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KI in der Autoindustrie: 5000 Meilen in einer Stunde

(c) Getty Images/iStockphoto (Just_Super)
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Schneller, effizienter, ökonomischer: KI verändert die Automobilbranche bereits jetzt tiefgreifend. Autonomes Fahren ist dabei aber nicht das vorrangigste Thema.

Wenn es um KI in der Automobilbranche geht, dominiert autonomes Fahren die Schlagzeilen der Medien. In der Praxis spielt dieses Thema aber eine weit weniger wichtige Rolle. Zumindest wenn man den aktuellen Stand der praktischen Anwendungen von KI in den Unternehmen der Automotive Branche als Maßstab heranzieht. Das zeigt eine Umfrage von NetApp. Laut dieser Umfrage, die vom Marktforschungsinstitut mo‘web research durchgeführt wurde, sind die Top-Anwendungen Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung, 57 Prozent), Entwicklung persönlicher Mobilitätsassistenten (43 Prozent), Automatisierung von Geschäftsprozessen (37 Prozent) und Supply-Chain- und Lagermanagement (37 Prozent). Autonomes Fahren liegt mit einer Einsatzquote von 20 Prozent deutlich zurück. Im Rahmen der Umfrage wurden Entscheider wie CDOs (Chief Digital Officer), Abteilungsleiter und Projektleiter von  Unternehmen befragt, die zwei Kriterien zu erfüllen hatten: mehr als 500 Mitarbeiter und erste Erfahrungen in KI-Projekten.

40 Prozent leichter

Die Möglichkeiten von KI-Anwendungen durchdringen und verändern die bisherige Arbeitsweise in zahlreichen Abteilungen eines klassischen Automobilherstellers bereits jetzt tiefgreifend. Nehmen wir beispielsweise den Bereich Forschung und Entwicklung: Der US-Konzern GM verwendet Machine Learning Tools, um Prototypen rascher und ökonomischer zu entwickeln. So wurde mit Hilfe des „Dreamcatcher Systems“ - wie die entsprechende Anwendung bei GM genannt wird - der Prototyp eines Sicherheitsgurtenhalters entwickelt, der aus einem Stück gefertigt ist und um 40 Prozent leichter sowie um 20 Prozent stärker ist als das bisher aus acht Komponenten bestehende Teil. Audi testet KI-Anwendungen, mit deren Hilfe winzige Risse im Blech erkannt werden können (Supply Chain). VW setzt auf Machine Learning Tools, um bessere Prognosen für den künftigen Autoabsatz zu ermitteln. Continental wiederum, einer der weltweit größten Zulieferer für die Automobilindustrie, setzt auf ein virtuelles Simulationsprogramm, das binnen einer Stunde Fahrzeug-Testdaten für 5000 Meilen liefert. Zum Vergleich: Physisch durchgeführte Fahrten lieferten in einem Monat Testdaten für 6500 Meilen.

Wissen ist Macht

Schneller, effizienter, ökonomischer. Geht es nach den Studienautoren von Capgemini wird sich der Einsatz von KI in der Autoindustrie aus ökonomischer Sicht rechnen. Der unternehmensweite Einsatz von KI-Anwendungen könnte den operativen Gewinn um bis zu 16 Prozent steigern, haben die Autoren in einer Modellrechnung ermittelt. Größter Hemmschuh auf dem Weg zu einer schnelleren Entwicklung von KI-Anwendungen ist laut der Umfrage von NetApp das fehlende interne KI-Know-how. Das gaben immerhin 53 Prozent der Befragten an.

Um sich dieses Wissen in punkto KI-Anwendungen anzueignen, investieren die führenden Automobilkonzerne kräftig, vor allem in Start-ups aber auch in gereifte Technologieunternehmen. Mehr als zehn Milliarden Dollar haben die Automobilkonzerne dieser Welt in den vergangenen fünf Jahren in Unternehmen gesteckt, die ihnen mit Hilfe von KI-Anwendungen in punkto Fahrerlebnis und Mobilitätsservices auf die Sprünge helfen sollen. So erwarben etwa BMW, Audi und Daimler – die drei deutschen Giganten – schon im Jahr 2015 das in den Niederlanden beheimatete Unternehmen Here Global. Allein im Automotive Bereich bietet Here 13 IT-Lösungen unter anderem zur automatischen Erkennung von Straßenschildern und zur Vermeidung von Verkehrsstaus auf Basis von Echtzeitinformationen an.

Geld ist nicht alles

Obwohl Deutschlands Automobilkonzerne in den vergangenen fünf Jahren das meiste Geld in die Hand genommen haben, um an das Wissen von KI-Unternehmen heranzukommen liegt das Land in punkto Implementierung von Künstlicher Intelligenz in den Betrieben der Automobil-Industrie (Hersteller, Zulieferer und Händler) noch hinter den USA und Großbritannien auf Rang drei. Dazu kommt, dass der Anteil  jener befragten Unternehmen, die noch keinerlei Initiative in Richtung KI unternommen haben, mit 32 Prozent noch auffallend hoch ist.

China holt auf

Deutlich gestiegen ist hingegen der Einsatz von KI in China. Bei der Untersuchung Mitte 2017 lag der Anteil jener Unternehmen aus der Automotive Branche, die KI unternehmensweit zum Einsatz brachten, noch bei fünf Prozent, in der aktuellen Studie ist er auf neun Prozent gestiegen.  Eine bemerkenswerte Entwicklung, wie die Autoren der Studie anmerken. Sie zitieren Kai-Fu Lee, Experte für Künstliche Intelligenz und CEO der Risikokapitalgesellschaft Sinovation Ventures, einst Chef von Google China, mit den Worten: „Ich denke China wird genauso stark werden wie die USA (...) die zwei Welten existieren derzeit in parallelen Universen. Die Grenzen zu überschreiten ist nicht leicht, gleichzeitig gibt es aber in China sehr clevere Anwendungen von Künstlicher Intelligenz, die für amerikanische Organisationen inspirierend sein könnten.“