Treiber für Innovation
Generative KI in der Automobilbranche
Ein dynamischer Markt, anspruchsvolle Kunden und disruptive Technologien stellen die Autoindustrie vor Herausforderungen. Generative KI (GenAI) hat das Potenzial, der Katalysator für neue Entwicklungen zu sein und zentrale Lösungsansätze für künftige Problematiken der Branche bereitzustellen.
In Kooperation mit Bayern Innovativ und unter Beteiligung von Entscheidern aus OEMs, Zulieferern sowie Experten aus der Forschung, hat die Digitalberatung Futurice im Herbst 2023 einen Workshop zum Thema GenAI in der Automobilbranche durchgeführt. Dabei wurden gemeinsam verschiedene Aspekte erarbeitet, wie generative KI in Zukunft effizient und gewinnbringend genutzt werden kann.
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Globale Lieferketten und Handelskonflikte: Wirtschaftliche Unsicherheiten angehen
Globale Lieferketten und Handelskonflikte sind mit wirtschaftlichen Unsicherheiten verbunden, die sich negativ auf die Produktion auswirken können. Durch die Kombination des sogenannten Digital Product Passports und GenAI können Unternehmen ihre Produktionsabläufe einfacher analysieren und schneller optimieren. Das raschere Einbringen von Vorschlägen zur Prozessverbesserung macht einen wesentlichen Bestandteil bei der globalen Restrukturierung der Lieferketten aus. Außerdem können dadurch eine effizientere Zuteilung von Ressourcen erreicht und somit Störungen innerhalb der Lieferketten vorgebeugt werden.
Globale Lieferketten und Handelskonflikte: Wirtschaftliche Unsicherheiten angehen
Globale Lieferketten und Handelskonflikte sind mit wirtschaftlichen Unsicherheiten verbunden, die sich negativ auf die Produktion auswirken können. Durch die Kombination des sogenannten Digital Product Passports und GenAI können Unternehmen ihre Produktionsabläufe einfacher analysieren und schneller optimieren. Das raschere Einbringen von Vorschlägen zur Prozessverbesserung macht einen wesentlichen Bestandteil bei der globalen Restrukturierung der Lieferketten aus. Außerdem können dadurch eine effizientere Zuteilung von Ressourcen erreicht und somit Störungen innerhalb der Lieferketten vorgebeugt werden.
Fachkräftemangel und Kompetenzwandel: Wissenslücken verhindern
Der Mangel an Fachkräften und der stetige Wandel der erforderlichen Kompetenzen stellen Unternehmen vor große Herausforderungen. Insbesondere die große Welle an Renteneintritten der sogenannten Boomer-Generation bis Ende des Jahrzehnts wird zu Wissensverlusten führen. GenAI ist in diesem Fall ein gutes Mittel, um vorhandene Informationen und Wissen angepasst an Nutzergruppen und Kommunikationskanäle aufzubereiten und um riesige Datenmengen nutzbar zu machen. Zusätzlich kann die Technologie dabei helfen, personalisierte Lernmodelle zu entwickeln, welche die berufliche Weiterbildung effektiv an die individuellen Bedürfnisse der Mitarbeiter anpassen und so zur Schließung der Qualifikationslücken beitragen.
Emissionsvorschriften: Umweltfreundliche Antriebstechnologien entwickeln
Die Entwicklung umweltfreundlicher Antriebstechnologien stellt eine zentrale Herausforderung für die Automobilindustrie dar, bedingt durch steigende Umweltanforderungen und verschärfte Emissionsvorschriften. Es gilt, Lösungsansätze zu entwickeln, die umfangreiche Designvarianten für Antriebssysteme generieren und simulationsgestützte Optimierungen durchführen. GenAI kann das leisten. Durch die präzise Auswahl von Materialien und die Simulation verschiedener Testszenarien können langlebige und ressourcenschonende Antriebsalternativen entwickelt werden. Die Energieeffizienz von Fahrzeugen kann durch genaue Energiemanagement-Strategien verbessert werden. GenAI unterstützt dabei die Entstehung innovativer Konzepte wie beispielsweise Wasserstoffantriebe.
