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Auto Virtual Reality

Automotive

Die Automobilindustrie befindet sich im Umbruch – getrieben von Elektrifizierung, autonomem Fahren und neuen Mobilitätskonzepten.
 
Erfahren Sie, wie KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette Effizienz schafft: von der Entwicklung über Fertigung bis zum vernetzten Fahrzeug.

01   Herausforderungen der Branche.

Die Automobilindustrie befindet sich in einer der größten Transformationsphasen ihrer Geschichte. Elektrifizierung, Digitalisierung und Automatisierung verändern Geschäftsmodelle, Wertschöpfungsketten und Kundenanforderungen grundlegend. Gleichzeitig setzen globale Lieferkettenprobleme, Fachkräftemangel und geopolitische Risiken die Branche unter Druck. Wichtige Herausforderungen sind:

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  • Komplexität der Lieferketten: Globale Produktions- und Zuliefernetzwerke reagieren empfindlich auf Unterbrechungen. Die Transparenz über Lieferanten, Transportwege und Bestände ist oft unzureichend.

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  • Produktions- und Qualitätsdruck: Kurze Entwicklungszyklen und steigende Individualisierung erhöhen die Anforderungen an Qualität und Effizienz in der Fertigung. Fehlerkosten sind enorm.

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  • Technologischer Wandel: Der Übergang zu E-Mobilität und Software-defined Vehicles verlangt neue Kompetenzen in Software, Elektronik und Datenanalyse – Felder, in denen klassische OEMs Nachholbedarf haben.

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  • Kostendruck und Wettbewerbsintensität: Neue Marktteilnehmer, insbesondere aus Asien und dem Tech-Sektor, erhöhen den Preisdruck und verändern Kundenerwartungen.

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  • Nachhaltigkeit und Regulierung: ESG-Vorgaben, CO₂-Reduktionsziele und Recyclinganforderungen zwingen Hersteller und Zulieferer, Prozesse und Materialien konsequent zu überwachen und zu optimieren.

02  Wie KI unterstützen kann.

Künstliche Intelligenz kann entlang der gesamten automobilen Wertschöpfungskette – von Forschung über Produktion bis Aftersales – signifikante Effizienzgewinne und Qualitätsverbesserungen erzielen.

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  • Predictive Maintenance: KI-Modelle analysieren Maschinendaten und erkennen frühzeitig Ausfallrisiken. Dadurch werden Stillstände reduziert und Wartungszyklen optimiert. Systeme wie Siemens MindSphere oder Uptake sind in der Industrie bereits etabliert.

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  • Qualitätskontrolle: Bildverarbeitungssysteme mit Deep Learning erkennen Oberflächenfehler, Abweichungen in Schweißnähten oder Lackierungen mit höherer Präzision als menschliche Inspektionen. Anbieter wie Landing AI oder Instrumental setzen hier Maßstäbe.

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  • Produktionsplanung und -steuerung: KI kann Materialflüsse, Maschinenbelegung und Personalplanung dynamisch anpassen. Lösungen wie Celonis Process Mining oder Bosch AI Production verbessern Durchsatz und Ressourcenauslastung.

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  • Supply-Chain-Optimierung: Durch Echtzeitanalyse von Lieferantendaten, Wetter, Transportwegen und geopolitischen Risiken kann KI Engpässe prognostizieren und Alternativen vorschlagen. Plattformen wie o9 Solutions oder Kinaxis nutzen solche Modelle bereits erfolgreich.

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  • Fahrzeugentwicklung: Generative Design und Simulationsmodelle ermöglichen leichtere, effizientere Bauteile. KI kann aerodynamische Eigenschaften simulieren, Crashverhalten vorhersagen oder Softwarefunktionen im Fahrzeug automatisiert testen.

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  • Connected Services und Kundenerlebnis: Intelligente Sprachassistenten, personalisierte Infotainment-Systeme und Predictive Services (z. B. vorausschauende Wartung) erhöhen Kundenzufriedenheit und Markenbindung.

