Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion:Die Automobilindustrie befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, der durch die Macht von Daten und Analysen vorangetrieben wird. Erfahren Sie, wie Faktoren wie Elektrifizierung, autonomes Fahren und vernetzte Fahrzeuge die Branche prägen und welche Auswirkungen dies auf wichtige Anwendungsfälle von Analytik und künstlicher Intelligenz hat.
Erinnern Sie sich an die legendären fliegenden Autos aus „Blade Runner“, die durch den Himmel eines dystopischen Los Angeles im Jahr 2019 flitzten? Obwohl wir in Wirklichkeit noch keine Autos über LA fliegen gesehen haben – der Fortschritt in der Automobiltechnologie hat intelligentere, sicherere und nachhaltigere Wege des Fahrens geschaffen.
Gartnerschätzt, dass der Produktionsanteil von Fahrzeugen mit Verbrennungsmotoren bis 2032 auf unter 60 % aller produzierten Fahrzeuge sinken wird.
Dank technologischer Fortschritte verbessert sich das Fahrerlebnis autonomer Fahrzeuge (AV) und Elektrofahrzeuge (EV) durch Multisensorik, KI-gestützte Funktionen, Over-the-Air-Updates und vieles mehr. Insbesondere generative KI eröffnet unzählige Anwendungsmöglichkeiten in der Automobilindustrie – von virtuellen und Sprachassistenten bis hin zu Anwendungen im Material- und generativen Design. Unternehmen wie Toyota, die an derNeugestaltung von Sitzrahmenarbeiten, können so Design, Sicherheit und Komfort optimal vereinen.
Sie möchten mehr über KI-Anwendungen in der Fertigung erfahren?
Verstehen Sie die Vorteile, die zunehmende Verbreitung von KI und wie Sie mit diesem kurzen Leitfaden einen schrittweisen Wandel einleiten können.
Doch welche Auswirkungen haben Veränderungen wie die Integration mehrerer Sensoren? Dank der zahlreichen Sensoren und Hightech-Geräte in der Produktionshalle und den Fahrzeugen wird jede Information erfasst. Mit wenigen Klicks ist die gesamte Wertschöpfungskette über Lagerbestand und Beschaffungsbedarf informiert, während die Produktion durch vorausschauende Wartung und optimierte Ausfallzeiten effizienter gestaltet wurde.
Ganz zu schweigen von den neuen Herausforderungen, die durch die zunehmende Komplexität der Vertriebskanäle und des Kaufverhaltens der Konsumenten entstanden sind. Laut einer Studie vonGooglenutzen 95 % der Autokäufer Online-Ressourcen zur Informationsbeschaffung und umgehen Autohäuser als erste Anlaufstelle. Sie benötigen zusätzliche Anreize in Form von Angeboten, Rabatten oder Zubehör, was die Gewinnmargen schmälert.
In einer Zeit, in der sich die Branche hin zu einer globalen Lieferkette wandelt, sind Automobilhersteller nicht nur lokalen, sondern auch globalen Wettbewerbern ausgesetzt. Diesen Nachfrageveränderungen kommen noch Probleme in den Lieferketten hinzu, die von Kriegen bis hin zu Produktionsausfällen reichen.
In diesem schwierigen Umfeld müssen Sie alle Ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen nutzen. Dabei ist nichts wichtiger als die riesige Menge an Big Data in Form von strukturierten Daten, die in Ihren ERP- und CRM-Systemen gespeichert sind, sowie von unstrukturierten Daten aus Sensoren und dem digitalen Raum.
DieAutomobilindustriemuss sich im kommenden Jahrzehnt von traditionellen Anwendungsfällen hin zu modernen Innovationen verlagern, die auf neuen Technologien basieren. Dazu muss sie die Trends von morgen frühzeitig erkennen und entsprechend innovieren, um das erwartete rasante Wachstum zu unterstützen. Zu diesen Trends gehören unter anderem:
- Autonomes Fahren:Führende Automobilhersteller investieren verstärkt in die Forschung und Entwicklung autonomer Fahrzeuge, um die Grenzen der individuellen Erkundung zu erweitern. Erprobt werden derzeit Robotertaxis und Lieferdrohnen, die in spezifischen, kontrollierten Umgebungen operieren, sowie fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) für adaptive Geschwindigkeitsregelung.
