.jpg)
Rückläufige Absätze, disruptiver Wettbewerb und Transformation zur E-Mobilität: Die Automobilbranche schwächelt. Angesichts dieser Automobil-Entwicklung stellen sich viele mittelständische Betriebe die Frage: Gerade jetzt in KI investieren? Lohnt sich das überhaupt?
Die drängenden Herausforderungen kennen Sie: trotz steigender Kosten wettbewerbsfähig bleiben und Lieferketten mit begrenzten Ressourcen optimieren, ohne dass die Qualität darunter leidet.
Während etablierte Unternehmen um Marktanteile kämpfen, entwickelt sich AI immer mehr zum zentralen Differenzierungsmerkmal. Doch was kann KI in der Automobilbranche wirklich leisten und welche Chancen eröffnet sie für mittelständische Unternehmen? Dieser Artikel beleuchtet die wichtigsten Anwendungsbereiche.
Webcast
Wollen Sie KI erfolgreich integrieren? Erfahren Sie, wie ein PDM-System die Datenstruktur schafft, um Konstruktion und Produktion zu verbinden und Prozesse zu automatisieren.
KI in der Automobilindustrie automatisiert Produktionsprozesse, beschleunigt die Fahrzeugentwicklung durch klar strukturierte Simulationen und erleichtert Fahrentscheidungen mittels Echtzeit-Datenanalyse.
Konkret bedeutet das: Intelligente Algorithmen simulieren Fahrverhalten und analysieren Materialien in der Entwicklungsphase. In der Produktion lernen KI-gesteuerte Roboter von menschlicher Expertise. Zusätzlich verbessern KI-Assistenten den Kundenservice durch personalisierte Unterstützung und Verkehrssituationsanalyse.
Wie kann KI in der Automobilbranche die Fahrzeugentwicklung beschleunigen?
Schnellere Entwicklungszyklen durch intelligente Algorithmen
Die größten Zeitgewinne erzielt AI bereits durch virtuelle Testumgebungen für autonomes Fahren. Algorithmen generieren tausende Szenarien, die täglich im Straßenverkehr auftreten. Künstliche Intelligenz simuliert aber auch kritische Ausnahmefälle.¹
Mit Künstlicher Intelligenz können Entwicklerteams Extremsituationen durchspielen, die auf realen Teststrecken kaum reproduzierbar wären. Versagt ein System im virtuellen Test, erstellt die KI sofort weitere Varianten zur Problemanalyse. So lassen sich zudem auch noch Monate an Testzeit und Millionen an Kosten für physische Prototypen sparen.2
Umgekehrtes Design in der Materialwissenschaft
Besonders vielversprechend scheint der Ansatz des umgekehrten Designs: Anstatt vorhandene Materialien zu testen, definieren Entwicklerteams zunächst die gewünschten Eigenschaften wie Stromleitung oder Rostschutz. Basierend darauf sucht die KI dann gezielt nach geeigneten Materialien.
Engineering-Unternehmen setzen bereits auf maschinelles Lernen zur Fehlererkennung und nutzen fortschrittliche KI-Netzwerke für realistische 3D-Konstruktionen.
Podcast
Abhängigkeiten in der Lieferkette, enormer Innovationsdruck, strenge Qualitätsanforderungen: Wie können ERP-Systeme hier entlasten? Unser Expert Consultant für Automotive Ralf Marchlewitz gibt konkrete Antworten.
Wie verbessert KI in der Automobilindustrie Kommunikation und Kundenservice?
KI im Kundenservice verbessert Abläufe in der Automobilbranche durch automatische Analyse von Feedback und personalisierte Betreuung rund um die Uhr. Dank generativer KI werden Interaktionen um einiges intuitiver: Führende Automobilhersteller integrieren bereits fortschrittliche Sprachassistenten in ihre Infotainment-Systeme, die natürliche Gespräche führen.3
4.000 Teile, 8.500 Fahrzeuge: Wie ERP Variantenmanagement automatisiert
Die Bürstner GmbH & Co. KG produziert jährlich rund 2.500 Wohnwagen und 6.000 Wohnmobile mit hoher Variantenvielfalt. Dabei zeigte sich die Herausforderung, 4.000 Einzelteile effizient zu verwalten und Fahrzeuge fehlerfrei zu konfigurieren.3
Mit Proalpha ERP gelang es, den Konstruktionsaufwand deutlich zu reduzieren, Stücklisten automatisiert zu erstellen und Standorte nahtlos zu vernetzen.4 Diese ERP-Automatisierung legt den Grundstein für KI-gestützte Systeme.
