KI in der Automobilindustrie: Anwendungsfälle, Erfolgsgeschichten & Leitlinien für die Einführung
10. Oktober 2024
KI in der Automobilindustrie wird eingesetzt, um das Fahrzeugdesign zu vereinfachen, Fertigungsprozesse zu optimieren, ein hervorragendes Fahrerlebnis zu gewährleisten und Automobilherstellern, Händlern und Versicherern zu helfen, den Absatz zu steigern und den Kundenservice zu verbessern.
Mit solider Erfahrung in der KI-Beratung entwickelt Itransition fortschrittliche Lösungen, die Unternehmen dabei helfen, die einzigartigen Herausforderungen dieser Branche zu meistern.
KI in der Automobilindustrie: Marktstatistiken
die geschätzte Größe des globalen Marktes für KI in der Automobilindustrie im Jahr 2024
Precedence Research, 2024
der befragten Unternehmen der Automobilindustrie haben KI aktiv eingesetzt oder erforschen sie
IBM, 2023
der befragten Unternehmen der Automobilindustrie haben in den letzten 2 Jahren ihre Investitionen in KI beschleunigt
IBM, 2023
Scheme title: Use cases of AI and automation in the automotive sector
Data source: IBM Global AI Adoption Index Report
KI-Anwendungsfälle im Transportwesen
KI ist ein aufkommender Technologietrend im Verkehrssektor, der verspricht, das Autofahren stressfreier und sicherer zu machen und in größerem Umfang Logistikprozesse mit großen Fahrzeugflotten zu erleichtern.
Persönliche Sprachassistenten
Unabhängig davon, ob es sich um einen persönlichen Assistenten eines Drittanbieters wie Alexa und Siri oder um eine unternehmenseigene Lösung handelt, implementieren die meisten Automobilunternehmen derzeit KI-Systeme, die Spracherkennung zur Interaktion mit den Fahrern nutzen. Diese virtuellen Assistenten können die Innenraumtemperatur anpassen, Informationen über den Kraftstoffstand und den Verbrauch bereitstellen, Anrufe tätigen und Radiosender wechseln. Darüber hinaus bieten solche Tools ein hohes Maß an Personalisierung, indem sie sich die Vorlieben der Fahrer merken und kontextbasierte Anpassungen vorschlagen.
Flottenmanagement
KI-Systeme nutzen vernetzte Fahrzeugtechnologie und Algorithmen, um Daten zu Straßenbedingungen, Verkehr in einem bestimmten Gebiet, Wetter und andere Umweltinformationen zu verarbeiten und Flottenmanagern so bei verschiedenen Aufgaben zu unterstützen. Dazu gehören die Ermittlung der effizientesten Routen, die Vorhersage potenzieller Verzögerungen, die Koordination der Fahrer und die entsprechende Umplanung von Lieferungen. Darüber hinaus können Logistikunternehmen diese Lösungen nutzen, um die Auftragsverteilung auf ihre Frachtfahrzeuge auf der Grundlage von Frachtgewicht, Volumen und Lieferpunkten zu optimieren.
Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS)
ADAS-Lösungen (Advanced Driver Assistance Systems) integrieren KI-gestützte Kameras und Sensoren, um halbautonome Fahrfunktionen wie adaptive Geschwindigkeitsregelung, Verkehrszeichenerkennung, Auffahrwarnung und Müdigkeitserkennung zu ermöglichen. Diese Systeme, die bisher nur in Fahrzeugen der gehobenen Preisklasse zu finden waren, werden zunehmend zu einem Standardprodukt, da sie eine bessere Fahrzeugkontrolle auch unter schwierigen Fahrbedingungen ermöglichen und so dazu beitragen, das Risiko von Verkehrsunfällen zu minimieren und die Fahrzeugsicherheit zu erhöhen.
Selbstfahrende Fahrzeuge
Vollständig autonome Fahrzeuge verkörpern die höchste Stufe der Fahrautonomie gemäß der sechsstufigen SAE-Klassifizierung, da sie KI-gestützte ADAS-Systeme nutzen, die das Fahrzeug unter allen Bedingungen steuern können. Diese nutzen in der Regel mehrere Arten von Sensoren (visuelle, Radar-, Lidar-, INS- und Ultraschallsensoren), um Daten aus der Umgebung zu sammeln, die anschließend mit KI-Algorithmen verarbeitet werden, um einen autonomen Fahrzeugbetrieb zu ermöglichen. Trotz komplexer ethischer Implikationen, öffentlicher Bedenken und der Notwendigkeit weiterer Experimente gibt es bereits vielversprechende Beispiele für diese Technologie, wie selbstfahrende Taxis und Lkw-Platooning-Systeme.