03  Anwendungsbeispiele und Akteure.

Die KI-Transformation in der Automobilbranche betrifft OEMs, Zulieferer, Werkstätten und Mobilitätsdienstleister gleichermaßen.

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  • Fertigung: BMW nutzt KI-basierte Bildverarbeitung zur automatisierten Endkontrolle in Werken weltweit. Audi setzt neuronale Netze ein, um Schweißnähte in Echtzeit zu prüfen.

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  • Supply Chain: Mercedes-Benz nutzt KI zur Prognose von Lieferengpässen und Materialbedarfen. Volkswagen implementiert datenbasierte Netzwerke zur Transparenz über alle Lieferstufen hinweg.

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  • Fahrzeugentwicklung: Tesla, Volkswagen und Toyota verwenden KI zur Simulation von Fahrverhalten, Batteriemanagement und autonomem Fahren. NVIDIA, Wayve und Mobileye liefern dafür die technologische Basis.

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  • Aftersales: Predictive Maintenance-Systeme in vernetzten Fahrzeugen erkennen Wartungsbedarf frühzeitig und informieren Werkstätten oder Kund:innen automatisch.

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  • Smart Manufacturing: Zulieferer wie Bosch, Continental und ZF nutzen KI zur Produktionsoptimierung und Qualitätsüberwachung in Echtzeit.

04  Stolpersteine bei der KI-Einführung.

Trotz des hohen Digitalisierungsgrades ist die Einführung von KI in der Automobilindustrie komplex. Typische Herausforderungen sind:

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  • Datensilos und heterogene IT-Landschaften: Produktions-, Lieferketten- und Kundendaten liegen in unterschiedlichen Systemen (MES, ERP, CRM), was datenübergreifende Analysen erschwert.

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  • Mangel an Datenqualität: Sensordaten enthalten häufig Rauschen, Ausreißer oder Lücken. Ohne sauberes Data Engineering entstehen unzuverlässige Modelle.

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  • Fehlende Fachkräfte: KI-Experten, Data Scientists und Software-Ingenieure sind in der Branche rar. Das erschwert interne Skalierung.

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  • Hoher Integrationsaufwand: KI muss in bestehende Produktionsanlagen, IT-Systeme und Sicherheitsvorgaben integriert werden – häufig mit erheblichen Anpassungen.

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  • Regulatorische Unsicherheiten: Bei autonomen Fahrsystemen und sicherheitsrelevanten KI-Komponenten bestehen hohe Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Zertifizierung (ISO 26262, SOTIF).

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  • Akzeptanz im Betrieb: In Werkstätten und Fertigungslinien fehlt oft das Vertrauen in KI-Entscheidungen – insbesondere bei automatisierten Qualitätseinschätzungen

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05   Wie wir Sie unterstützen.

Sefilex begleitet Automobilhersteller, Zulieferer und Mobilitätsanbieter bei der strategischen und operativen Einführung von KI – über alle Phasen der Wertschöpfung hinweg.

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  • Prozessanalyse und Strategieentwicklung: Wir identifizieren datengetriebene Optimierungspotenziale in Entwicklung, Produktion und Supply Chain und entwickeln eine individuelle KI-Roadmap.

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  • Technologie- und Partnerauswahl: Wir helfen bei der Auswahl und Integration geeigneter KI-Plattformen, Edge-Systeme und Dateninfrastrukturen.

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  • Implementierung und Integration: Wir begleiten die technische Umsetzung, von Pilotprojekten über Modelltraining bis hin zur Einbettung in bestehende Produktionssysteme.

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  • Change-Management und Schulung: Wir fördern die Akzeptanz neuer Technologien durch praxisorientierte Schulungen und zielgruppenspezifische Trainings.

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  • Datenstrategie und Governance: Wir unterstützen beim Aufbau belastbarer Datenpipelines, Datenqualitätssicherung und KI-Governance gemäß Automotive-Standards.

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  • Kontinuierliche Optimierung: Wir begleiten Sie nach der Implementierung, um Ihre KI-Systeme laufend zu verbessern und neue Use Cases zu erschließen.

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