Digitale Fahrzeugentwicklung neu gedacht: Mithilfe von KI und virtuellen Zwillingen analysieren Ingenieur:innen komplexe Fahrzeugdaten in Echtzeit – von der Batterie bis zur Softwarearchitektur. So entstehen effizientere, sicherere und nachhaltigere Mobilitätslösungen. (Bild: Framestock @ AdobeStock)
Die Automobilindustrie steht vor einem fundamentalen Wandel – nicht nur durch den Antrieb der Elektrifizierung oder neue Mobilitätskonzepte, sondern auch durch den wachsenden Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI). Prognosen zufolge wird der globale KI-Markt im Automobilsektor bis 2033 ein Volumen von rund 35 Milliarden US-Dollar erreichen – mit jährlichen Zuwachsraten von rund 28 Prozent (Quelle: Precedence Research). Angesichts dieser Dynamik stellt sich die Frage: Wo genau entfaltet KI das größte Wirkungspotenzial in der Branche? Markus Precht, Partner Manufacturing und Head of Automotive EMEA bei Infosys Consulting, nennt vier zentrale Bereiche, in denen KI der Automobilindustrie zu mehr Effizienz, Qualität und Kundennähe verhilft.
Save the date: 29. Automobil-Elektronik Kongress
Am 24. und 25. Juni 2025 findet zum 29. Mal der Internationale Automobil-Elektronik Kongress (AEK) in Ludwigsburg statt. Dieser Netzwerkkongress ist bereits seit vielen Jahren der Treffpunkt für die Top-Entscheider der Elektro-/Elektronik-Branche und bringt nun zusätzlich die Automotive-Verantwortlichen und die relevanten High-Level-Manager der Tech-Industrie zusammen, um gemeinsam das ganzheitliche Kundenerlebnis zu ermöglichen, das für die Fahrzeuge der Zukunft benötigt wird. Trotz dieser stark zunehmenden Internationalisierung wird der Automobil-Elektronik Kongress von den Teilnehmern immer noch als eine Art "automobiles Familientreffen" bezeichnet.
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Customer Experience: Mehr Service, mehr Personalisierung
KI verändert die Beziehung zwischen Herstellern und Endkunden grundlegend. Statt standardisierter Angebote tritt zunehmend eine personalisierte, datenbasierte Kommunikation. KI-Systeme analysieren das Fahrverhalten, die Fahrzeugnutzung sowie individuelle Vorlieben und bieten darauf basierend maßgeschneiderte Leasingmodelle, Servicepakete oder Finanzierungsoptionen an. Auch die Fehlerdiagnose in Fahrzeugen profitiert: Echtzeit-Sensordaten und On-Board-Diagnosen ermöglichen eine präzisere Wartung, verkürzen Werkstattzeiten und steigern die Servicequalität erheblich. Ein weiteres Plus: Durch intelligente Auswertung von Kundenfeedback – etwa über Social Media oder Telematikdaten – lassen sich Produktmängel oder Wünsche frühzeitig erkennen und adressieren.
Entwicklung: Schnellere Software, sichere Systeme
In der Fahrzeugentwicklung zeigt sich KI als echter Beschleuniger. Ob bei der Code-Generierung für Fahrassistenzsysteme oder der Optimierung von Energiemanagement-Lösungen für E-Fahrzeuge: KI-basierte Tools verkürzen Entwicklungszyklen und erhöhen die Qualität. Besonders im Testbereich eröffnen sich neue Möglichkeiten: Virtuelle Fahrszenarien, automatisiertes Requirement-Tracking und Predictive Analytics helfen dabei, Risiken frühzeitig zu identifizieren und Systeme robuster zu gestalten. Damit wird KI nicht nur zum Innovationstreiber, sondern auch zum Sicherheitsgaranten.
Produktion: Qualität steigern, Ressourcen schonen
Die Fertigung ist traditionell kostenintensiv – und daher ein idealer Einsatzbereich für KI. Durch vorausschauende Analysen lassen sich Produktionsprozesse effizienter gestalten, etwa durch das frühzeitige Erkennen von Engpässen oder das Anpassen von Arbeitsabläufen. Bildverarbeitung und Machine Learning tragen zur automatisierten Qualitätssicherung bei – von der Lackkontrolle bis zur Prüfung von Schweißnähten. Die Folge: Weniger Ausschuss, niedrigere Kosten, mehr Nachhaltigkeit. Gleichzeitig ermöglicht die Datenauswertung in Echtzeit eine bessere Ressourcennutzung und reduziert sowohl Energieverbrauch als auch CO₂-Emissionen.
Lieferketten: Robust, transparent und reaktionsfähig
Störungen in globalen Lieferketten sind spätestens seit der Pandemie ein kritischer Risikofaktor. KI kann helfen, diese Systeme resilienter zu gestalten. GenAI-gestützte Tools analysieren Vertragsdaten, Produktionskapazitäten und Logistikverläufe in Echtzeit. Lieferverzögerungen lassen sich damit frühzeitig erkennen und alternative Routen oder Bauteile automatisch vorschlagen. Auch die Lagerverwaltung und Routenplanung profitieren von intelligenten Prognosen – ebenso wie der Fuhrpark, der durch vorausschauende Wartung weniger anfällig für Ausfälle wird. Das Resultat: mehr Transparenz, höhere Agilität und stabile Versorgungsketten.
Strategische Investitionen jetzt entscheidend
Die Beispiele zeigen: Künstliche Intelligenz ist kein Zukunftsthema mehr – sie ist bereits Realität und bietet konkrete Wettbewerbsvorteile. Doch damit Unternehmen das volle Potenzial ausschöpfen können, braucht es nicht nur technologische Investitionen. Entscheidend ist auch der Aufbau von Know-how in der Belegschaft. Frühzeitige Schulungs- und Weiterbildungsprogramme sind essenziell, um Akzeptanz zu schaffen und die digitale Transformation aktiv zu gestalten. Wer das erkennt, positioniert sich nicht nur als Innovationstreiber – sondern sichert sich auch eine führende Rolle im globalen Automobilmarkt von morgen.