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KI-Anwendungsfälle in der Fahrzeugherstellung
KI kann in allen Phasen der Wertschöpfungskette eingesetzt werden, angefangen bei der Fahrzeugentwicklung und -produktion. Moderne Hersteller verlassen sich weitgehend auf KI, um intelligente Autos zu entwerfen, die Montage effizienter zu gestalten und das Lieferkettenmanagement zu optimieren.
Generatives Design
Zukunftsorientierte Automobilhersteller verwenden bereits generative Designsoftware, um langlebigere und nachhaltigere Autoteile zu entwickeln. Generative KI-basierte Systeme können Hunderte von Designvarianten für ein bestimmtes Bauteil erstellen, basierend auf den von Designern und Ingenieuren festgelegten Parametern, die dann die am besten geeignete Option auswählen.
Simulation der Fahrzeugkonstruktion
Automobilhersteller verwenden häufig digitale Zwillinge, um zu simulieren, wie sich bestimmte Designentscheidungen auf ihre Endprodukte auswirken. Indem sie Systeme für maschinelles Lernen mit historischen und Echtzeit-Sensordaten zu Geschwindigkeit, Beschleunigung, Kraftstoffeffizienz und anderen Messwerten füttern, können Ingenieure und Designer verstehen, wie sich ihre Ideen auf die Fahrzeugleistung auswirken, ohne dass kostspielige physische Prototypentests erforderlich sind. Dazu gehört zum Beispiel die Vorhersage, wie sich der Fahrstil und bestimmte Wetterbedingungen auf die Batterieleistung von Elektrofahrzeugen auswirken.
Automatisierte Fahrzeugmontage
Heutzutage sind KI-gesteuerte Roboter in den Fließbändern der großen Automobilhersteller zunehmend präsent. Diese Fertigungslösungen können Komponenten mithilfe von Computer Vision leicht identifizieren und sie mit mechanischen Armen punktgenau manipulieren, was sie zu wertvollen Werkzeugen für die Verbesserung der Produktionsleistung macht und gleichzeitig zu einer Verringerung der körperlichen Arbeitsbelastung führt.
Qualitätskontrolle
Während viele Automobilhersteller bereits regelbasierte Anomalieerkennung für die Qualitätskontrolle einsetzen, kann dieser Ansatz keine kleinen oder neuen Arten von Fehlern erkennen, da die Regeln regelmäßig aktualisiert werden müssen und nicht das gesamte Spektrum möglicher Anomalien abdecken können. Qualitätskontrolllösungen, die auf Deep Learning und maschineller Bildverarbeitung basieren, können über die einfache Erkennung von Anomalien hinausgehen und mehrere Arten von Fehlern identifizieren. Dies macht menschliche Eingriffe fast vollständig überflüssig und erhöht die Effizienz der Qualitätskontrolle erheblich.
Vorausschauende Wartung von fertigungsanlagen
Klassischerweise führen Techniker die Wartung von Anlagen nach einem vorgegebenen Zeitplan durch, um sicherzustellen, dass Industriemaschinen nicht unerwartet ausfallen. IoT-Sensoren können dagegen Daten von Maschinenteilen sammeln und diese Daten an ein ML-basiertes System senden, das Anomalien wie Leistungsabweichungen erkennt und Mitarbeiter vor möglichen Ausfällen warnt. Auf diese Weise können Automobilhersteller ihre Wartungskosten senken und die Ausfallzeiten ihrer Anlagen minimieren.
Produktionsplanung
KI-gestützte Lösungen können die Produktnachfrage auf der Grundlage wirtschaftlicher Bedingungen und Branchentrends vorhersagen und ermöglichen es den Herstellern, die Produktion an diese Prognosen anzupassen und den Bestand zu verwalten. In Kombination mit anderen Industrie-4.0-Technologien wie dem Internet der Dinge können KI-Systeme zusätzliche Echtzeitinformationen über Sendungen analysieren, um die Transparenz der Lieferkette zu maximieren und Managern zu helfen, die Produktionsplanung und den Vertrieb zu verfeinern.