GenAI als neue Schlüsseltechnologie
Generative künstliche Intelligenz kann also zu einer Schlüsseltechnologie werden, die die Automobilindustrie bei einer besseren Strategieentwicklung unterstützen kann und da- rüber hinaus auch beim Thema Customer Experience gern als Hilfsmittel genutzt wird. Um zu definieren, welche Use Cases am wichtigsten werden, hat es sich Futurice zur Aufgabe gemacht, nicht nur theoretische Konzepte zu diskutieren, sondern konkrete Anwendungsfälle aufzuzeigen, wie generative KI in der Automobilbranche zum Einsatz kommen und die Beschäftigten in dieser Branche unterstützen kann:
1. Designoptimierung durch Variationen
Durch die Verarbeitung von internen Unternehmensdaten sowie externen Marktdaten lassen sich dank GenAI frühzeitig relevante Marktsignale identifizieren. Dies ermöglicht nicht nur die Produktion einer größeren Anzahl von Entwürfen, sondern insbesondere die Schaffung von Entwürfen, die auf die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden ausgerichtet sind. Dabei bleibt die Corporate-Car-Design-Identität erhalten und kann innerhalb definierter Rahmen weiterentwickelt werden. Ein Beispiel einer Designoptimierung könnte ein Algorithmus sein, der Tausende von Stoßfängerdesigns durchgespielt hat, um dasjenige zu identifizieren, das den Luftwiderstand am besten minimiert und gleichzeitig optisch ansprechend ist.
2. Verbesserung des Produktionsprozesses
Ein entscheidender Bereich, in dem Generative KI ihre Stärken ausspielt, liegt in der Optimierung von Produktionsabläufen. Durch die Möglichkeit, maßgeschneiderte Bauteile zu fertigen und Ressourcen effizienter zuzuweisen, lassen sich Produktionsprozesse in der Automobilindustrie erheblich steigern. Diese Effizienzoptimierung ermöglicht nicht nur Kosteneinsparungen, sondern auch eine nachhaltigere Produktion. Ein Beispiel hierfür ist die Anpassung von Materialmischungen für bestimmte Fahrzeugkomponenten, um sowohl die Leistung als auch die Nachhaltigkeit zu verbessern.
3. Entwicklung autonomer Fahrzeuge
Generative KI spielt eine Schlüsselrolle in der Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Insbesondere unterstützt sie die Verfeinerung komplexer Algorithmen, die für eine präzise Navigation in verschiedenen Verkehrsszenarien erforderlich sind. Durch die Anwendung der Technologie werden autonome Fahrzeuge nicht nur sicherer, sondern auch anpassungsfähiger und können sich besser an unterschiedliche Verkehrsumgebungen adaptieren. Ein Beispiel hierfür ist ein Algorithmus, der eigenständig lernt, Fußgänger von Objekten am Straßenrand zu unterscheiden.
4. Personalisierung von Fahrzeugmodellen
Mit Hilfe von GenAI können Designer und Ingenieure individuelle Fahrzeugmodelle kreieren, die genau auf die Wünsche der Kunden zugeschnitten sind. Dies könnte so weit gehen, dass Kunden in der Zukunft über eine interaktive Schnittstelle ihre eigenen Fahrzeugvarianten konfigurieren können.
5. Beschleunigung von Innovationszyklen
Dank generativer KI können Entwicklungszeiten verkürzt werden, da Prototypen schnell erstellt und getestet werden können – schon heute werden beispielsweise durch virtuelle Crash-Test-Programme in Echtzeit Veränderungen am Chassis durchgeführt, um die Sicherheit der Fahrenden zu erhöhen.
GenAI als Wettbewerbsvorteil
Die Integration generativer KI in die Automobilindustrie wird in Zukunft weiter an Dynamik gewinnen. Aus diesem Grund sollten Unternehmen vermehrt auf diese Technologie zurückgreifen. Nicht nur, um ihre Prozesse effizienter zu gestalten, sondern auch, um ihre Innovationsfähigkeit im Bereich Fahrzeugdesign und -funktionalitäten zu stärken.
Die reibungslose Integration von GenAI in bestehende Abläufe ermöglicht nicht nur eine Beschleunigung der Innovationszyklen, sondern eröffnet auch neue Perspektiven für hochgradig personalisierte Fahrzeugmodelle, die den sich kontinuierlich verändernden Bedürfnissen der Verbraucher gerecht werden. Somit wird GenAI zu einem integralen Bestandteil von Forschung, Entwicklung und Produktion in der Automobilindustrie – ihr Potenzial reicht weit über die Bewältigung aktueller Herausforderungen hinaus, ebnet den Weg für zukünftiges Wachstum und Fortschritt und könnte für Automobilhersteller in der Zukunft zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden.
Der Autor
Christoph Nützel
ist Head of Technology, Data & Analytics bei der Innovations- und Digitalberatung Futurice. Seine Expertise liegt in der Kombination von Strategie, Technologie, Daten und Change Management, um Lösungen zu schaffen, bei denen der Mensch im Mittelpunkt steht. Nützel verfügt über umfangreiches Wissen in der modernen Softwareentwicklung in agilen Umgebungen und in der Leitung agiler Teams für die Bereitstellung von Ökosystemdiensten, Plattformen und digitalen Zwillingen, die Auswirkungen auf Industrie und Gesellschaft haben.
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