Künstliche Intelligenz in der

Automobil – industrie

Die Automobilindustrie steht vor einem tiefgreifenden Wandel, der maßgeblich von Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz (KI) angetrieben wird. Dieser Artikel untersucht den breiten Einsatz von KI-Technologien in verschiedenen Bereichen der Automobilindustrie und beleuchtet deren Auswirkungen auf Kalkulation, Forschung/Entwicklung, Produktion, Wartung und die Einführung autonomer Fahrzeuge. Dabei werden fachliche Details zu den eingesetzten KI-Systemen und den verwendeten Frameworks sowie konkrete Beispiele behandelt.

KI Systeme

Kalkulation und Kostenoptimierung

Von präzisen Preisprognosen bis zur Just-in-Time-Beschaffung – KI-Systeme verändern die Art und Weise, wie Automobilhersteller wirtschaftlich arbeiten

Kostenschätzungen und Prognosen

Materialbedarf und Lagerverwaltung: Automobilhersteller setzen KI-Systeme wie SAP Integrated Business Planning ein, um den genauen Bedarf an Materialien zu prognostizieren. Das Framework verwendet historische Daten, Markttrends und Produktionspläne, um präzise Vorhersagen zu generieren und eine Just-in-Time-Beschaffung zu ermöglichen. Dadurch werden Lagerkosten minimiert und die Produktion effizienter gestaltet.

Preisgestaltung und Angebotsanpassung: Unternehmen wie Ford nutzen dynamische Preisoptimierungsalgorithmen, die auf Machine Learning basieren. Diese passen die Fahrzeugpreise in Echtzeit anhand von Kundenverhalten und Marktbedingungen an. Dadurch können Hersteller ihre Gewinnmargen optimieren und Wettbewerbsvorteile erzielen.

Lieferantenmanagement

Lieferantenbewertung und Risikomanagement: Das Framework Coupa Risk Assess hilft Automobilherstellern dabei, die Leistung von Lieferanten zu bewerten. Es analysiert Faktoren wie Lieferzeit, Qualität und Compliance-Risiken, um die besten Lieferanten auszuwählen. Dies trägt dazu bei, Engpässe und Qualitätsprobleme in der Lieferkette zu minimieren.

Automatisierte Bestellprozesse: KI-unterstützte Lösungen wie IBM Procurement mit Watson ermöglichen automatisierte Bestellprozesse. Sie erkennen automatisch niedrige Lagerbestände und generieren Bestellungen, die direkt an die Lieferanten gesendet werden. Dies beschleunigt den Beschaffungsprozess und reduziert den Arbeitsaufwand.

Nachhaltiges Lieferkettenmanagement: Das Framework Llamasoft Supply Chain Guru verwendet KI, um nachhaltige Lieferketten zu gestalten. Es optimiert Routen, um den Kraftstoffverbrauch zu minimieren, und berücksichtigt den Einsatz von umweltfreundlichen Verpackungsmaterialien. Dies trägt zur Reduzierung des ökologischen Fußabdrucks der Automobilindustrie bei.

Künstliche Intelligenz

Forschung und Entwicklung

Designoptimierung

Crashsimulation und Sicherheitsdesign: Automobilhersteller wie Mercedes-Benz setzen das Framework ANSYS Mechanical ein, um Crashsimulationen durchzuführen. Es ermöglicht das Testen von Hunderten von Crashszenarien in virtuellen Umgebungen, bevor physische Prototypen erstellt werden. Dies verkürzt die Entwicklungszeit und senkt die Kosten für physische Tests.

Materialforschung und Leichtbau: KI wird in der Materialentwicklung eingesetzt, etwa von Tesla. Durch maschinelles Lernen werden Materialien mit optimalen Eigenschaften identifiziert. Beispiel: Verbesserung von Batterien für Elektrofahrzeuge. Die gezielte Entwicklung neuer Materialien trägt zur Gewichtsreduzierung und damit zur Steigerung der Energieeffizienz bei.