KI-Anwendungsfälle in Vertrieb und Kundendienst
Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Fahrzeughersteller, Händler und Versicherer das Vertriebs- und Servicemanagement angehen, radikal. Sie ermöglicht es ihnen, Autofahrern ein besseres Kundenerlebnis zu bieten und gleichzeitig Risiken wie Fahrzeugpannen oder Versicherungsbetrug zu mindern.
Kundenbindung
KI hat sich problemlos in das Instrumentarium der Marketing- und Vertriebsabteilungen von Autoherstellern eingefügt. Unternehmen verlassen sich häufig auf KI-gestützte Unternehmenssoftware wie CRM-Systeme, um Werbung auf Basis von Lead- und Kundendaten zu personalisieren, das Lead-Management zu automatisieren, die Produktnachfrage entsprechend den Markttrends zu prognostizieren und ihre Marketing- und Vertriebsstrategien zu optimieren. Darüber hinaus können Vertriebsteams diese Lösungen nutzen, um Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten anhand des Kundenverhaltens und der Kundeninteressen zu ermitteln.
Fahrzeugdiagnose
Mithilfe von künstlicher Intelligenz und prädiktiver Analyse können Automobilhersteller Daten über den Betrieb und die Nutzungsbedingungen von Fahrzeugen sammeln und die Leistung ihrer Modelle für die Produktentwicklung unter realen Bedingungen bewerten. Gleichzeitig erkennen Diagnosesysteme dank intelligenter Sensoren abnormale Bedingungen und warnen den Fahrer vor potenziellen technischen Problemen, damit er sich rechtzeitig an den Kundendienst des Händlers oder an eine unabhängige Werkstatt wenden kann.
Kundendienst-Chatbots
Dialogorientierte KI ist ein immer beliebteres Instrument zur Verbesserung der Beziehungen zwischen Kunden und Marken und zur Steigerung der Markentreue. KI-Chatbots können alltägliche Aufgaben von Mitarbeitern übernehmen, wie die Planung von Probefahrten, die Unterstützung von Kunden bei der Auswahl von Automodellen, die Beantwortung von Fragen der Kunden zu Fahrzeugfunktionen und die Erfassung von Kundenfeedback.
Bewertung der Fahrzeugschäden
Einige Versicherungsunternehmen setzen bereits KI und Computer Vision ein, um die Inspektion von Fahrzeugen zu automatisieren und die Bearbeitung von Schadensfällen zu erleichtern. Beispielsweise können Autofahrer mit der Kamera ihres Mobiltelefons Fotos von beschädigten Fahrzeugen machen und diese bei der Schadensmeldung anhängen. Ein KI-gestütztes System analysiert diese Bilder und bewertet das Ausmaß des Schadens mit Hilfe von Computer-Vision-Algorithmen.
Aufdeckung von Kfz-Versicherungsbetrug
Jedes Jahr zahlen Versicherer Milliarden von Euro für betrügerische Schadensmeldungen, deren Kosten sich in höheren Prämien für die Versicherungsnehmer niederschlagen. ML-Systeme zur Betrugserkennung können durch die Verarbeitung natürlicher Sprache Unstimmigkeiten in Versicherungsansprüchen erkennen und diese für die Überprüfung durch Menschen markieren. Mithilfe von prädiktiven Analysen können Versicherer auch das Betrugsrisiko auf der Grundlage von Versichertenprofilen abschätzen.
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Vorteile der KI-Einführung in der Automobilindustrie
Konkrete KI-Anwendungen in der Automobilbranche
Das generative Fahrzeugdesign von Hyundai
Die Hyundai Motor Group nutzt KI-gesteuertes generatives Design, um die Produktentwicklung neu zu definieren und die Art und Weise, wie Fahrzeuge sich fortbewegen, zu revolutionieren. Das Unternehmen hat sich mit dem Produktinnovationsstudio Sundberg-Ferarhas zusammengetan, um das Ultimate Mobility Vehicle „Elevate“ zu bauen, das in der Lage ist, selbst schwierigstes Gelände zu durchqueren. Elevate kann sich von einem vierrädrigen Fahrzeug in einen vierbeinigen Laufroboter verwandeln, und seine Erfinder sind davon überzeugt, dass sich das Fahrzeug bei Such- und Rettungseinsätzen als äußerst nützlich erweisen wird.
