Kann KI die größten Herausforderungen der Automobilbranche lösen?

Die Automobilbranche erlebt derzeit eine rasante Entwicklung, die von digitaler Transformation, neuen Einnahmequellen und einer verstärkten Automatisierung und Softwareentwicklung vorangetrieben wird. Diese Veränderungen beeinflussen die gesamte Wertschöpfungskette, angefangen bei der Produktion bis hin zur Art und Weise, wie Fahrzeuge gekauft und genutzt werden.

Ein McKinsey-Bericht prognostiziert sogar einen möglichen Anstieg des Umsatzes in der Automobilbranche auf 6,7 Billionen Dollar bis 2030.

Dieser Sprung wird durch sich entwickelnde Mobilitätsangebote, Digitalisierung und neue Geschäftsmodelle vorangetrieben. Das heißt aber nicht, dass es keine Herausforderungen gibt. Um diese zu lösen, setzen viele Automobilhersteller auf künstliche Intelligenz (KI), um einige dieser Hürden zu umgehen.

Chip-Knappheit

Trotz dieser vielversprechenden Perspektiven stehen der Branche jedoch bedeutende Herausforderungen gegenüber. Die weltweite Chip-Knappheit hat beispielsweise zu erheblichen Produktionsausfällen geführt. Analysten von AutoForecast gehen davon aus, dass 2024 etwa drei Millionen Fahrzeuge weniger produziert werden können auf Grund des Mangels. Hier kommt künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Insbesondere Technologien wie Line-of-Code Intelligence-Updates zeigen Potenzial, indem sie den benötigten Chipspeicherplatz reduzieren und somit effektivere Softwareaktualisierungen ermöglichen.

Sicherheitsanforderungen

Ein weiterer Bereich, der die Automobilbranche vor große Herausforderungen stellt, sind die steigenden Sicherheitsanforderungen. Die Europäische Kommission hat neue Richtlinien erlassen, die vorschreiben, dass bis 2024 alle Fahrzeuge mit fortgeschrittenen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) ausgestattet sein müssen.

Alle Fahrzeuge müssen Folgendes enthalten:

• Intelligente Geschwindigkeitsunterstützung
• Rückfahrterkennung mit Kamera oder Sensoren
• Aufmerksamkeitswarnung bei Schläfrigkeit oder Ablenkung des Fahrers
• Ereignisdatenschreiber
• Ein Notaus-Signal

Autos brauchen zudem weitere Funktionen wie Spurhalteassistenten und automatisches Bremsen, während andere Fahrzeugtypen ihre eigenen zusätzlichen Anforderungen haben.

Hier setzt die Vehicle Software Intelligence (VSI) auf KI, um die komplexen Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Sicherheitssystemen zu analysieren. Dies beschleunigt die Implementierung von ADAS-Funktionen sowie zukünftige (OTA-)Updates und trägt dazu bei, die Verkehrssicherheit zu verbessern.

Software-Rückrufe

Software-Rückrufe sind ein weiteres drängendes Problem in der Automobilbranche, oftmals aufgrund von Sicherheitsanforderungen. KI kann hier eine entscheidende Rolle spielen, indem sie Entwickler bei der Erstellung und Überprüfung von Fahrzeugsoftware unterstützt. Die Line-of-Code Intelligence-Technologie minimiert Fehler und verhindert Rückrufe, indem sie die gegenseitigen Abhängigkeiten besser versteht und somit Fehler in anderen Fahrzeugbereichen vermeidet.

Geringe Gewinnmargen

Neben diesen technologischen Herausforderungen stehen Automobilhersteller unter dem Druck geringer Gewinnspannen. Neue Mobilitätsunternehmen setzen etablierte Hersteller unter Druck, und die Unsicherheiten auf dem Markt verschärfen diesen Wettbewerb. Hier kann KI helfen, indem sie die Hersteller bei der Entwicklung neuer Angebote unterstützt, die auf der Software des Fahrzeugs basieren. Ein reibungsloser Ablauf von der Bestellung bis zum Update gewährleistet, dass Kunden neue Funktionen wie Abonnementdienste und Beschleunigungs-Upgrades optimal nutzen können, was wiederum den Herstellern neue Einnahmequellen eröffnet.

Zusammengefasst bietet künstliche Intelligenz zwar keine universelle Lösung für alle Herausforderungen der Automobilbranche, jedoch stellt sie eine vielversprechende Möglichkeit dar, einige der drängendsten Probleme zu bewältigen. Durch den Einsatz von Technologien wie VSI und Line-of-Code Intelligence können Automobilhersteller ihre Prozesse optimieren, die Qualität steigern und Engpässe in der Lieferkette überbrücken.

Autor: Alexander Bodensohn, Director Business Development bei Aurora Labs

www.auroralabs.com