- Mobilität:Geteilte Mobilitätsangebote entwickeln sich zu einer erschwinglichen, kreativen und geeigneten Alternative zum eigenen Fahrzeug. Führende Automobilhersteller haben dieses Segment ebenfalls im Visier.
- Konnektivität:Die Technologie vernetzter Fahrzeuge wird sich in den kommenden Jahren dank Wartungstechnologien und vorausschauender Intelligenz rasant weiterentwickeln. Unternehmen arbeiten daran, den Datenaustausch in Echtzeit für Funktionen wie Sicherheitswarnungen, Navigation und Unterhaltung zu ermöglichen.
- Elektrofahrzeuge:Auf dem Markt für Software-Betriebssysteme, die innovative emissionsfreie Elektrofahrzeuge antreiben, herrscht ein intensiver Wettbewerb. Angesichts der sich abzeichnenden Nachfrageveränderungen stehen Automobilhersteller vor der Herausforderung, Lieferketten und Infrastruktur zu optimieren.
- 3D-Druck:Automobilhersteller setzen verstärkt auf 3D-Druck, um Produktionszeiten und -kosten zu senken und wichtige Fahrzeugteile herzustellen. Zudem ermöglicht er die individuelle Anpassung an Kundenwünsche.
- Generative KI:Es wird erwartet, dass sie Fahrzeugdesign, Navigation, vorausschauende Wartung, Sprachassistenten, Fertigung, Lieferkette und Qualitätskontrolle beeinflussen wird. Automobilhersteller arbeiten an fahrzeugintegrierten, auf generativer KI basierenden virtuellen Assistenten, die sich nahtlos in die Infotainmentsysteme der Fahrzeuge integrieren und vielfältige sprachgesteuerte Funktionen bieten.
- Technologiepartnerschaften:Angesichts der rasanten technologischen Fortschritte bei heutigen Fahrzeugen haben Technologie- und Automobilunternehmen begonnen, Partnerschaften einzugehen, um elektrische, autonome und vernetzte Fahrzeuge zu entwickeln.
Dieser Datenpool wird also letztendlich bahnbrechende Technologien ermöglichen und vielfältige Möglichkeiten für die Akteure entlang der gesamten Wertschöpfungskette schaffen.
Von der Verbesserung des Fahrerlebnisses, der Barrierefreiheit, der Bedarfsprognose, der Qualitätssteigerung, der Optimierung der Fahrzeugmontage, der Unterstützung bei Design und Qualität usw. sind die Anwendungsmöglichkeiten und Auswirkungen von KI in der Automobilindustrie unbegrenzt.
Hier einige Beispiele dafür:
Werfen wir einen Blick auf die Top 5 Anwendungen:
1. Prädiktive und fortgeschrittene Analytik: Produktqualität, Rückruf und Kundenzufriedenheit
Das Qualitätsmanagement-Team muss vor und nach jeder Produkteinführung eine Vielzahl von Aspekten berücksichtigen, von der Kundenzufriedenheit über regulatorische Anforderungen bis hin zur Kostenkontrolle. Immer mehr Automobilhersteller setzenfortschrittliche Analyselösungenein, um schneller und proaktiver auf solche Ereignisse reagieren zu können.
- Qualitätssicherung:Dank prädiktiver Datenanalyse in der Automobilindustrie können Qualitätsmanagement-Teams große Mengen an (historischen) Informationen verarbeiten, um die zugrunde liegende Ursache zu ermitteln. Dies ermöglicht die Früherkennung von Problemen und minimiert deren zukünftiges Auftreten. Anwendungsbeispiele hierfür sind die Bildanalyse: Unternehmen wieAudihaben eine Software entwickelt, die selbst feinste Risse in Blechteilen automatisch, zuverlässig und innerhalb von Sekunden erkennt und markiert.
- Reduzierung von Produktrückrufen:Angesichts der Tatsache, dass allein im Jahr 2023 über12 Millionen Fahrzeuge von Rückrufen der Marken Honda und Ford betroffenwaren, stellen Produktrückrufe ein ständiges Problem für die Automobilindustrie dar. Prognoseinstrumente und prädiktive Analysen tragen aktiv dazu bei, die Risiken von Produktrückrufen zu minimieren. Mithilfe dieser Daten lassen sich Muster erkennen und Qualitätsprobleme entweder rechtzeitig beheben oder von vornherein verhindern. Dies führt zu Kundenzufriedenheit und einem kosteneffizienten Qualitätsmanagement. Beispielsweise kann ein Getriebe unterdurchschnittlich funktionieren, was auf die Notwendigkeit einer frühzeitigen Reparatur hinweist (und somit einen teuren Austausch überflüssig macht).
