KI in der Automobilindustrie

Künstliche Intelligenz hat längst Einzug in zahlreiche Branchen gehalten und dort für revolutionäre Veränderungen gesorgt. Von der Art und Weise, wie Geschäftsmodelle entwickelt werden, bis hin zu den Feinheiten von Produktionsprozessen – überall hinterlässt KI ihre Spuren. Besonders spannend wird es in der Automobilindustrie, wo sich eine Vielzahl innovativer Anwendungsmöglichkeiten eröffnet. Mit der neuen KI-Verordnung der EU kommen nun auch Ordnung und Sicherheit ins Spiel (siehe unten).

Doch was sind die konkreten Anwendungsfelder von KI in der Automobilindustrie? Wo liegen die Chancen und wo die Herausforderungen? Und welche Rolle spielt KI tatsächlich in dieser hoch technologischen Branche? Diese Fragen werden im folgenden Artikel beleuchtet, um einen umfassenden Überblick über die aktuellen Entwicklungen und zukünftigen Perspektiven zu bieten.

Einsatz von KI in der Automobilindustrie

Die Automobilindustrie erlebt durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) eine tiefgreifende Transformation. KI-basierte Systeme, insbesondere Large Language Models (LLMs), spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Geschäftsprozessen.
Diese Modelle ermöglichen es, unstrukturierte Daten zu erschließen und dadurch die Effizienz und strategische Planung von Unternehmen zu verbessern.

Ein herausragendes Beispiel dafür ist die Nutzung generativer KI in Sprachassistenzsystemen, wie sie von General Motors und Mercedes-Benz implementiert wurden. Diese Systeme schaffen eine natürliche Kommunikation zwischen Fahrer und Fahrzeug, wodurch das Fahrerlebnis deutlich verbessert wird. Zudem nutzen Unternehmen wie Toyota KI, um den Kundenservice zu optimieren, indem spezialisierte Plattformen die Bearbeitung von Kundenanfragen effizienter gestalten.

In der Fahrzeugentwicklung beschleunigt generative KI den Entwicklungsprozess und verbessert das Design, indem durch Methoden wie inverses Design verwendet, bei dem spezifische Materialeigenschaften vorgegeben und geeignete Materialien gesucht werden. Insgesamt tragen diese Anwendungen dazu bei, die Automobilindustrie flexibler, effizienter und wettbewerbsfähiger zu machen.

KI im Controlling der Automobilindustrie

Im Bereich Controlling spielt Künstliche Intelligenz eine entscheidende Rolle, die Geschäftsführung dabei zu unterstützen, ihre Ziele effizient zu erreichen und die finanzielle Gesundheit des Unternehmens zu sichern. 

KI ermöglicht tiefgehende Analysen von Finanzdaten und erkennt komplexe Datenmuster, die mit traditionellen Methoden schwer zu identifizieren wären. Dies hilft dabei, verborgene Risiken und Chancen im Geschäftsbetrieb zu entdecken. Außerdem erleichtert die KI die Prognose zukünftiger Finanztrends durch maschinelles Lernen, basierend auf historischen Daten und aktuellen Marktbedingungen. Dies ermöglicht es Unternehmen, proaktiv auf Herausforderungen und Chancen zu reagieren.

Durch Automatisierung von wiederkehrenden und zeitaufwändigen Aufgaben wie der Berichterstellung, Datensynchronisation und Abweichungsanalysen spart KI Zeit und reduziert menschliche Fehler. Echtzeit-Berichterstattung durch KI-gestützte Dashboards bietet Entscheidungsträgern jederzeit einen aktuellen Überblick über die finanzielle Lage des Unternehmens, was schnellere und fundiertere Entscheidungen ermöglicht. 

Zudem unterstützt KI bei der Budgetierung und Planung durch die Analyse der Daten aus verschiedenen Abteilungen, präzise Budgetvorhersagen und effizientere Zuweisung von Ressourcen.

Herausforderungen und Lösungen

Trotz der zahlreichen Chancen, die Künstliche Intelligenz (KI) für die Automobilindustrie bietet, stehen Hersteller vor bedeutenden Herausforderungen. Eine der größten Hürden ist noch immer die weltweite Chip-Knappheit, die zwar in großen Teilen überwunden wurde, aber bis heute zu erheblichen Produktionsausfällen führt.
KI-Technologien, wie beispielsweise Line-of-Code Intelligence-Updates, zeigen hier Potenzial, indem sie den benötigten Chipspeicherplatz reduzieren und somit effizientere Softwareaktualisierungen ermöglichen.

Ein weiteres Problem in der Automobilbranche sind Software-Rückrufe, die oft aufgrund von Sicherheitsanforderungen notwendig werden. KI kann hierbei entscheidend helfen, indem sie die Entwickler bei der Erstellung und Überprüfung von Fahrzeugsoftware unterstützt. Technologien wie die von Aurora Labs generieren detaillierte Datensätze auf Codezeilenebene, die es ermöglichen, komplexe Informationen in leistungsstarke Tools für Softwareentwickler zu verwandeln. Dies minimiert Fehler und verhindert Rückrufe, da die gegenseitigen Abhängigkeiten besser verstanden werden und somit Fehler in anderen Fahrzeugbereichen vermieden werden.