Aerodynamik-Optimierung: Mit dem Framework SimScale können Automobilhersteller die Aerodynamik ihrer Fahrzeuge simulieren und optimieren. Dies trägt zur Reduzierung des Luftwiderstands und damit des Kraftstoffverbrauchs bei. Die Simulation ermöglicht es, das Design von Fahrzeugen kontinuierlich zu verbessern.

Autonome Fahrzeugentwicklung

Sensorfusion und Umgebungswahrnehmung: Waymo, eine Tochtergesellschaft von Alphabet, verwendet ein eigenes Framework zur Sensorfusion. Es kombiniert Daten von Lidar, Radar und Kameras, um eine umfassende Umgebungswahrnehmung für selbstfahrende Autos zu gewährleisten. Dies ist entscheidend für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge.

Verhaltensplanung und Entscheidungsfindung: Mobileye, ein führendes Unternehmen für Fahrerassistenzsysteme, nutzt KI für die Verhaltensplanung autonomer Fahrzeuge. Es erkennt Verkehrssituationen und trifft Entscheidungen, um sicher zu navigieren. Dadurch wird das autonome Fahren in komplexen Verkehrsumgebungen ermöglicht.

Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation: KI-gesteuerte Kommunikationssysteme in autonomen Fahrzeugen ermöglichen die Echtzeitkommunikation zwischen Fahrzeugen. Beispiel: Koordination von Spurwechseln und Kreuzungen zur Vermeidung von Unfällen. Dies erhöht die Sicherheit und Effizienz des autonomen Verkehrs.

Produktion und Fertigung

Qualitätssicherung

Bilderkennung und Fehlererkennung

Das Framework Cognex Deep Learning Inspector erkennt fehlerhafte Bauteile durch Bilderkennung. Es überprüft Oberflächen auf Kratzer, Risse und andere Mängel. Diese präzise Qualitätskontrolle führt zu einer Reduzierung von Ausschuss und Ausschusskosten.

Robotergesteuerte Montage

KI-gesteuerte Roboterarme, wie sie bei BMW verwendet werden, können präzise Schweiß- und Montageaufgaben durchführen. Die KI passt sich automatisch an Abweichungen in den Materialien an. Dies erhöht die Produktionsgenauigkeit und -effizienz.

Prozessüberwachung und -optimierung

Das Framework Siemens MindSphere sammelt Daten aus der Produktion und verwendet KI, um den Fertigungsprozess in Echtzeit zu überwachen. Abweichungen werden erkannt und optimale Parameter angepasst. Dies führt zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Produktionsprozesse.

KI Systeme

Fertigungoptimierung

Von Echtzeitüberwachung bis zur vorausschauenden Wartung – KI-Systeme optimieren die Produktionseffizienz und Nachhaltigkeit. Tauchen Sie ein in die Welt der intelligenten Fertigung.

Predictive Maintenance für Maschinen

Die Plattform GE Predix verwendet KI, um Echtzeitdaten von Maschinen und Sensoren zu analysieren. Sie erkennt ungewöhnliches Verhalten und passt Parameter wie Temperatur und Druck an, um die Effizienz zu maximieren. Dies minimiert den Energieverbrauch und Abfall.

Echtzeitüberwachung und Anpassung

Ressourcenmanagement und Energieeffizienz

Das Framework ABB Ability optimiert den Einsatz von Ressourcen in der Produktion. Es steuert beispielsweise Roboter und Maschinen so, dass Energieeinsparungen erzielt werden. Dies trägt zur Nachhaltigkeit und Kostenreduzierung bei.

Motor- und Getriebewartung: Automobilhersteller wie General Motors nutzen KI, um Sensordaten aus Motoren und Getrieben zu analysieren. Abweichungen von Normwerten deuten auf bevorstehende Probleme hin, die frühzeitig behoben werden können. Dadurch wird die Zuverlässigkeit der Fahrzeuge erhöht.

Flottenmanagement: Unternehmen wie UPS setzen Flottenmanagement-Systeme mit KI ein, um den Zustand ihrer Fahrzeuge zu überwachen. Diese Systeme empfehlen Wartungsmaßnahmen, um Ausfälle zu verhindern. Dies gewährleistet eine reibungslose Logistik und Lieferung.