Strikte OEM-Vorgaben, Qualitätsansprüche und Zeitdruck prägen den Alltag von Automobilzulieferern.
Proalpha-Lösungen mit über 30 Jahren Expertise:
- Integriertes ERP-System für präzise Steuerung aller Geschäftsabläufe
- Intelligente Pipeline-Steuerung für strategische Produktentwicklung
Warum ist KI der nächste logische Schritt für ERP in der Automobilindustrie?
Komplexe Geschäftsabläufe und die schiere Menge an Echtzeitdaten machen Künstliche Intelligenz zum nächsten logischen Schritt in der Automobilbranche. Hier sind Geschäftsprozesse eng verzahnt: Die Disposition steht im Zentrum und zwischen den Kernbereichen Produktion, Finanzen, Einkauf und Vertrieb fließen ständig Informationen, Dokumente und Materialien.
Wir von Proalpha kennen die Bedürfnisse von Automobilzulieferern aus langjähriger Branchenerfahrung. Für zuverlässige Lieferabrufe, EDI-Schnittstellen und Seriennummernverwaltung sind ERP-Systeme mit spezieller Automotive-Ausrichtung von Vorteil. KI-gestützte Lösungen bieten weitere Vorzüge, indem sie Engpässe vorhersagen, Wartungsbedarfe antizipieren und Produktionszyklen automatisch optimieren.
Besonders bei der Verwaltung komplexer Teileverfügbarkeiten zeigt sich der KI-Vorteil: AI analysiert historische Daten, externe Faktoren und Echtzeit-Informationen, um Ausfallzeiten zu minimieren.
Wie optimiert KI die Automobilproduktion?
Künstliche Intelligenz optimiert die Automobilproduktion durch schnelle Qualitätskontrolle, kürzere Entwicklungszeiten und einfachere Datenanalyse.
Kamerabasierte Prüfsysteme führen Qualitätskontrollen in Sekunden durch. Führende Zulieferer setzen zudem bereits künstlich erzeugte Bilder zur KI-Verbesserung ein. Dadurch verkürzen sich Entwicklungszyklen. Außerdem fungieren KI-Systeme als sprachbasierte Bedienoberfläche für Datenauswertung direkt am Fließband.
Wie sicher sind die Entscheidungen der KI in der Automobilbranche?
Die Sicherheit von KI-Entscheidungen hängt vom Anwendungsbereich und der Validierung ab. In kontrollierten Umgebungen wie der Produktionsplanung oder Qualitätskontrolle arbeitet KI bereits zuverlässig. Der KI-Einsatz in vollautonomen Fahrzeugen erfordert allerdings strengere Nachweisverfahren.
Neuronale Netze liefern Ergebnisse, die auf den ersten Blick vielversprechend scheinen. Häufig sind die Ergebnisse aber schwer nachvollziehbar. Die Automobilindustrie steht deshalb vor der Aufgabe, neue Sicherheitsstandards zu entwickeln.
Quellen:
1Vgl. McKinsey: What technology trends are shaping the mobility sector, https://www.mckinsey.com/features/mckinsey-center-for-future-mobility/our-insights/what-technology-trends-are-shaping-the-mobility-sector.
2Vgl. ebd.
3Vgl. Proalpha: Anwenderbericht Bürstner GmbH & Co. KG, https://www.proalpha.com/de/referenzen/buerstner-gmbh-co-kg.
4Vgl. ebd.
Sie haben Fragen rund um das Thema KI im Unternehmen?
Wir beraten Sie gerne!
