Das Potenzial von Daten und KI in der Automobilindustrie ausschöpfen

Heute beschleunigt KI jede Phase der Automobilinnovation vom Design bis zur Fertigung. In der Forschung und Entwicklung analysieren KI-Algorithmen Simulations- und Testdaten, um Leistung, Effizienz und Nachhaltigkeit zu optimieren. Zum Beispiel kann KI-gestütztes generatives Design das Gewicht der Komponenten um bis zu 20 % reduzieren und so die Effizienz verbessern, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen. Im Shopfloor erkennen KI-gestützte Bildverarbeitungssysteme Fehler in Echtzeit, verbessern die Qualität und reduzieren Verschwendung. In Kombination mit virtuellen Zwillingen auf der 3DEXPERIENCE Plattform können Ingenieure Designs vor der physischen Produktion digital testen, validieren und optimieren, was die Markteinführungszeit verkürzt, die Kosten reduziert und gleichzeitig den Bedarf an Prototyping verringert.

Ein Software Defined Vehicle (SDV) ist so konzipiert, dass seine Kernfunktionen wie Infotainment, Fahrerassistenz, Batteriemanagement und Fahrzeugdynamik durch Software und nicht durch integrierte Hardware gesteuert werden. Dadurch können Automobilhersteller neue Funktionen, Leistungssteigerungen und Sicherheitsverbesserungen über Over-the-Air-Updates (OTA) bereitstellen, ähnlich wie bei Smartphones.

Daten stehen im Mittelpunkt dieser Transformation. Vernetzte Autos können etwa 25 GB Daten pro Stunde generieren, autonome Fahrzeuge mehr als 300 TB pro Jahr. Die Nutzung dieser Daten ermöglicht eine kontinuierliche Optimierung, vorausschauende Wartung und die Schaffung personalisierter Dienste im Fahrzeug, wodurch Autos zu intelligenten, sich weiterentwickelnden Plattformen werden, die im Laufe der Zeit immer besser werden.

Generative KI wird zu einem Katalysator, der Innovationen in den Bereichen Fahrzeugdesign und Engineering vorantreibt. Sie kann innerhalb kürzester Zeit mehrere tausend Designvarianten erstellen und bewerten und dabei die Strukturen im Hinblick auf Gewichtsreduzierung, Aerodynamik und Energieeffizienz optimieren, ohne dabei Abstriche bei den Sicherheits- und Leistungsstandards zu machen. Im Bereich Forschung und Entwicklung unterstützt generative KI Ingenieure, indem sie sich wiederholende Modellierungsaufgaben automatisiert und auf der Grundlage von Simulationsdaten neue Konzepte vorschlägt, wodurch sich die Entwicklungszyklen verkürzen.

Laut McKinsey könnte die Anwendung von generativer KI in der Produktentwicklung die Produktivität in der Forschung und Entwicklung um bis zu 10 bis 20 % steigern. Dies bedeutet eine schnellere Markteinführung, geringere Kosten für das Prototyping und intelligentere Designs über alle Teams hinweg. Während sich die Branche in Richtung softwaredefinierter und datenzentrierter Fahrzeuge bewegt, hilft generative KI den Ingenieuren, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und intelligentere, sicherere und nachhaltigere Mobilitätserlebnisse zu bieten.

Da Fahrzeuge zunehmend vernetzt und softwaregesteuert sind, generieren sie riesige Datenmengen. Zum Beispiel Fahrverhalten, Sensorwerte und Wartungsmeldungen. Die Herausforderung für OEMs besteht nicht mehr darin, Daten zu sammeln, sondern sie in wertschöpfende Informationen umzuwandeln.

Laut PwC werden bis 2030 fast 95 % der verkauften Neufahrzeuge vernetzt sein, was beispiellose Möglichkeiten für die Datenmonetarisierung schafft. Dies umfasst neue Geschäftsmodelle wie personalisierte Versicherungen und Unterhaltungsangebote im Fahrzeug bis hin zu abonnementbasierten Funktionen und Flottenoptimierung.

Um davon zu profitieren, benötigen Automobilhersteller einheitliche Datenarchitekturen, die Informationen aus den Bereichen Design, Fertigung und Aftersales miteinander verknüpfen. Mit der 3DEXPERIENCE Plattform können Unternehmen diese Fahrzeugdaten in einer Umgebung mit virtuellen Zwillingen integrieren und in einen Kontext einordnen. Dadurch können die Teams Leistung und Kundenerfahrung simulieren, testen und optimieren. Bei entsprechender Nutzung werden Daten zu einem strategischen Kapital, das Innovationen vorantreibt und den Wandel hin zu einer nachhaltigen, kundenorientierten Mobilität unterstützt.

Die zunehmende Bedeutung von datengestütztem Design, Automatisierung und generativer KI definiert die in der gesamten Wertschöpfungskette der Automobilindustrie erforderlichen Kompetenzen neu. Ingenieure benötigen heute neben klassischen Kompetenzen in den Bereichen Maschinenbau und Elektrotechnik auch Kenntnisse in den Bereichen Softwareentwicklung, Datenwissenschaft und Systems Engineering. Der Europäischen Kommission zufolge könnte der Branche bis 2030 ein Mangel an bis zu 2,4 Millionen Fachkräften drohen, insbesondere in den Bereichen Software, Elektronik und Digital Engineering.

Um dem entgegenzuwirken, investieren die OEMs in Weiterbildungsprogramme, Partnerschaften mit Hochschulen und Technologieunternehmen sowie in KI-Schulungen, um Ingenieure optimal auf die nächste Phase der Fahrzeugentwicklung vorzubereiten. Einige richten spezielle Softwarezentren oder digitale Akademien ein, um das Fachwissen in den Bereichen künstliche Intelligenz, Cybersicherheit und virtuelle Simulation zu stärken. So wollen sie sicherstellen, dass sich ihre Mitarbeitenden an die softwaredefinierte, KI-gestützte Zukunft der Mobilität anpassen können.