Maschinelles Lernen (ML) wird am häufigsten mit Produktentwicklungen in der Automobilindustrie in Verbindung gebracht, beispielsweise mit selbstfahrenden Autos, Einpark- und Spurwechselassistenten und intelligenten Energiesystemen. Darüber hinaus hat maschinelles Lernen auch enorme Auswirkungen auf die Marketingfunktion, von der Art und Weise, wie Automobilvermarkter Ziele festlegen und den Return on Investment analysieren, bis hin zur Art und Weise, wie sie mit Kunden kommunizieren.
Darüber hinaus bieten KI-Technologien ein enormes Potenzial, wenn sie in Fertigungs- und Produktionsprozessen sowie in Fahrzeugen eingesetzt werden, um Funktionen im Fahrzeug zu ermöglichen. Einfach ausgedrückt geht es bei der Datenwissenschaft nicht nur um selbstfahrende Autos. Datenwissenschaft und maschinelle Lerntechnologie können Autoherstellern helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben, indem sie alles von der Forschung über das Design bis hin zur Herstellung und Vermarktung verbessern.
Laut Gartner wird die Gesamtzahl neuer Fahrzeuge mit autonomer Technologie von 137.129 im Jahr 2018 auf 745.705 im Jahr 2023 steigen. Der globale Markt für autonome Fahrzeuge wird bis 2025 voraussichtlich 37 Milliarden US-Dollar erreichen.
In diesem Artikel gehen wir auf einige Bereiche der Automobilindustrie ein, die durch maschinelles Lernen revolutioniert wurden, sowie auf einige Beispiele aus der Praxis von Unternehmen, die in diesem Sektor bemerkenswerte Fortschritte erzielen.
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1. Design und Herstellung
Fahrzeughersteller können KI-gestützte Lösungen und maschinelle Lernalgorithmen nutzen, um unter anderem Produktionsprozesse zu optimieren, die Datenklassifizierung bei Risikobewertungen zu beschleunigen und Fahrzeugschäden zu bewerten. In der Automobilindustrie werden häufig KI-Systeme und Roboterlösungen verwendet, die auf Technologien wie Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Konversationsschnittstellen basieren.
Die Quadro RTX-Grafikkarte von Nvidia beispielsweise nutzt KI, um Designprozesse drastisch zu beschleunigen. Rethink Robotics entwickelt kollaborative Roboter für Tätigkeiten wie die Handhabung schwerer Objekte und die Prüfung gefertigter Teile.
2. Fahrgasterlebnis
Hersteller statten ihre Fahrzeuge mit einer Vielzahl von KI-gestützten Anwendungen aus, die das Fahrerlebnis für die Passagiere verbessern und ihre Sicherheit und Zufriedenheit gewährleisten sollen. Um den Zustand des Fahrers und der Passagiere zu beurteilen, nutzen mehrere Systeme Technologien wie Gesichtserkennung und Emotionserkennung. Andere nutzen Technologien zur Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache, damit die Passagiere während der Fahrt Filme ansehen, Musik hören und sogar Produkte und Dienstleistungen bestellen können.
Dentsu und Hyundai beispielsweise haben 10 Millionen Dollar in das Audioburst-Projekt investiert, das ein KI-gestütztes Infotainmentsystem entwickeln soll. Mithilfe dieser Technologie, die automatische Spracherkennung und natürliches Sprachverständnis umfasst, können Passagiere Musik-/Audiobibliotheken durchsuchen, benutzerdefinierte Musikwiedergabelisten anhören und Nachrichtenaktualisierungen abrufen.
Ein weiteres Beispiel ist Amazon, das daran arbeitet, seinen KI-gestützten Sprachassistenten Alexa in verschiedene Autos zu integrieren. Für Infotainmentsysteme in Fahrzeugen von BMW, Toyota, Ford und Audi ist die Alexa-Integration jetzt verfügbar.
3. Lieferkette
Für Fahrzeughersteller ist es von entscheidender Bedeutung, jeden Schritt der Reise eines Bauteils verfolgen zu können und zu wissen, wann es sein endgültiges Ziel erreicht. Daher werden in modernen Lieferketten häufig hochmoderne IoT-, Blockchain- und KI-Technologien eingesetzt.
Insbesondere Fahrzeughersteller können Lösungen nutzen, die auf verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens und KI-gestützter prädiktiver Analytik basieren. Mit ihrer Hilfe können Hersteller den Bedarf an Komponenten bewerten und potenzielle Nachfrageänderungen vorhersehen. Blue Yonder beispielsweise nutzt künstliche Intelligenz (KI), um die Lagertransparenz zu verbessern und es Herstellern zu ermöglichen, Lieferverzögerungen vorherzusehen.
