KI in der Automobilindustrie: Anwendungsfälle, Erfolgsgeschichten und 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 AI-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 KI-Marktes in der Automobilindustrie im Jahr 2024
Vorrangige Forschung, 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
In which of the following ways, if any, is your organization using AI and automation today? Please select all that apply.
[Among IT Professionals at companies currently exploring or deploying AI]
Scheme title: Use cases of AI and automation in the automotive sector
Data source: IBM Global AI Adoption Index Report
KI-Anwendungsfälle im Transportwesen
Als aufkommender Technologietrend im Transportsektor verspricht KI, das Autofahren stressfreier und sicherer zu machen, und erleichtert in größerem Maßstab Logistikvorgänge mit großen Fahrzeugflotten.
Persönliche Sprachassistenten
Ob es sich um einen persönlichen Assistenten eines Drittanbieters wie Alexa und Siri oder um eine eigene Lösung handelt, die meisten Automobilunternehmen setzen derzeit KI-Systeme ein, die zur Interaktion mit dem Fahrer die Spracherkennung nutzen. Diese virtuellen Assistenten können die Innentemperatur einstellen, Informationen über den Kraftstoffstand und -verbrauch liefern, Anrufe tätigen und Radiosender wechseln. Darüber hinaus bieten solche Tools ein hohes Maß an Personalisierung, indem sie sich die Vorlieben des Fahrers merken und kontextabhängige Anpassungen vorschlagen.
Flottenmanagement
KI-Systeme stützen sich auf vernetzte Fahrzeugtechnologie und Algorithmen, um Daten über den Straßenzustand, den Verkehr in einem bestimmten Gebiet, das Wetter und andere Umgebungsinformationen zu verarbeiten und Flottenmanager bei der Durchführung verschiedener Aufgaben zu unterstützen. Dazu gehören die Ermittlung der effizientesten Routen, die Vorhersage möglicher Verspätungen, die Koordinierung der Fahrer und die entsprechende Neuplanung der 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-Lösungen integrieren KI-gestützte Kameras und Sensoren, um halbautonome Fahrfunktionen wie adaptive Geschwindigkeitsregelung, Verkehrszeichenerkennung, Vorwärtskollisionswarnung und Müdigkeitserkennung bereitzustellen. Diese Systeme, die bisher nur in Premium-Automobilen zu finden waren, entwickeln sich zu einem Standardprodukt, da sie eine bessere Fahrzeugkontrolle auch unter schwierigen Fahrbedingungen gewährleisten, was dazu beiträgt, das Risiko von Verkehrsunfällen zu minimieren und die Fahrzeugsicherheit zu erhöhen.
Selbstfahrende Fahrzeuge
Völlig autonome Fahrzeuge verkörpern die höchste Stufe der Fahrautonomie gemäß der SAE-Sechs-Stufen-Klassifizierung, da sie KI-gestützte ADAS-Systeme nutzen, die das Fahrzeug unter allen Bedingungen steuern können. Sie nutzen in der Regel mehrere Arten von Sensoren (Sicht-, Radar-, Lidar-, INS- und Ultraschallsensoren), um Daten aus der Umgebung zu sammeln, die dann mit KI-Algorithmen verarbeitet werden, um einen autonomen Fahrzeugbetrieb zu ermöglichen. Trotz der komplexen ethischen Implikationen, der Bedenken der Öffentlichkeit und der Notwendigkeit weiterer Experimente gibt es bereits vielversprechende Beispiele für diese Technologie, wie selbstfahrende Taxis und LKW-Platooning-Systeme.
Entwicklung robuster KI-Lösungen mit Itransition
KI-Anwendungsfälle in der Fahrzeugfertigung
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.
