Die Automobilindustrie hat mehrere Veränderungen erlebt. Eine davon ist die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI). Von der Fahrzeugherstellung bis hin zu Inspektionen und Sicherheitsmaßnahmen hat sich KI zu einer treibenden Kraft entwickelt, die die Abläufe in all diesen Bereichen noch effizienter macht. Dieser Artikel befasst sich mit den Anwendungen, Anwendungsfällen, Vorteilen und bemerkenswerten Beispielen von Unternehmen, die bei der Einführung von KI in der Automobilindustrie führend sind.
Anwendungen von KI in der Automobilbranche
Die Automobilbranche besteht aus verschiedenen Sektoren. Diese Sektoren integrieren langsam Künstliche Intelligenz in ihre Systeme, um die Abläufe im Unternehmen zu optimieren. Die Hauptanwendung von KI erfolgt durch die Entwicklung von KI-gestützten Tools, Algorithmen und Technologien. Die drei wichtigsten Bereiche, in denen KI effektiv eingesetzt wird, sind Fertigung, Inspektion und Sicherheit.
Herstellung von Fahrzeugen
Der Herstellungsprozess eines Fahrzeugs ist ein langwieriger und detaillierter Prozess, der auf präzise und genaue Daten angewiesen ist. Die Fähigkeit der KI, Daten zu verarbeiten, dient als Lösung für dieses Problem. KI-Tools werden auf effektive Weise eingesetzt, um den gesamten Prozess der Herstellung sicherer und klassischer Fahrzeuge zu rationalisieren. Diese Anwendungen sind in verschiedene Bereiche des Fahrzeugherstellungsprozesses eingebettet.
Ein Beispiel für diese Anwendung ist der Einsatz von KI bei sich wiederholenden Aufgaben, wie der Montage von Autoteilen. Es gibt vor allem drei Sektoren, in denen Künstliche Intelligenz einen erheblichen Einfluss auf den Betrieb hat: Autoproduktion (generative KI), Schweißen und Lackieren (KI-gestützte Werkzeuge) und Endkontrolle (Schadenserkennung). Die Grundlage dieser Technologien sind große Datenmengen, auf deren Grundlage sie trainiert werden, um Aufgaben zu erfüllen oder digitale Lösungen anzubieten.
Die Integration dieser Technologien führt nicht nur zu einer höheren Effizienz, sondern hilft auch bei der Senkung der Produktionskosten. Wenn KI bei der Entwicklung moderner Fahrzeuge eine Rolle spielt, können die Automobilhersteller wichtige Funktionen verbessern, um die Zufriedenheit der Verbraucher zu erhöhen und sich auf den modernen Wettbewerbsmärkten zu behaupten.
Fahrzeuginspektionen
Inspektionen sind in der Automobilbranche weit verbreitet. Sei es für die regelmäßig stattfindenden Inspektionstests oder die individuellen Inspektionen, die von Verbrauchern durchgeführt werden. Mit der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) integriert die Automobilindustrie diese in den Gesamtprozess der Abwicklung vieler solcher Arten von Inspektionen. KI-Tools werden allmählich zu einem wichtigen Bestandteil der Fahrzeuginspektion. Einige davon sind Machine Learning-Modelle, Computer Vision und Deep Learning.
Alle drei dieser KI-Technologien analysieren große Datenmengen, um Muster zu erkennen und eine komplexe Studie darüber durchzuführen, wie die einzelnen Schadensarten aussehen. Dadurch können diese KI-gestützten Algorithmen ein menschliches Gehirn imitieren und eine Schlussfolgerung ziehen, ob die Fahrzeuge beschädigt wurden oder nicht.
Diese Analyse wird dann später bei der Erstellung von Algorithmen verwendet, die als Vorreiter für die Durchführung komplexer Fahrzeuginspektionen bei der Fahrzeugübergabe dienen. Eine solche Anwendung von KI bei Fahrzeuginspektionen – insbesondere bei der Fahrzeugübergabe – ist die Entwicklung eines KI-gestützten Systems durch focalx. Sie haben die oben erwähnten Tools eingesetzt, um ein System zu entwickeln, das Fahrzeuginspektionen in kürzerer Zeit durchführt und am Ende einen detaillierten Bericht liefert.