4. Qualitätskontrolle
KI kann dabei helfen, eine Vielzahl technologischer Probleme in Echtzeit zu erkennen. Ein KI-System kann einen Benutzer warnen, dass eine bestimmte Komponente oder ein bestimmtes System gewartet oder ausgetauscht werden muss, sobald dies erforderlich ist. Dies geschieht auf der Grundlage von Daten, die von Sensoren im Fahrzeug erfasst werden. KI-gestützte Qualitätskontrollsysteme werden von Herstellern auch verwendet, um potenzielle Defekte in Teilen zu erkennen, bevor diese eingebaut werden.
Qualitätskontrollsysteme im Auto basieren vor allem auf Methoden der Datenverarbeitung und -analyse, während Fertigungslösungen auf KI-basierter Bilderkennung und Tonverarbeitung basieren.
BMW setzt KI-gestützte Lösungen für eine Vielzahl von Vorgängen ein, darunter Schweißzangen, vorausschauende Wartung und Lackqualitätsprüfung. Die KI-gestützte Plattform von Predii empfiehlt Autoreparaturen auf Grundlage der Sensordatenanalyse.
5. Kfz-Versicherung
KI-gestützte Lösungen bieten großes Potenzial bei der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen. Auf der Fahrerseite können KI-Funktionen im Fahrzeug zum Sammeln von Unfalldaten und Ausfüllen von Ansprüchen genutzt werden. Ein solches System müsste intelligente Datenanalyse, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie Textverarbeitung und -generierung kombinieren.
Auf Seiten der Versicherungsanbieter können KI-Systeme, die Technologien zur Bildverarbeitung und Objekterkennung nutzen, eine große Hilfe sein, um die Genauigkeit der Fahrzeugschadensanalyse zu verbessern.
Die Anwendung „Ping An Auto Owner“ nutzt KI-Funktionen, um Fotos zu bewerten, die von Benutzern hochgeladen werden, die Versicherungsansprüche geltend machen. Das intelligente Flottenmanagementsystem von Nauto verfügt über eine KI-gestützte Kollisionserkennungsfunktion, die eine schnellere und genauere Bearbeitung von Versicherungsansprüchen ermöglicht.
6. Fahrerassistenz
Und schließlich dürfen Sie die Verbesserungen des Fahrerlebnisses durch KI-Technologien nicht außer Acht lassen. Es gibt KI-Systeme, die den Fahrern helfen, ihre Sicherheit zu gewährleisten, indem sie sie auf Verkehrs- und Wetteränderungen aufmerksam machen, ihnen die effizientesten Routen empfehlen und es ihnen ermöglichen, unterwegs für Waren und Dienstleistungen zu bezahlen.
CarVi ist ein fortschrittliches Fahrassistenzsystem (ADAS), das Verkehrsdaten mithilfe künstlicher Intelligenz analysiert. Es warnt Fahrer außerdem in Echtzeit vor möglichen Gefahren wie schlechten Fahrbedingungen, Spurabweichungen und Frontalkollisionen. Bei solchen Lösungen kommen vor allem Echtzeit-Bild- und Videoerkennung, Objekterkennung und Aktionserkennung zum Einsatz, aber auch Technologien zur Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache können zum Einsatz kommen.
Andere Systeme zielen darauf ab, die Fahrerarbeit zu übernehmen – entweder vorübergehend, wie bei den Autopilot-Funktionen einiger Tesla-Autos, oder vollständig, wie bei den selbstfahrenden Autos von Waymo und den robotergestützten Mitfahrfahrzeugen von Zoox. In diesen Systemen werden komplexe Computervisionsfähigkeiten häufig mit Echtzeit-Big-Data-Analysen und natürlicher Sprachverarbeitung kombiniert.
Maschinelles Lernen bietet in der Automobilindustrie vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Hersteller können KI-Technologie nutzen, um neue Prototypen zu entwickeln und zu erstellen, die Effizienz der Lieferkette zu verbessern und eine vorausschauende Wartung für Fertigungsanlagen und Fahrzeuge zu ermöglichen.
Da traditionelle Geschäftsmodelle durch Veränderungen im Verbraucherverhalten und technologische Fortschritte auf den Kopf gestellt werden, besteht kein Zweifel daran, dass die Branche weiter wachsen wird, da neue und fortschrittliche Technologien weiterhin für ein verbessertes Benutzererlebnis sorgen.
Daher müssen Autohersteller, Händler und andere Organisationen im Automobil-Ökosystem schnell auf das sich ändernde Umfeld reagieren und Herausforderungen und Chancen durch die Nutzung von Daten annehmen.
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