- Verbesserte Kundenerfahrung:Laut einer aktuellenBCG-Studie sind nur 54 % der Kunden mit ihrem Kauferlebnis zufrieden. In der Automobilbranche lässt sichmit Big-Data-Analysen und generativer KIeine deutlich bessere Kundenerfahrung realisieren. Dazu gehört die Analyse von Kundendaten aus Social-Media-Profilen mit relevanten Tags, Anfragen aus dem Callcenter, Kundenfeedback nach dem Kauf und Verkaufsdaten aus dem ERP-System, um frühzeitig reagieren zu können. Mit diesen Daten lassen sich personalisierte, proaktive und relevante Interaktionen gestalten.
2. Datenanalyse: Risiken managen und Wachstum im Supply Chain Management vorantreiben
Die Automobilindustrie verlagert sich zunehmend in globale Produktionsnetzwerke. Aufgrund der Vielfalt an Automobilmodellen herrscht bei den Herstellern große Unsicherheit hinsichtlich der Nachfrage. Um Investitions- und Betriebsabläufe zu optimieren und das Risiko von Lagerengpässen zu vermeiden, sind daher eine bessere Transparenz und detailliertere Analysen erforderlich.
McKinseyprognostiziert, dass KI-gestützte Lieferketten Prognosefehler um 20–50 %, Umsatzeinbußen um 65 % und Überbestände um 20–50 % reduzieren werden. Dies wandelt die Entscheidungsfindung von reaktiv zu proaktiv und ermöglicht dem Management einen Echtzeit-Überblick über den Lagerbestand. Die wichtigsten Anwendungsfälle für Analysen in der Lieferkette sind:
- Optimierung der Lieferkette:Ein umfassendes System zur Analyse der Lieferkette deckt potenzielle Schwachstellen im gesamten Ökosystem der Automobilzulieferkette auf, sodass proaktive Schutzmaßnahmen ergriffen werden können. Von Produktionsplanung, Bestandsmanagement und Ressourcenallokation bis hin zu Netzwerkoptimierung und Lieferzeitverkürzung sind die Anwendungsfälle vielfältig.
- Lieferantenmanagement:Durch die Anwendung neuer Techniken auf einen stetig wachsenden Datensatz hilft die Datenanalyse Automobilherstellern, die Transparenz außerhalb des Unternehmens zu verbessern. Einkollaborativerer Ansatz mit Lieferanten, bei dem Bestandsinformationen mit Partnern wie Lieferanten, Einkauf, Produktion und Vertrieb geteilt werden, versetzt diese in die Lage, schnell zu reagieren.
- Transparenz-Tracking:Automobilunternehmen können Analysen nutzen, um gelöste und ungelöste Produktprobleme, Untersuchungen und die Leistung besser zu verfolgen. Diese Erkenntnisse können zur Effizienzsteigerung der Lieferkette beitragen, indem sie Probleme im Zusammenhang mit gemeinsam genutzten Lieferanten, Teilen und Technologien aufzeigen.
- Governance und Aufsicht:Die gewonnenen Erkenntnisse aus der Analytik tragen zur Klärung der Zuständigkeiten für die Governance und Aufsicht der Lieferkette bei, verbessern die Kommunikation und Berichterstattung zwischen den Beteiligten und schaffen widerstandsfähigere Lieferketten.
Bevor sich Unternehmen jedoch kopfüber in fortgeschrittene Analysemethoden stürzen können, müssen sie sicherstellen, dass sie über ein solidesDatenmanagement- und Berichtssystemverfügen.
3. Vertrieb und Marketing optimieren: Marketingmix und Kundensegmentierung
Die Optimierung der Kundendaten und deren gewinnbringende Nutzung ist für jedes Unternehmen entscheidend, und die Automobilindustrie bildet hier keine Ausnahme. Kunden recherchieren gründlich, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen.Schätzungsweise76 % der Käufer von Neu- und Gebrauchtwagensuchen vor dem Kauf onlineund besuchen dabei durchschnittlich 4,2 Websites. Dies generiert eine enorme Datenmenge, die Automobilhersteller nutzen können, um den Wettbewerb und die branchenprägenden Trends zu verstehen.