Fahrzeugsicherheit
Bei der Herstellung von Fahrzeugen muss ein Hersteller sowohl die Fahrzeug- als auch die Straßensicherheit im Auge behalten, um ein sicheres Fahrerlebnis zu gewährleisten. Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Automobilindustrie hat zu Erkenntnissen geführt, die die Fahrzeug- und Straßensicherheit verbessern. Einige dieser Anwendungen sind die fortschrittlichen Fahrerassistenzsysteme (Advanced Driver Assistance Systems – ADAS), zu denen Systeme wie der Spurhalteassistent (Lane Departure Warning – LDW) und die autonome Notbremsung (AEB) gehören. Diese Systeme bestehen aus Echtzeitsensoren, die das Fahrerlebnis verbessern und ein höheres Maß an Sicherheit in Fahrzeugen gewährleisten.
Mit der Integration von Künstlicher Intelligenz in den Automobilbau wurden die Fahrzeugdesigns verbessert, um den Standards der Verkehrssicherheit besser zu entsprechen. Dies hat nicht nur den Komfort für die Passagiere verbessert, sondern auch die Entwicklung von KI-gestützten Tools ermöglicht, die leistungsfähig genug sind, um Probleme mit Fahrzeugen in Echtzeit zu verfolgen und so eine schnellere Reaktion der Eigentümer zu ermöglichen, um notwendige Änderungen vorzunehmen.
Anwendungsfälle von KI in der Automobilbranche
Eine Möglichkeit, die Automobilindustrie aufzuteilen, besteht darin, die Sektoren Herstellung, Intelligente Technologien und Dienstleistungen oder Inspektionen getrennt zu betrachten. Während die Sektoren Fertigung und Autonomes Fahren darauf abzielen, KI für die Produktion des Fahrzeugs zu nutzen, verwendet der Inspektionssektor KI nach Abschluss der Fahrzeugherstellung. Einige dieser Anwendungsfälle sind:
Auto-Herstellung
Generative KI oder GenAI ist eine Art von Künstlicher Intelligenz, die Bilder, Texte und andere Formen von Daten von Grund auf erzeugen kann. Dies ist vor allem in der Automobilherstellung nützlich, wenn es um das Design von Autos geht. Um mit dem digitalen Markt von heute konkurrieren zu können, setzen viele Unternehmen auf GenAI und nutzen sie als Werkzeug, um Inspiration für die Produktion ihrer Fahrzeuge zu finden.
Ein Beispiel für ein Automobilunternehmen, das generative KI in seinen Fahrzeugdesigns einsetzt, ist General Motors (GM). Nach der Zusammenarbeit mit AutoDesk hat GM die Designtechnologie in seinen Fahrzeugdesignprozess integriert. Eine solche Anwendung war die Entwicklung einer leichten Sitzhalterung für ihre Fahrzeuge. Die Entwicklung dieses Produkts hat zu einer Gewichtsreduzierung, einer Erhöhung der Festigkeit und einer Verbesserung der Kraftstoffeffizienz und Sicherheit geführt.
Effiziente Automontage mit Robotern
Sich wiederholende Aufgaben sind ein ständiger Prozess in der Automobilherstellung und müssen effizient ausgeführt werden, um die allgemeine Sicherheit des Fahrzeugs zu gewährleisten. Hier kommen KI-gesteuerte Roboter und maschinelle Lernalgorithmen zum Einsatz. Viele Unternehmen wie Kia Motors setzen KI-gesteuerte Roboter bei Aufgaben wie der Lackierung und der präzisen Montage von Fahrzeugteilen ein, um Probleme bei der Zuordnung des Fahrzeugs von außen zu vermeiden.
Intelligente Technologie
Intelligente Technologien sind ein riesiger Sektor, der heute besonders beliebt ist, weil er durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) bei der Entwicklung einer Reihe von Hilfsprogrammen die Effizienz von Aufgaben erhöht. Einige dieser entwickelten Technologien sind:
Sensoren
KI-gestützte Sensoren sind eine weitere wichtige Lösung für das Problem der Fahrzeugsicherheit. Durch die Integration dieser Sensoren in das Fahrzeugsystem sammelt die KI Echtzeitinformationen über die allgemeine Fähigkeit des Fahrzeugs, seine regulären Aufgaben zu erfüllen. Viele Hersteller integrieren Systeme und Sensoren, um den Zustand eines Fahrzeugs zu überwachen und so festzustellen, ob es den vorgegebenen Sicherheitsprotokollen entspricht.