Generative Gestaltung
Zukunftsorientierte Unternehmen der Automobilindustrie setzen bereits generative Design-Software ein, um haltbarere und nachhaltigere Automobilteile zu entwickeln. Generative KI-basierte Systeme können auf der Grundlage der von Designern und Ingenieuren definierten Parameter Hunderte von Designvarianten für ein bestimmtes Bauteil erstellen, aus denen sie 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 mit Hilfe von Computer Vision leicht identifizieren und sie mit mechanischen Armen punktgenau manipulieren, was sie zu wertvollen Werkzeugen für die Verbesserung der Produktionsleistung bei gleichzeitiger Verringerung der körperlichen Arbeitsbelastung macht.
Qualitätskontrolle
Während viele Automobilhersteller bereits die regelbasierte Erkennung von Anomalien für die Qualitätskontrolle nutzen, kann dieser Ansatz geringfügige oder neue Arten von Mängeln nicht erkennen, da die Regeln regelmäßig aktualisiert werden müssen und kaum das gesamte Spektrum möglicher Anomalien abdecken können. Lösungen für die Qualitätskontrolle, die auf Deep Learning und Computer Vision basieren, können über die einfache Erkennung von Anomalien hinausgehen und mehrere Arten von Fehlern identifizieren. Dies macht menschliche Eingriffe fast vollständig überflüssig und erh öht die Effizienz der Qualitätskontrolle erheblich.
Vorausschauende Wartung von fertigungsanlagen
Traditionell führen Techniker die Wartung von Anlagen nach einem vordefinierten Plan durch, um sicherzustellen, dass Industriemaschinen nicht unerwartet ausfallen. Stattdessen können IoT-Sensoren Daten von Maschinenteilen sammeln und diese Daten an ein ML-basiertes System senden, das Anomalien wie Leistungsabweichungen erkennt und die Mitarbeiter vor möglichen Ausfällen warnt. Auf diese Weise können Automobilhersteller die 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.
Kundenengagement
KI hat problemlos Eingang in den Werkzeugkasten der Marketing- und Vertriebsabteilungen von Automobilherstellern gefunden. Unternehmen verlassen sich häufig auf KI-gestützte Unternehmenssoftware wie CRM-Systeme, um Werbung auf der Grundlage von Lead- und Kundendaten zu personalisieren, das Lead-Management zu automatisieren, die Produktnachfrage anhand von Markttrends zu prognostizieren und ihre Marketing- und Vertriebsstrategien zu optimieren. Darüber hinaus können Vertriebsteams diese Lösungen nutzen, um Cross- und Upselling-Möglichkeiten je nach Kundenverhalten und -interessen zu erkennen.
Fahrzeugdiagnose
Mit Hilfe von KI und prädiktiver Analytik können Automobilhersteller Daten über den Betrieb und die Nutzungsbedingungen von Fahrzeugen sammeln und für die Produktentwicklung bewerten, wie sich ihre Modelle im realen Leben verhalten. Gleichzeitig erkennen Diagnosesysteme mit Hilfe intelligenter Sensoren anormale Zustände und warnen den Fahrer vor möglichen technischen Problemen, damit er sich rechtzeitig an den Kundendienst des Autohauses oder eine freie Werkstatt wenden kann.
Chatbots für den Kundendienst
Konversationelle KI ist ein immer beliebteres Instrument zur Verbesserung der Beziehungen zwischen Kunden und Marken und zur Erhöhung der Markentreue. KI-Chatbots können alltägliche Aufgaben von Mitarbeitern übernehmen, wie z. B. die Planung von Probefahrten, die Unterstützung von Kunden bei der Auswahl von Automodellen, die Beantwortung von Kundenfragen zu Fahrzeugmerkmalen und das Einholen von Kundenfeedback.
Bewertung der Fahrzeugschäden
Einige Versicherungsunternehmen setzen derzeit KI und Computer Vision ein, um die Fahrzeuginspektion zu automatisieren und die Abwicklung von Autounfällen zu erleichtern. Beispielsweise können Autofahrer mit ihren Handykameras Fotos von beschädigten Autos machen und diese bei der Einreichung von Versicherungsansprüchen beifügen. Ein KI-gestütztes System analysiert solche Bilder und bewertet das Ausmaß des Schadens mit Hilfe von Computer-Vision-Algorithmen, wodurch der Bewertungsprozess viel schneller und objektiver wird.