Neben diesen technologischen Herausforderungen stehen Automobilhersteller unter dem Druck geringer Gewinnspannen und zunehmendem Wettbewerb durch neue Mobilitätsunternehmen. KI hilft hier den Herstellern bei der Entwicklung neuer softwarebasierter Angebote. Ein reibungsloser Ablauf von der Bestellung bis zum Update ermöglicht es Kunden, neue Funktionen wie Abonnementdienste und Beschleunigungs-Upgrades optimal zu nutzen, was den Herstellern neue Einnahmequellen eröffnet.

Zusätzlich zu diesen Herausforderungen bringt die Integration von KI neue Anforderungen und Veränderungen in der Automobilindustrie mit sich. Cloud-basierte Mobility Services, autonomes Fahren und die zunehmende Digitalisierung der Unternehmensprozesse erfordern umfassendes IT-Know-how. Die Elektrifizierung der Fahrzeugflotten bedeutet eine Verschiebung von Hardware- zu Software-Fokus, was den Aufbau von IT-Kompetenzen in der gesamten Branche unverzichtbar macht. Automatisierung in Produktion und Logistik wird weiter vorangetrieben, um den steigenden globalen Wettbewerb zu bewältigen, während digitale Vertriebskanäle und ein digitalisierter Aftermarket die Kundenbeziehungen und Serviceangebote grundlegend verändern.

Abschließend müssen sich Automobilhersteller und Zulieferer an den Trends der Nachhaltigkeit orientieren, um den veränderten Konsumenteninteressen gerecht zu werden. Neben den Trends der Elektromobilität und vernetzten Verkehrssystemen bestimmt vor allem die Digitalisierung die aktuelle Nachhaltigkeitsstrategie im Automobilsektor. Von intelligenten Fertigungsprozessen bis hin zum datengesteuerten Lieferkettenmanagement verbessert sie die betriebliche Effizienz und verringert den Verbrauch natürlicher Ressourcen. Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), das Internet der Dinge (IoT) und digitale Zwillinge ermöglichen vorausschauende Wartung, optimieren den Energieverbrauch und minimieren Abfälle. 

Die Herausforderungen sind zahlreich, doch mit der richtigen Nutzung von KI und einer strategischen Anpassung an die neuen Marktbedingungen kann die Automobilindustrie ihre Wettbewerbsfähigkeit erhalten und sogar ausbauen.

Auswirkungen der neuen EU-KI-Regulierung

Die neuen EU-Regulierungen für Künstliche Intelligenz (KI) haben bedeutende Auswirkungen auf die Automobilindustrie, indem sie einen strukturierten Rahmen für die sichere und effiziente Nutzung von KI-Technologien schaffen. Die EU strebt an, Vorteile wie verbesserte Gesundheitsfürsorge, sichereren Verkehr, effizientere Fertigung und nachhaltigere Energieversorgung zu maximieren und gleichzeitig Risiken zu minimieren.

Der im April 2021 vorgestellte Rechtsrahmen basiert auf einem risikobasierten Ansatz, bei dem KI-Systeme je nach eingeschätztem Risiko unterschiedlich reguliert werden. Systeme mit inakzeptablem Risiko, etwa solche, die für Verhaltensmanipulation oder soziales Scoring genutzt werden, sind verboten. Hochrisikosysteme, die beispielsweise in Fahrzeugen verwendet werden, unterliegen strengen Sicherheits- und Transparenzanforderungen und müssen in einer EU-Datenbank registriert werden.

Für die Automobilindustrie bedeutet dies, dass alle neuen Fahrzeuge ab 2024 mit fortgeschrittenen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) ausgestattet sein müssen. Diese umfassen intelligente Geschwindigkeitsunterstützung, Rückfahrkameras und Aufmerksamkeitswarnungen. KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Einhaltung dieser Vorschriften durch umfassende Tests und Validierungen.

Die Gesetzgebung sieht unterschiedliche Übergangsfristen vor: Während das Verbot von Systemen mit unannehmbarem Risiko sechs Monate nach Inkrafttreten gilt, haben Hochrisikosysteme bis zu 36 Monate Zeit, um den neuen Anforderungen zu entsprechen. Das gibt der Automobilindustrie ausreichend Zeit zur Anpassung.

Zusammengefasst sorgen die neuen EU-KI-Regulierungen dafür, dass die Nutzung von KI in der Automobilindustrie sicher, transparent und innovativ erfolgt, was die Produktqualität und Sicherheit erhöht und das Vertrauen der Verbraucher stärkt.

Auch andere Branchen werden durch KI transformiert… Kennen Sie die neuesten Entwicklungen in der Versicherungsbranche? Hier geht’s zu den Insights.

Schlussfolgerung

Zusammengefasst zeigt die Automobilindustrie, wie KI-Innovationen nicht nur die Produktentwicklung und Produktion revolutionieren, sondern auch die gesamte Branche in eine nachhaltige Zukunft führen können.
Auf dem Weg zu mehr Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit trägt Künstliche Intelligenz durch den effizienten Umgang mit wertvollen Ressourcen dazu bei, die Automobilindustrie grundlegend zu transformieren und innovative Lösungen für die Zukunft zu gestalten.

Die neuen EU-KI-Regulierungen bieten dabei einen klaren Rahmen für die sichere und transparente Nutzung von KI-Technologien, was die Produktqualität erhöht und das Verbrauchervertrauen stärkt. 

In diesem dynamischen Umfeld ist es entscheidend, einen starken Partner an seiner Seite zu haben, der mit Fachwissen und Beratung unterstützt. Ein solcher Partner trägt dazu bei, die Potenziale von KI voll auszuschöpfen und eine zukunftsorientierte Strategie zu entwickeln.