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Automotive

The automotive industry is undergoing a transformation – driven by electrification, autonomous driving and new mobility concepts.

Learn how AI creates efficiency along the entire value chain: from development and manufacturing to the connected vehicle.

01 Industry challenges.

The automotive industry is undergoing one of the most significant transformations in its history. Electrification, digitalization, and automation are fundamentally changing business models, value chains, and customer requirements. At the same time, global supply chain issues, skills shortages, and geopolitical risks are putting the industry under pressure. Key challenges include:

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  • Supply chain complexity: Global production and supply networks are sensitive to disruptions. Transparency regarding suppliers, transport routes, and inventory is often insufficient.

 

  • Production and quality pressures: Short development cycles and increasing individualization raise the demands on quality and efficiency in manufacturing. The costs of errors are enormous.

 

  • Technological change: The transition to e-mobility and software-defined vehicles requires new skills in software, electronics and data analysis – fields in which classic OEMs have some catching up to do.

 

  • Cost pressure and competitive intensity: New market entrants, especially from Asia and the tech sector, are increasing price pressure and changing customer expectations.

 

  • Sustainability and regulation: ESG requirements, CO₂ reduction targets and recycling requirements force manufacturers and suppliers to consistently monitor and optimize processes and materials.

02 How AI can help.

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 Use cases and stakeholders.

The AI transformation in the automotive industry affects OEMs, suppliers, workshops and mobility service providers alike.

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  • Manufacturing: BMW uses AI-based image processing for automated final inspection in plants worldwide. Audi uses neural networks to inspect welds in real time.

 

  • Supply Chain: Mercedes-Benz uses AI to forecast supply bottlenecks and material requirements. Volkswagen is implementing data-driven networks for transparency across all supply stages.

 

  • Vehicle development: Tesla, Volkswagen, and Toyota use AI to simulate driving behavior, battery management, and autonomous driving. NVIDIA, Wayve, and Mobileye provide the technological foundation for this.

 

  • Aftersales: Predictive maintenance systems in connected vehicles detect maintenance needs early and automatically inform workshops or customers.

 

  • Smart Manufacturing: Suppliers such as Bosch, Continental and ZF use AI for production optimization and real-time quality monitoring.

4 Challenges in the implementation of AI.

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 How we support you.

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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