Aufdeckung von Kfz-Versicherungsbetrug
Jedes Jahr zahlen Versicherer Milliarden von Dollar an betrügerischen Ansprüchen aus, deren Kosten sich in höheren Prämien für die Versicherungsnehmer niederschlagen. ML-Systeme für die Betrugserkennung können mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache Ungereimtheiten in Versicherungsansprüchen erkennen und sie für eine menschliche Überprüfung kennzeichnen. Mit Hilfe der prädiktiven Analytik können die Versicherer auch das Betrugsrisiko auf der Grundlage der jeweiligen Versichertenprofile abschätzen.
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Vorteile der KI-Einführung in der Automobilindustrie
Reale KI-Anwendungen in der Automobilbranche
Hyundai's generatives Fahrzeugdesign
Die Hyundai Motor Group wendet KI-gesteuertes generatives Design an, um die Produktentwicklung neu zu definieren und die Fortbewegung von Fahrzeugen zu revolutionieren. Das Unternehmen hat sich mit dem Produktinnovationsstudio Sundberg-Ferarhas zusammengetan, um das ultimative Mobilitätsfahrzeug "Elevate" zu entwickeln, das in der Lage ist, selbst das schwierigste Terrain zu durchqueren. Elevate kann sich von einem vierrädrigen Fahrzeug in einen vierbeinigen Laufroboter verwandeln, und seine Erfinder behaupten, dass sich das Fahrzeug vor allem bei Such- und Rettungsaktionen als nützlich erweisen wird.
Mit generativem Design können wir wirklich komplexe Probleme angehen, für die jemand viel mehr Zeit brauchen würde, als er für die verschiedenen Analysen benötigt. Es ist ein Multiplikator, wie ich es gerne nenne, bei dem ein einzelner Designer oder Ingenieur vielleicht Dutzende oder Hunderte von verschiedenen Entwurfsiterationen durchlaufen kann. Dadurch können sie Dinge sehen, die sie sonst vielleicht nicht in Betracht gezogen hätten.
BMWs Konstruktionssimulation für das Prototyping
BMW setzte Monolith ein, eine KI-basierte Software, die in Unternehmen der Luft- und Raumfahrt, der Automobilindustrie und der Industrietechnik weit verbreitet ist, um die Fahrzeugentwicklung zu erleichtern. Die BMW-Ingenieure verließen sich insbesondere auf diese Lösung, um die aerodynamische Leistung eines Fahrzeugs genau vorherzusagen, ohne physische Prototypen zu bauen. Darüber hinaus war das BMW-Crashtest-Team in der Lage, mit Hilfe von Monolith die auf das Schienbein eines Beifahrers wirkende Kraft während eines Aufpralls vorherzusagen, ohne physische Tests durchführen zu müssen, und das zu einem viel früheren Zeitpunkt im Entwicklungsprozess.
Wenn die Physik eines komplexen Fahrzeugsystems nicht durch Simulationen gelöst werden kann, können KI und selbstlernende Modelle die Lücke füllen, um die Fahrzeugleistung sofort zu verstehen und vorherzusagen. Dies bietet Ingenieuren ein enormes neues Werkzeug, um weniger zu testen und mehr aus ihren Daten zu lernen, indem sie die Anzahl der erforderlichen Simulationen und physikalischen Tests reduzieren und gleichzeitig die vorhandenen Daten wertvoller machen.
Die 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 Überwachung, die nur 5.000 Schweißpunkte pro Fahrzeug analysieren konnte.