Generatives Design ermöglicht es uns wirklich, komplexe Probleme anzugehen, für die jemand viel mehr Zeit benötigen würde, als er für die Durchführung verschiedener Analysen hat. Es ist ein Multiplikator für den Verstand, wie ich es gerne nenne, bei dem ein einzelner Designer oder Ingenieur potenziell Dutzende oder Hunderte verschiedener Design-Iterationen durchlaufen kann. So können sie Dinge sehen, die sie sonst vielleicht nicht in Betracht gezogen hätten.
BMWs Konstruktionssimulation für das Prototyping
BMW hat Monolith, eine KI-basierte Software, die in der Luft- und Raumfahrt, der Automobilindustrie und im Maschinenbau weit verbreitet ist, zur Unterstützung der Fahrzeugentwicklung eingeführt. Konkret nutzen die BMW-Ingenieure diese Lösung, um die aerodynamische Leistung eines Fahrzeugs genau vorherzusagen, ohne physische Prototypen zu bauen. Darüber hinaus konnte das Crashtest-Ingenieurteam von BMW Monolith zur Vorhersage der Kraft auf das Schienbein eines Beifahrers während eines Unfalls einsetzen, ohne physische Tests durchzuführen, und das viel früher im Entwicklungsprozess.
Wenn die schwierige Physik eines komplexen Fahrzeugsystems bedeutet, dass es nicht wirklich durch Simulation gelöst werden kann, können KI und selbstlernende Modelle die Lücke schließen, um die Fahrzeugleistung sofort zu erfassen und vorherzusagen. Dies stellt für Ingenieure ein enormes neues Werkzeug dar, mit dem sie weniger testen müssen und mehr aus ihren Daten lernen können, indem die Anzahl der erforderlichen Simulationen und physischen Tests reduziert wird, während vorhandene Daten kritisch aufgewertet werden.
Qualitätskontrolle von Audi
Audi setzt bereits seit einigen Jahren Computer Vision für die visuelle Inspektion von Blechteilen in Fahrzeugen ein. Diese KI-Systeme können selbst kleinste Risse in Blechteilen während der Produktion erkennen und ermöglichen es dem Unternehmen, fehlerhafte Teile in den fertigen Produkten deutlich zu reduzieren. Kürzlich hat das Unternehmen auch die KI-gestützte Qualitätskontrolle von Schweißpunkten im Karosseriebau eingeführt, zunächst im Werk Neckarsulm. Die Lösung analysiert allein in diesem Werk rund 1,5 Millionen Schweißpunkte an 300 Fahrzeugen pro Schicht und ersetzt damit die manuelle ultraschallbasierte Kontrolle, mit der nur 5.000 Schweißpunkte pro Fahrzeug analysiert werden konnten.
Das autonome Fahrzeugsystem von Mercedes-Benz
Mercedes hat sich mit dem führenden Grafikprozessorhersteller Nvidia zusammengetan, um seine neuen Fahrzeuge mit autonomen Fahrfunktionen auszustatten. Das Unternehmen wird eine zentralisierte Verarbeitungsarchitektur auf der Grundlage von NVIDIA DRIVE Orin einsetzen, die 254 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde ausführen kann. Die Lösung ist in der Lage, alle Arten von Fahrmanövern zu steuern, einschließlich des Anhaltens für Fußgänger, der Navigation durch Kreisverkehre und sogar des Manövrierens um Baustellenfahrzeuge herum, und ermöglicht so sicheres automatisiertes Fahren in städtischen Umgebungen mit komplexen Verkehrsmustern.
Teslas Navigationsfunktion Trip Planner
Tesla, der wohl bekannteste Elektroautohersteller der Welt und Pionier im Bereich des autonomen Fahrens, baut sein Angebot an KI-gestützten Diensten und Produkten zur Verbesserung des Fahrkomforts kontinuierlich aus. So hat das Unternehmen beispielsweise seine beliebte Tesla-App um eine Reiseplanungsfunktion erweitert, die mithilfe von KI-Algorithmen automatisch die schnellste Route berechnet. Die Lösung berücksichtigt den Fahrstil, die Außentemperatur, das Verkehrsaufkommen und viele andere Faktoren, um Fahrzeit und Energieverbrauch vorherzusagen. Sie berücksichtigt auch den Standort und die Verfügbarkeit von Tesla Superchargern entlang der Route, um Warteschlangen an den Ladestationen zu minimieren und die Ladezeiten zu optimieren.
Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Automobilindustrie
Trotz der vielen Vorteile, die KI für Autofahrer und Automobilhersteller bringen kann, sollten Unternehmen mögliche Probleme bei der Implementierung dieser Technologie berücksichtigen.
Zu beachten:
Der datengesteuerte Charakter der KI impliziert, dass Lösungen für die Automobilindustrie, die sie nutzen, große, qualitativ hochwertige Datensätze sowie Ströme von Echtzeitinformationen aus relevanten Quellen verarbeiten sollten, um analytische und operative Aufgaben zu erfüllen.
KI-gestützte Lösungen zeichnen sich durch mehrschichtige Architekturen mit miteinander verbundenen Komponenten wie IoT-Sensoren und Datenanalysesoftware aus, die sich auf verschiedene Kommunikationsprotokolle für den Austausch unterschiedlicher Arten von Daten nutzen können. Eine unzureichende Interaktion zwischen diesen Komponenten führt zu Informationssilos, inkonsistenten Daten und unzuverlässigen Analysen.
Empfehlungen:
Konfigurieren Sie ETL/ELT-Pipelines, um heterogene Daten zu integrieren, zu bereinigen und in einem geeigneten Datenspeicher (Data Lake, TSDB usw.) zu konsolidieren. Cloud-Dienstanbieter bieten Cloud-Datenintegrationslösungen wie Azure Data Factory und AWS Glue an, um diesen Prozess zu erleichtern.
Richten Sie die erforderlichen Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) ein, um einen nahtlosen Datenaustausch zwischen den Komponenten zu ermöglichen. Auch hier können Sie auf Cloud-basierte Dienste wie Azure API Management und Amazon API Gateway zurückgreifen.
Erwägen Sie den Einsatz von Middleware-Architekturen wie ESB, um inkompatible Kommunikationsprotokolle zu konvertieren, oder von Datenvirtualisierungstechniken, um auf Daten zuzugreifen, die in anderen Komponenten gespeichert sind, ohne sie verschieben oder kopieren zu müssen.
Konnektivität
Zu beachten:
Einige Anwendungsfälle von KI in der Automobilindustrie umfassen den Datenaustausch zwischen geografisch voneinander getrennten Systemen, einschließlich IoT-Sensoren, die Fahrzeugdaten erfassen, und Datenanalyselösungen, die diese Daten verarbeiten. Dies erfordert sehr stabile Netzwerke, insbesondere wenn die Datenverarbeitung in Echtzeit erfolgen muss, wie z. B. bei der Routenoptimierung.
Eine zuverlässige Internetverbindung wird noch schwieriger, wenn Lastspitzen oder tote Winkel wie Tunnel auftreten, die hohe Latenzzeiten verursachen und zu ungenauen Analysen führen können.
Empfehlungen:
Verwenden Sie IoT-Sensoren, die nach dem Publish-Subscribe-Prinzip lose mit anderen Komponenten Ihrer KI-Lösung verbunden sind. Solche Geräte können Daten in einer Offline-Nachrichtenwarteschlange speichern, wenn die Konnektivität schlecht oder nicht vorhanden ist, und sie übertragen, sobald die Verbindung wiederhergestellt ist.
Nutzen Sie Edge Computing, um einen Teil der Rechenlast (die normalerweise von zentralen Rechenzentren übernommen wird) auf IoT-Geräte zu verteilen. Dies trägt dazu bei, die Netzwerkabhängigkeit und das Latenzrisiko zu verringern.
Setzen Sie auf bandbreiteneffiziente Kommunikationsprotokolle wie MQTT.
Datenanalyse
Zu beachten:
Die Verarbeitung großer Datenmengen und Datenströme, die von Produktionsanlagen oder Fahrzeugflotten erfasst werden, erfordert erhebliche Rechenressourcen, die durch eine robuste, aber potenziell kostspielige technologische Infrastruktur bereitgestellt werden.
Machine-Learning-Algorithmen benötigen riesige Trainingsdatensätze, um ein KI-Modell zu erstellen, das zuverlässige Schlussfolgerungen ziehen kann.
Die Zuverlässigkeit von KI-Modellen kann durch Überanpassung (ein Modell, das zu sehr auf einen bestimmten Datensatz trainiert wurde, schneidet bei der Verarbeitung anderer Daten schlecht ab) oder durch Modelldrift (die Leistung des Modells nimmt mit der Zeit ab, weil sich die Eingabevariablen allmählich ändern) beeinträchtigt werden.
