Der Wert von KI in der Automobilentwicklung

Was ist KI in der Automobilindustrie und warum ist sie wichtig?

Während sich die Automobilindustrie zu einem technologiegetriebenen Ökosystem wandelt, wird künstliche Intelligenz (KI) zu einem strategischen Faktor für den gesamten Produktentwicklungszyklus. Von intelligenterer Konstruktion und schnelleren Tests bis hin zu datengestützten Entscheidungen und verbessertem Kundenerlebnis – KI ist längst kein futuristisches Konzept mehr, sondern eine Wettbewerbsnotwendigkeit.

Durch die Erweiterung menschlicher Fähigkeiten und die Automatisierung komplexer Aufgaben ermöglicht KI OEMs und Zulieferern, bessere Produkte schneller und mit weniger Fehlern zu entwickeln.

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Wie verändert KI die Automobilentwicklung?

KI ist ein Beschleuniger, der Erkenntnisse freisetzt und Arbeitsabläufe automatisiert, sodass Menschen intelligenter und schneller arbeiten können. Sie ermöglicht die Skalierung von Wissen über unterschiedliche Systeme hinweg und bietet Zugang zu institutionellem Wissen. KI reduziert den Aufwand für sich wiederholende Aufgaben wie das Dokumentieren, Formatieren und Überprüfen von Arbeiten. Letztendlich fördert sie Innovationen, indem sie Ingenieuren zeitsparende Effizienzsteigerungen ermöglicht, sodass sie sich auf kreativere und kollaborativere Aufgaben konzentrieren können.

KI schafft Klarheit in komplexen Sachverhalten durch:

Anforderungsmanagement/-validierung

• Anforderungsassistent: Steigert die Effizienz und konzentriert sich auf die Kundenbedürfnisse

• Stellt sicher, dass Anforderungen den Branchenstandards entsprechen, durch automatisierte Qualitätsprüfungen
• Verbessert die Qualität der Anforderungen durch KI-gestützte Vorschläge zur Überarbeitung
• Vereinfacht die Überprüfung und Aktualisierung von Inhalten durch eine intuitive Bearbeitungsoberfläche

KI kann verwendet werden, um die Qualität zu überprüfen, Verbesserungen vorzuschlagen und normgerechte Inhalte zu generieren.

• Testfallerstellung: Überprüft, ob Entwürfe und Produkte die Anforderungen erfüllen.

• Beschleunigt die Erstellung und standardisiert die Erstellung
• Leitet Testfälle basierend auf den Anforderungen ab
• Stützt Inhalte auf Richtlinien und Projektdaten

KI kann strukturierte, hochwertige Testfälle direkt aus Anforderungen und Projektdaten ableiten – schneller und konsistenter.

Designoptimierung

• Assistent für die Designautomatisierung: Reduziert sich wiederholende Aufgaben, um die Produktivität zu steigern.

• Führt komplexe und sich wiederholende Aufgaben mithilfe von Laufzeit-Skripten auf Basis von Benutzeraufforderungen aus
• Bietet kontextbezogene Unterstützung in Echtzeit durch Nutzung vorhandener Wissensdatenbanken
• Identifiziert Systemengpässe, behebt Probleme und optimiert die Effizienz des Designs

Ein KI-Assistent liefert Antworten auf Fragen in Echtzeit und automatisiert sich wiederholende CAD-Aufgaben, wodurch Zeit gespart und Fehler im Konstruktionsprozess reduziert werden.

• 3D-Modelloptimierung: Erforscht und entwickelt Designoptionen für bessere Lösungen.

• Verwendet Algorithmen und Berechnungsmethoden, um eine Vielzahl von Designoptionen auf der Grundlage spezifischer Einschränkungen und Ziele zu untersuchen
• Berücksichtigt Parameter wie Materialeigenschaften, Herstellungsverfahren und Leistung

KI kann verwendet werden, um sofort mehrere Geometriealternativen basierend auf Leistung, Kosten und Herstellbarkeit zu generieren und zu bewerten.

Teilerationalisierung

• Wiederverwendung und Klassifizierung von Teilen: Identifiziert und reduziert die doppelte Erstellung von Teilen.