Das autonome Fahrzeugsystem von Mercedes-Benz
Mercedes ist eine Partnerschaft mit dem führenden GPU-Anbieter Nvidia eingegangen, um seine neuen Fahrzeuge mit autonomen Fahrfunktionen auszustatten. Das Unternehmen setzt dabei auf eine zentralisierte Verarbeitungsarchitektur auf Basis von NVIDIA DRIVE Orin, die 254 Billionen Operationen pro Sekunde ausführen kann. Die Lösung ist in der Lage, jede Art von Prozedur zu bewältigen, einschließlich des Anhaltens für Fußgänger, des Navigierens durch Kreisverkehre oder sogar des Manövrierens um Baufahrzeuge, was ein sicheres automatisiertes Fahren in städtischen Umgebungen mit komplexen Verkehrsmustern ermöglicht.
Teslas Navigationsfunktion Trip Planner
Tesla, der wohl bekannteste Elektroautohersteller der Welt und Pionier der Technologie für autonomes Fahren, baut sein Angebot an KI-gestützten Diensten und Produkten zur Verbesserung des Fahrerkomforts ständig 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, den Verkehr und viele andere Faktoren, um Fahrzeiten und Energieverbrauch vorherzusagen. Außerdem berücksichtigt sie den Standort und die Verfügbarkeit von Tesla Superchargern entlang der Strecke, um Warteschlangen an 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.
Besorgnis:
Die datengesteuerte Natur 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 stützen können, um verschiedene Arten von Daten auszutauschen. Eine mangelhafte Interaktion zwischen solchen Komponenten führt zu Informationssilos, inkonsistenten Daten und unzuverlässigen Analysen.
Empfehlungen:
Konfigurieren Sie ETL/ELT-Pipelines, um heterogene Daten zu integrieren, sie zu bereinigen und in einem geeigneten Datenspeicher (Data Lake, TSDB usw.) zu konsolidieren. Cloud-Service-Anbieter bieten Cloud-Datenintegrationslösungen wie Azure Data Factory und AWS Glue an, um diesen Prozess zu erleichtern.
Richten Sie die erforderlichen Anwendungsprogrammschnittstellen (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 Datenvirtualisierungstechniken, um auf Daten zuzugreifen, die in anderen Komponenten gespeichert sind, ohne sie verschieben oder kopieren zu müssen.
Konnektivität
Besorgnis:
Einige Anwendungsfälle von KI in der Automobilindustrie beinhalten den Datenaustausch zwischen geografisch verteilten Systemen, einschließlich IoT-Sensoren, die Fahrzeuginformationen sammeln, und Datenanalytik-Lösungen, die diese verarbeiten. Dies erfordert sehr stabile Netze, insbesondere wenn die Datenverarbeitung in Echtzeit erfolgen muss, wie etwa bei der Routenoptimierung.
Eine zuverlässige Internetverbindung wird noch schwieriger, wenn es zu Lastspitzen oder toten Winkeln wie Tunneln kommt, die hohe Latenzzeiten verursachen und zu ungenauen Analysen führen können.
Empfehlungen:
Setzen Sie IoT-Sensoren ein, die nach dem Publish-Subscribe-Muster lose mit anderen Komponenten Ihrer KI-Lösung gekoppelt sind. Solche Geräte können bei schlechter oder fehlender Konnektivität Daten in einer Offline-Nachrichtenwarteschlange speichern und sie übertragen, sobald die Verbindung wiederhergestellt ist.
Einsatz von Edge Computing zur Verteilung eines Teils der Rechenlast (die normalerweise von zentralen Rechenzentren übernommen wird) auf IoT-Geräte. Dies trägt dazu bei, die Netzwerkabhängigkeit zu verringern und das Latenzrisiko zu mindern.
Setzen Sie auf bandbreiteneffiziente Kommunikationsprotokolle wie MQTT.
Analyse der Daten
Besorgnis:
Die Verarbeitung großer Datenmengen und Datenströme, die von Produktionsanlagen oder Fahrzeugflotten gesammelt werden, erfordert beachtliche Rechenressourcen, die durch eine robuste, aber potenziell teure technologische Infrastruktur ermöglicht werden.