Empfehlungen:
Ergänzen Sie Ihre Rechenressourcen mit Cloud-basierten KI- und ML-Diensten. Diese bieten in der Regel integrierte Algorithmen, vorab trainierte ML-Modelle und skalierbare Rechenleistung. Beliebte Optionen sind hier Amazon SageMaker und Azure Machine Learning.
Implementieren Sie eine Masterless-Cluster-Architektur, um die Verarbeitungsknoten, die Ihr IoT-Netzwerk unterstützen, je nach tatsächlicher Arbeitslast auf- und abzustufen.
Unterteilen Sie Ihre Daten für die Erstellung von KI-Modellen in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze, um eine Überanpassung zu vermeiden. Überwachen Sie regelmäßig die Modellabweichung anhand von Metriken wie dem Populationsstabilitätsindex und führen Sie Trainingsiterationen durch, um das Modell mit frischen Daten zu aktualisieren.
Datenschutz & Datensicherheit
Zu beachten:
Mit den wachsenden Datenmengen, die KI-Systeme für Training und Analyse benötigen, steigen auch die Sicherheitsrisiken. Betrüger und Cyberkriminelle können sowohl private Fahrer als auch Automobilhersteller ins Visier nehmen. Die Bedrohungen reichen vom Hacken von Fahrzeugen bis hin zum Diebstahl geistigen Eigentums.
Die meisten Informationen, die von KI-Lösungen in der Automobilindustrie verarbeitet werden, z. B. Videoaufnahmen von Dashcams oder Geolokalisierungsdaten, werden als personenbezogene Daten eingestuft. Der derzeitige Rechtsrahmen schränkt die Erfassung dieser Informationen erheblich ein.
Empfehlungen:
Automobildaten sollten gemäß der DSGVO und anderen geltenden Standards und Gesetzen verarbeitet werden. Stellen Sie daher sicher, dass Ihre KI-Lösung diesen Vorschriften entspricht.
Trainieren Sie Ihre KI-Modelle nach Möglichkeit mit verschleierten Daten, d. h. Daten, die durch Datenmaskierungstechniken wie Verschlüsselung zur Anonymisierung verändert wurden.
Minimieren Sie die Anfälligkeit für Cyberangriffe Ihres KI-Systems und der damit verbundenen Daten durch die Umsetzung wirksamer Sicherheitsmaßnahmen. Dazu können kryptografische Schlüsselverwaltungssysteme, die exklusiv für jedes Fahrzeug gelten, dynamische Datenmaskierung für Ihre Datenbanken und Geräteauthentifizierungsoptionen wie X.509-Zertifikate für Ihre IoT-Sensoren gehören.
Unsere KI-Dienstleistungen
KI-Beratung
Unsere Berater bieten fachkundige Unterstützung bei der Planung und Betreuung Ihrer KI-Softwareentwicklung und -implementierung und helfen Ihnen dabei, die Vorteile dieser Technologie optimal zu nutzen und technische Hindernisse zu bewältigen.
KI-Entwicklung
Itransition liefert KI-gestützte Software für die Automobilindustrie, die auf Ihre geschäftlichen Anforderungen abgestimmt ist, oder modernisiert Ihre bestehende Lösung, um neue Ziele zu erreichen und aufkommende Markt- und Technologietrends aufzugreifen.
Die Transformation der Automobilindustrie durch KI
Die Automobilindustrie steht dank der Fortschritte in der KI-Technologie vor einem radikalen Wandel. Von der Fertigung und Konstruktion bis hin zum Vertrieb, Marketing und der Wartung kann KI eine Schlüsselrolle dabei spielen, Autos intelligenter, sicherer und effizienter zu machen. Darüber hinaus erfordert der unvermeidliche Wandel von Hardware zu Software in der Automobilindustrie, dass Fahrzeughersteller ihre Arbeitsabläufe neu gestalten und die relevanten rechtlichen Rahmenbedingungen genau beachten. Wenn Sie planen, eine robuste KI-Lösung zu implementieren, um die zahlreichen greifbaren Vorteile der Technologie zu nutzen, sollten Sie die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Partner wie Itransition in Betracht ziehen.
Einblicke
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Fallstudie
Cloud-Business-Intelligence-System für Fahrzeughersteller
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ERP für die Automobilindustrie: Hauptfunktionen, Integrationen und Softwareoptionen
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Fahrzeugdatenplattform für ein Startup-Unternehmen der Automobilindustrie
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