KI-Fahrerassistenz
KI-Fahrerassistenzsysteme nutzen Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um die Fahrzeugsicherheit zu erhöhen, indem sie den Fahrer in verschiedenen Fahrszenarien in Echtzeit unterstützen. Diese Systeme erkennen potenzielle Gefahren, unterstützen beim Lenken, Bremsen und Beschleunigen und helfen, Kollisionen zu vermeiden. Ein Beispiel für den Einsatz dieses Systems sind die Lane Assist Models von Tesla. Bei diesem System handelt es sich um ein fortschrittliches Fahrerassistenzsystem, das eine Kombination von KI-Algorithmen verwendet, um jede drohende Gefahr zu erkennen. Eine solche Funktion dieses Modells ist der Toter-Winkel-Assistent. Diese Funktion verfügt über einen Kollisionswarnton, der dem Fahrer hilft, mögliche tote Winkel zu erkennen und Kollisionen zu vermeiden.
Selbstfahrende Technologie
Künstliche Intelligenz ist die Grundlage für die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen. Viele Hersteller von autonomen Fahrzeugen setzen KI ein, um Fahrzeuge zu entwickeln, die nicht nur selbstfahrend sind, sondern auch eingebettete Systeme enthalten, die das Fahrerlebnis insgesamt verbessern. Die Technologie, die hinter der Herstellung eines autonomen Fahrzeugs steht, ist als Deep Learning bekannt. Diese Form des maschinellen Lernens nutzt Informationen aus großen Datensätzen (Big Data) und trainiert die künstlichen neuronalen Netze. Es wird eingesetzt, um das Verständnis des Fahrzeugs für seine Umgebung zu verbessern, insbesondere im Hinblick auf Mustererkennung und präzise Sensoren.
Autoinspektionen
Übergabe-Inspektionen
Die Lebensdauer eines Fahrzeugs besteht aus mehreren Übergaben, bei denen mehrere Parteien das Auto mindestens einmal besitzen. Diese vielen Übergaben bergen oft das Risiko einer möglichen Beschädigung, so dass sich die Frage nach der Verantwortlichkeit für einen daraus resultierenden Schaden stellt. Car Handover Inspections bieten eine Lösung für dieses Problem.
Computer Vision steht an der Spitze dieser KI und ermöglicht automatisierte Fahrzeuginspektionen. Unternehmen wie Focalx haben KI-Technologien entwickelt, die sich auf große Datensätze stützen, um der KI beizubringen, wie sie Bilder/Videos analysieren muss, um Schäden am Fahrzeug zu erkennen.
Flottenmanagement
Für Unternehmen, die Carsharing- oder Vermietungsdienste anbieten, ist das Flottenmanagement wichtig, damit das Geschäft weiterläuft. Es handelt sich dabei um ein System, das eine Fahrzeugflotte verwaltet, um sicherzustellen, dass sich jedes Fahrzeug am richtigen Ort und im richtigen Zustand befindet. Viele Unternehmen entscheiden sich für verschiedene KI-Tools, um ihre Fahrzeuge im Auge zu behalten, darunter auch die KI-Dashcam. Diese Technologie wurde hauptsächlich entwickelt, um gemietete Fahrzeuge in Echtzeit zu verfolgen und zu überwachen, und ist so etwas wie ein Hoffnungsschimmer für jedes Unternehmen geworden. Um mehr zu lesen, gehen Sie zu: Flottenmanagement-Analytik.
Vorteile der KI in der Automobilbranche
Die Integration von KI (Künstliche Intelligenz) in der Automobilindustrie bringt mehrere Vorteile mit sich, die sich auf die oben genannten Bereiche erstrecken. Ob bei der Fahrzeugherstellung oder bei der Fahrzeuginspektion, die Vorteile von KI sind unter anderem:
Verbessertes Benutzererlebnis
KI-gestützte Systeme können personalisierte Erfahrungen für Fahrer und Passagiere bieten. Technologien wie Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und prädiktive Analytik nutzen große Datenmengen, um die Interaktion eines Verbrauchers mit der Fahrzeugschnittstelle nahtloser und benutzerfreundlicher zu gestalten. Einige Beispiele für diesen Nutzen sind die oben erwähnten Technologien, die für autonome Fahrzeuge entwickelt wurden.
Prädiktive Wartung
KI-gestützte prädiktive Analysen können für Fahrer von Vorteil sein, da sie den Gesamtzustand ihrer Fahrzeuge überwachen und somit vorhersagen können, wann eine Wartung oder Reparatur erforderlich ist. Dieser Ansatz hilft den Fahrern dabei, Fahrzeugpannen zu vermeiden, die Wartungskosten zu senken und die Gesamtnutzungsdauer der Fahrzeuge zu verlängern.
Kraftstoffeffizienz und Emissionsreduzierung
KI-Algorithmen können – wenn sie während des Autoherstellungsprozesses eingesetzt werden – zur Optimierung der Motorleistung und -dynamik verwendet werden, um unnötige Emissionen zu minimieren und gleichzeitig die Kraftstoffeffizienz sicherzustellen. Darüber hinaus kann die KI-gestützte Routentechnologie die kürzesten Routen für die Auslieferung von Fahrzeugen und Flotten finden und so zur Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs beitragen.