Algorithmen des maschinellen Lernens benötigen riesige Trainingsdatensätze, um ein KI-Modell zu erstellen, das zuverlässige Erkenntnisse ableiten 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 (seine Leistung nimmt im Laufe der Zeit aufgrund fortschreitender Veränderungen der Eingangsvariablen ab) 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. Amazon SageMaker und Azure Machine Learning sind in dieser Hinsicht beliebte Optionen.
Implementieren Sie eine Masterless-Cluster-Architektur, um die Verarbeitungsknoten, die Ihr IoT-Netzwerk unterstützen, je nach tatsächlicher Arbeitslast auf- und abzustufen.
Teilen Sie Ihre Daten für die Erstellung von KI-Modellen in Trainings-, Validierungs- und Testsätze auf, um eine Überanpassung zu verhindern. Überwachen Sie regelmäßig die Modellabweichung anhand von Metriken wie dem Populationsstabilitätsindex und führen Sie Umschulungsiterationen durch, um das Modell mit frischen Daten zu aktualisieren.
Datenschutz und Datensicherheit
Besorgnis:
Mit dem Anstieg der 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 von Hacking von Fahrzeugen bis hin zum Verlust von geistigem Eigentum.
Die meisten Informationen, die von KI-Lösungen in der Automobilindustrie verarbeitet werden, wie z. B. von Dash Cams gesammelte Videoaufnahmen oder Geolokalisierungsdaten, werden als personenbezogene Daten eingestuft. Die derzeitigen rechtlichen Rahmenbedingungen schränken die Erfassung dieser Informationen erheblich ein.
Empfehlungen:
Die Verarbeitung von Automobildaten sollte im Einklang mit der Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) und anderen geltenden Normen und Gesetzen erfolgen. Stellen Sie also sicher, dass Ihre KI-Lösung diese Vorschriften erfüllt.
Wenn immer möglich, trainieren Sie Ihre KI-Modelle mit verschleierten Daten, d.h. mit Daten, die durch Datenmaskierungstechniken wie Verschlüsselung verändert wurden, um sie zu anonymisieren.
Minimieren Sie das Cyber-Risiko für Ihr KI-System und die damit verbundenen Daten, indem Sie wirksame Sicherheitsmaßnahmen implementieren. Dazu gehören kryptografische Schlüsselverwaltungssysteme, die exklusiv für jedes Fahrzeug gelten, dynamische Datenmaskierung für Ihre Datenbanken und Geräteauthentifizierungsoptionen wie X.509-Zertifikate für Ihre IoT-Sensoren.
Unsere AI-Dienstleistungen
AI-Beratung
Unsere Berater bieten fachkundige Unterstützung bei der Planung und Überwachung Ihrer KI-Softwareentwicklung und -Implementierung und helfen dabei, die Vorteile dieser Technologie zu maximieren und technische Hindernisse zu beseitigen.
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.
Transformation der Automobilindustrie durch KI
Die Automobilindustrie wird sich dank der Fortschritte in der KI-Technologie radikal verändern. Von der fertigung über das Design bis hin zu Vertrieb, Marketing und Service kann KI eine Schlüsselrolle dabei spielen, Autos intelligenter, sicherer und effizienter zu machen. Darüber hinaus erfordert die unvermeidliche Verlagerung von Hardware zu Software in der Automobilindustrie, dass die Fahrzeughersteller ihre Arbeitsabläufe neu konzipieren und die entsprechenden 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 kompetenten Partner wie Itransition in Betracht ziehen.
Einblicke
Automotive IoT: Anwendungen, Beispiele aus der Praxis & Technologien
Fallstudie
Cloud-Business-Intelligence-System für Fahrzeughersteller
Dienst
ERP für die Automobilindustrie: Hauptfunktionen, Integrationen und Softwareoptionen
Fallstudie
Fahrzeugdatenplattform für ein Startup-Unternehmen der Automobilindustrie
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CRM für die Automobilindustrie: Wichtige Funktionen, Vorteile & die besten Plattformen
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