• Suche nach ähnlichen Teilen während der Konstruktion, um doppelte Erstellungen zu reduzieren
• Findet Duplikate in Ihren Daten, um Lagerkosten zu reduzieren
• Optimiert die Klassifizierung mit KI-Unterstützung, um Teilkategorien und Attribute zuzuweisen

KI kann eingesetzt werden, um vorhandene Komponenten zu finden, Duplikate zu erkennen und wiederverwendbare Komponenten bereits in einer frühen Phase des Entwicklungsprozesses zu empfehlen.

• Zugriff auf Dokumenteninformationen: Schneller Zugriff auf wichtige Informationen in Ihrem Dokumentenarchiv

• Ermöglicht Selbstbedienungsfragen und -antworten aus zusammengestellten Daten
• Fasst umfangreiche Dokumente für tiefere Einblicke zusammen
• Findet leicht Antworten, die in Standardberichten oder der Anwendungsschnittstelle nicht ohne Weiteres verfügbar sind

KI kann verwendet werden, um sofortige Antworten aus technischen Dokumenten zu liefern, wodurch wichtige Informationen leichter zugänglich sind und schneller genutzt werden können.

Die Herausforderungen der Einführung von KI im Automobilsektor

Obwohl KI das Potenzial hat, die Produktentwicklung in der Automobilbranche grundlegend zu verändern, ist der Weg zu ihrer Einführung nicht ohne Hindernisse. Viele OEMs und Zulieferer sind bestrebt, das Potenzial der KI zu nutzen – doch veraltete Systeme, kulturelle Barrieren und technische Einschränkungen bremsen oft die Dynamik.

Hier sind die wichtigsten Herausforderungen, die viele führende Unternehmen der Automobilbranche bewältigen müssen, um den vollen Wert der KI auszuschöpfen:

Veraltete Infrastruktur und isolierte Daten

KI lebt von Daten, aber die traditionelle Automobilentwicklung stützt sich auf fragmentierte Systeme und unzusammenhängende Toolchains. Daten aus den Bereichen Technik, Fertigung und Qualität sind oft in Silos eingeschlossen, was die Entwicklung robuster KI-Modelle erschwert. Unvollständige Datensätze schränken die Genauigkeit und Skalierbarkeit der KI ein.

Qualifikationslücke und organisatorische Bereitschaft

Die Einführung von KI erfordert eine Mischung aus Fachwissen und Datenwissenschaftskompetenzen – eine Kombination, die viele Teams in der Automobilbranche noch aufbauen müssen. Ingenieuren fehlt möglicherweise die KI-Ausbildung, während KI-Experten möglicherweise die Fahrzeugsysteme oder Sicherheitsstandards nicht vollständig verstehen. Diese Diskrepanz verlangsamt die Entwicklung und schwächt die Wirksamkeit der Modelle.

Sicherheit und regulatorische Belange

Die Automobilindustrie ist eine sicherheitskritische Branche, die durch Normen wie ISO 26262, ASPICE und UNECE R155/156 geregelt ist. KI-Systeme – insbesondere solche, die Deep Learning nutzen – können sich wie Black Boxes verhalten, was ihre Überprüfung und Zertifizierung erschwert. Die Navigation durch das komplexe Geflecht globaler Automobilvorschriften ist eine Herausforderung. Die Implementierung von KI muss mit diesen Vorschriften im Einklang stehen, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten und kostspielige Strafen zu vermeiden.

Integration mit traditionellen Entwicklungsmodellen

Die meisten Automobilprogramme basieren nach wie vor auf dem V-Modell, Systemtechnik und festgelegten Meilensteinen, die nicht immer mit der iterativen, datengesteuerten Natur der KI vereinbar sind. Die Einbindung von KI in diese Arbeitsabläufe erfordert ein Umdenken in Bezug auf Prozesse und eine Anpassung der Toolchain. KI-Initiativen bleiben weiterhin von den Kernprogrammen der Fahrzeughersteller isoliert.