Verbesserte Sicherheit
KI kann die Fahrzeugsicherheit verbessern, indem sie Bedrohungen in Echtzeit erkennt und darauf reagiert. Algorithmen des maschinellen Lernens und Sensoren können eingesetzt werden, um den Zustand des Fahrzeugs auf der Straße und jegliches abnormale Verhalten zu analysieren, das auf eine mögliche Kollision hinweisen könnte, und so Fahrzeuge und Fahrer vor unerwarteten Unfällen zu schützen.
Unternehmen der KI in der Automobilbranche
Mehrere Unternehmen in der Automobilindustrie setzen Künstliche Intelligenz aktiv ein – alle aus den Bereichen Fahrzeugherstellung, Betrieb und Kundenerfahrung. Hier sind einige bemerkenswerte Beispiele:
Tesla
Tesla ist bekannt für die Entwicklung von Technologien zum autonomen Fahren. Die Fahrzeuge des Unternehmens verfügen über eingebettete Systeme wie fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), einschließlich Autopilot und Full Self-Driving (FSD), die alle von KI unterstützt werden. Wie die meisten autonomen Technologien analysieren auch die KI-Algorithmen von Tesla Daten von Sensoren wie Kameras und Ultraschallsensoren, um Funktionen wie Spurhaltung, adaptive Geschwindigkeitsregelung und automatische Spurwechsel zu ermöglichen.
Toyota
Toyota nutzt die KI-Technologie bereits seit 2016 und setzt sie bei der Herstellung von Fahrzeugen und Dienstleistungen ein. Toyota setzt KI ein, um die Sicherheit, die Effizienz und das allgemeine Nutzererlebnis zu verbessern. Das Unternehmen hat KI-gestützte Systeme für Funktionen wie erweiterte Fahrerassistenz, vorausschauende Wartung und intelligente Navigation entwickelt. Zu diesen Systemen gehören KI-gestützte Systeme wie Safety Connect und virtuelle Agenten, die die Sicherheit und das Benutzererlebnis verbessern. Die Forschung und Entwicklung von Toyota konzentriert sich auf die Nutzung von KI, um sicherere und nachhaltigere Mobilitätslösungen zu schaffen.
BMW
BMW setzt KI in verschiedenen Bereichen der Fahrzeugentwicklung und -produktion ein. Zu diesen KI-Technologien gehören Car2X und AIQX zur Verbesserung der Fahrzeugproduktionsprozesse. Während Car2X Tools wie Objekterkennung und Parkplatznavigation ermöglicht, wird AIQX zur Durchführung visueller und akustischer Inspektionen eingesetzt, die Anomalien in Echtzeit erkennen. Sie zielen darauf ab, die Leistung ihrer Fahrzeuge zu verbessern, indem sie auf Effizienz und Qualität abzielen.
Bei den oben genannten Unternehmen handelt es sich zwar um große Hersteller, die die Automobilindustrie zumeist dominieren, aber es gibt auch viele andere Automobilhersteller, Technologieunternehmen und Startups, die aktiv KI-gesteuerte Lösungen für den Automobilsektor entwickeln. Sie nutzen die KI-Technologie, um Innovationen zu schaffen und die Art und Weise zu verändern, wie Fahrzeuge entwickelt, hergestellt, betrieben und sogar inspiziert werden.
Fazit
Insgesamt wirkt sich die Künstliche Intelligenz in der Automobilindustrie auf die Bereiche Fahrzeugherstellung, Inspektionen und Sicherheit aus. Die meisten von diesen Herstellern entwickelten Technologien basieren auf großen Mengen historischer Daten, die es dem System ermöglichen, zu trainieren und Aufgaben entsprechend auszuführen. Da immer mehr Unternehmen in den digitalen Bereich vordringen wollen, nehmen auch die Anwendungsfälle von KI in diesen Sektoren zu. Sie reichen von einem insgesamt intelligenteren Autodesign (durch GenAI) bis hin zur Verwaltung großer Fahrzeugflotten.
Dies führt zu Vorteilen wie erhöhter Sicherheit, Kostenreduzierung und einem besseren Benutzererlebnis für alle Fahrer. Der Einsatz von KI in der Automobilindustrie bietet ein erhebliches Innovationspotenzial, das es vielen Unternehmen – ob groß oder klein – ermöglicht, digitale Lösungen anzubieten, die das Fahrerlebnis effizient und sicher machen.