Kundensupport und -kommunikation: KI-basierte Chatbots wie der von BMW bieten Kunden rund um die Uhr Unterstützung. Sie können Fragen zu Fahrzeugfunktionen beantworten und Terminvereinbarungen für Wartungen vornehmen. Dadurch wird der Kundenservice verbessert und die Zufriedenheit gesteigert.

Verkehrsflussoptimierung: Ein Konsortium aus verschiedenen Automobilherstellern arbeitet an KI-gesteuerten Systemen, die die Kommunikation zwischen autonomen Fahrzeugen ermöglichen. Sie passen die Fahrweise an, um den Verkehrsfluss zu optimieren und Staus zu minimieren. Dies trägt zur Effizienz des Straßenverkehrs bei.

Ethik und Sicherheit: Entwickler von autonomen Fahrzeugen, wie Google und Uber, integrieren ethische Entscheidungsmodelle in ihre KI-Systeme. Diese Modelle berücksichtigen die Sicherheit von Insassen und Fußgängern in kritischen Situationen.

Fahrzeugindividualisierung: Tesla ermöglicht es Kunden, über die Tesla-App bestimmte Fahrzeugeinstellungen individuell anzupassen, wie die Sitzposition und die Beleuchtung. Dies trägt zur Steigerung des Komforts und der Fahrzeugbindung bei.

Sprachgesteuerte Assistenzsysteme: Fahrzeuge von Mercedes-Benz sind mit dem KI-System Mercedes-Benz User Experience (MBUX) ausgestattet. Fahrer können das System über natürliche Sprache steuern, um Navigation, Musik und Klimatisierung anzupassen. Dies erhöht die Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit.

Predictive User Experience: Das KI-System von Ford analysiert das Fahrverhalten und die Vorlieben des Fahrers. Es schlägt automatisch Musik, Routen oder Fahrzeugeinstellungen vor, um eine personalisierte Erfahrung zu bieten. Dadurch wird die Bindung des Kunden an die Marke gestärkt.

Lidar- und Radarverarbeitung: Waymo nutzt leistungsstarke KI-Algorithmen zur Verarbeitung von Lidar- und Radar-Daten. Dies ermöglicht eine präzise 3D-Umgebungswahrnehmung und die Erkennung von Hindernissen. Die KI identifiziert Fußgänger, Fahrzeuge und andere Objekte, um sichere Fahrentscheidungen zu treffen.

HD-Karten und Lokalisierung: NVIDIA verwendet KI zur Erstellung hochauflösender Karten. Diese Karten enthalten Details wie Fahrbahnmarkierungen und Verkehrsschilder und unterstützen die genaue Lokalisierung autonomer Fahrzeuge. Dadurch wird die präzise Positionierung und Spurführung ermöglicht.

Objekterkennung und -verfolgung: Mobileye entwickelt fortschrittliche KI-Modelle, um Objekte wie Fußgänger und andere Fahrzeuge in Echtzeit zu erkennen und zu verfolgen. Dies ist entscheidend für die sichere Navigation autonomer Fahrzeuge im Straßenverkehr.

Der Einsatz von KI in der Automobilindustrie hat nicht nur zu Effizienzsteigerungen in der Produktion und Kosteneinsparungen in der Kalkulation geführt, sondern auch die Entwicklung autonomer Fahrzeuge ermöglicht. Die Integration von KI in Wartung und Kundenservice verbessert die Fahrzeugzuverlässigkeit und steigert die Kundenzufriedenheit. Die Automobilindustrie bleibt eine der treibenden Kräfte bei der Weiterentwicklung von KI-Technologien und wird weiterhin Innovationen hervorbringen, die unsere Mobilität und unser tägliches Leben verändern. Die Implementierung erfolgt in einer breiten Palette von Anwendungen, die von der Kalkulation bis zur autonomen Fahrt reichen und die Industrie in Richtung einer nachhaltigen, effizienten und sicheren Zukunft lenken.