Unklarer ROI und Pilotprojekt-Verdrossenheit

Viele KI-Pilotprojekte haben Schwierigkeiten, über die Konzeptphase hinauszukommen. Ohne klare KPIs und eine Abstimmung mit dem Geschäft stehen Unternehmen vor einem “Fegefeuer der Pilotprojekte“ – Experimente lassen sich nicht skalieren und liefern keinen messbaren Mehrwert. Es kommt zu Innovationsmüdigkeit, während die Finanzierung und die Unterstützung durch die Führungskräfte zurückgehen.

Vorteile des Einsatzes von KI in der Automobilentwicklung

Beschleunigte Markteinführungszeit

Verkürzen Sie den gesamten Designzyklus und bringen Sie innovative Produkte schneller auf den Markt. KI ermöglicht intelligentere und schnellere Entscheidungen, da sie große Mengen an technischen Daten verarbeiten und in Echtzeit umsetzbare Erkenntnisse liefern kann.

Verbesserte Qualität und Sicherheit

Durch die Erkennung redundanter Daten und die Bewertung von Inhalten auf Konsistenz und Vollständigkeit trägt KI dazu bei, dass Produkte strenge Sicherheits- und Konformitätsstandards erfüllen. KI unterstützt die Einhaltung von ISO 26262, ASPICE und behördlichen Audit-Anforderungen und verbessert gleichzeitig die Erstqualitätsrate.

Steigern Sie die Produktivität und minimieren Sie Fehler

KI automatisiert komplexe Arbeitsabläufe und manuelle, sich wiederholende Aufgaben wie die Klassifizierung von Anforderungen, die modellbasierte Codegenerierung und die Generierung von Testfällen, sodass Ingenieure sich wertschöpfenderen Aufgaben widmen können.

Erhöhen Sie die Zuverlässigkeit Ihrer Software

Verbesserte Softwaretests und -validierung reduzieren den Testaufwand und sorgen für schnellere Zertifizierungszyklen. KI kann Fehler vorhersagen, Testfälle priorisieren und reale Szenarien simulieren – einschließlich Fälle für ADAS und autonomes Fahren.

Kostenreduzierung und Ressourcenoptimierung

KI senkt die Entwicklungskosten und verkürzt die Markteinführungszeit, während sie gleichzeitig den ROI durch eine effizientere Nutzung von Materialien, Entwicklungsressourcen und Zeit maximiert, indem sie Produktarchitekturen, Lieferentscheidungen und Produktionspläne optimiert.

Verbessern Sie die Benutzererfahrung

Unterstützen und begleiten Sie Benutzer durch komplexe Prozesse mit eingebetteter generativer und agentenbasierter KI, um Frustrationen zu reduzieren und erfolgreiche Ergebnisse zu erzielen.

Die Zukunft der KI in der Automobilindustrie

KI ist nicht nur ein weiteres Werkzeug – sie ist eine strategische Fähigkeit, die die Herangehensweise der Automobilindustrie an die Produktentwicklung neu definieren kann. Wenn KI durchdacht über den gesamten Lebenszyklus hinweg eingebettet wird, ermöglicht sie Unternehmen Folgendes:

• Bessere Fahrzeuge schneller liefern
• Dynamisch auf Markt- und regulatorische Veränderungen reagieren
• Nachhaltige, skalierbare Engineering-Prozesse schaffen

In Zukunft wird KI die Konnektivität von Fahrzeugen verbessern, die Grenzen des autonomen Fahrens erweitern und durch optimierte Ressourcennutzung und reduzierte Emissionen nachhaltige Praktiken unterstützen.

Die Integration von KI in die Automobiltechnik ist nicht nur ein Trend, sondern eine Notwendigkeit für OEMs, die in dieser sich schnell entwickelnden Branche wettbewerbsfähig bleiben wollen. Durch den Einsatz von KI können führende Automobilhersteller Innovationen beschleunigen, die betriebliche Effizienz verbessern und Produkte liefern, die den sich wandelnden Anforderungen des globalen Marktes gerecht werden.

Weitere Einblicke, wie KI die Zukunft der Automobilindustrie prägt, finden Sie auf der KI-Seite von PTC.

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