginterne Diagnosen, proaktive Reparaturwarnungen und Streaming-Infotainment bieten. Ein neuer Anwendungsfall umfasst die Kommunikation mit Drive-in-Zahlungssystemen bei der Bezahlung von Einkäufen.
- In der Automobilfertigung kann KI sogenannte Dark Factorys (dunkle Fabriken) ermöglichen, die mit automatisierter Ausrüstung mit minimalen menschlichen Aktivitäten betrieben werden, auch im Dunkeln ohne Beleuchtung. KI kann die Effizienz und Produktionskapazität mit fehlerfreier Qualität steigern, was auch als Lights-out-Fertigung (lichter aus) bezeichnet wird.
Die Zukunft der KI in der Automobilindustrie
Die schnelle Weiterentwicklung technischer Funktionen fördert innovative Anwendungsfälle und damit auch die Erwartungen von Verbrauchern und der Branche. Die Automobilindustrie durchläuft zudem einen technologischen Wandel von analogen zu vollständig digitalen Architekturen. Zugleich findet ein Übergang von Verbrennungsmotoren zu elektrischem Antrieb und von Geräten mit fest definierten Funktionen zu softwaredefinierter Datenverarbeitung statt. Diese Digitalisierung ist für die Unterstützung von Erlebnissen und Effizienz der nächsten Generation von wesentlicher Bedeutung.
KI-Anwendungsfälle in der Automobilindustrie werden auch weiterhin Daten nutzen, um Fahrern, Fahrzeugen und deren Fertigungsprozessen einen größeren Mehrwert zu bieten, was zu zukünftigen Fortschritten für Einzelpersonen und die Branche führt.
Allerdings ist die Nutzung von Einsatzmöglichkeiten der KI in der Automobilindustrie ohne zeitliche und ressourcenbedingte Investitionen sowie Überlegungen zur menschlichen Sicherheit, zum Datenschutz und zur Datensicherheit, zu Compliance- und regulatorischen Anforderungen und einem verantwortungsvollen KI-Ansatz nicht möglich. Die Zusammenarbeit mit einem Technologiepartner zur Planung von KI-Initiativen kann zur Berücksichtigung dieser Überlegungen beitragen und dass die Investitions-Roadmaps die geschäftlichen Anforderungen und die bestehende Infrastruktur mit den passenden KI-basierten Lösungen angeglichen werden, um eine höhere Rendite zu erzielen.