Durch den Einsatz von Big-Data-Analysen in der Automobilindustrie können Vertriebs- und Marketingteams die in der Vergangenheit wirksamen Maßnahmen und deren jeweilige Situationen analysieren. Bei korrekter Anwendung können Automobilhersteller die Kundenbindung und -interaktion mit ihrer Marke durch gezieltere, kontrolliertere und fundiertere Vertriebs- und Marketinginitiativen verbessern. Zu den nützlichen Techniken gehören:
- Kundensegmentierung undpersonalisiertes Marketingfür spezifische Einheiten
- Preisanalysezur Ermittlung der Preiselastizität und der Wettbewerbspreise
- Verbesserungder Kampagneneffektivitätin Verbindung mit der CLTV-Analyse
- VoC-Analysefür die Analyse nach dem Service
Durch den Einsatz von Software und Sensoren in Automobilen können die Automobilherstellerneue Kaufgelegenheiten präzise ermitteln, indem sie Faktoren wie die Anzahl der Reparaturen am aktuellen Fahrzeug, den aktuellen Kilometerstand, das Alter des Fahrzeugs und Informationen aus sozialen Medien berücksichtigen, um potenzielle Käufer zu identifizieren.
4. Generative KI für die Automobilindustrie
Da die Fortschritte der künstlichen Intelligenz die Entscheidungsfindung in allen Branchen grundlegend verändern, ist auch die Automobilindustrie von dieser Innovation nicht ausgenommen. Von der Verbesserung desKauferlebnisses bis hin zur Erstellung von Individualisierungenwerden Lernmodelle und ihre Anwendungen intensiv erforscht, um personalisierte Kundenerlebnisse zu optimieren.
Einer derwichtigsten Anwendungsfälle von KI der ersten Generationliegt in der Verbesserung des Kundenerlebnisses, von der Entwicklung von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zur Schaffung personalisierterer Kontaktpunkte. Einige Beispiele hierfür sind:
- Hyperpersonalisiertes Marketing
- Virtueller Assistent zur Unterstützung des Vertriebs
- Personalisierte Finanzangebote
- Technischer Support
- Verbesserte Interaktionsmöglichkeiten und mehr.
Darüber hinaussind Anwendungen generativer KI auch im Kundendienstbereich zu finden,beispielsweise bei der vorausschauenden Fahrzeugwartung.
Quelle:BCG
Einige Unternehmen haben bereits mit dem Aufbau ihrer KI-Fähigkeiten begonnen. So hat beispielsweiseContinentalseine Partnerschaft mit Google Cloud bekannt gegeben, um generative künstliche Intelligenz für das Fahrzeugcockpit bereitzustellen und so ein intuitives Fahrerlebnis zu schaffen.
5. Kosten- und Finanzverfolgung für Automobilhersteller
In einem Werk gibt es zahlreiche dynamische Faktoren: Waren von Zulieferern, Lagerbestände, Halb- und Fertigprodukte, Lohnkosten und der Maschinenpark in der Fertigung. Doch warum sollte man sich bei der Datenanalyse nur auf die Fertigung beschränken? Erweitern Sie die Möglichkeiten der Datenanalyse in der Automobilindustrie entlang der gesamten Wertschöpfungskette – vom Einkauf bis zum Finanzwesen.
Insbesondere im Finanzwesen sind die Informationen zu den einzelnen Kosten über Dateien, Protokolle und verschiedene Systeme verstreut. Ein Finanzanalysesystem kann Entscheidungsträgern helfen, sich ein umfassendes Bild der Kosten und Einnahmen ihres Unternehmens zu verschaffen, das über die reinen Buchhaltungsinformationen hinausgeht.
Diese Systeme lassen sich problemlos mit beliebig vielenCloud- oder On-Premise-Quellenund Datenbanken verbinden, Tabellen aus verschiedenen Quellen kombinieren und schnell Antworten auf spontane Fragen liefern. Die Governance-Teams können Berechtigungen auf Datenbank-, Dashboard- und Benutzerebene festlegen und so sicherstellen, dass jeder Benutzer nur die für ihn relevanten Daten sieht.
Sie fragen sich, wie wir Ihnen beim Entschlüsseln Ihrer Daten helfen können?
Möchten Sie Ihr Unternehmen mit einem robusten Datenmanagement- und Analysesystem ausstatten?
Man stelle sich das vor: Gartner schätzt, dass ein autonomes Fahrzeug der Stufe 4 potenziell bis zu24 TB Daten pro Betriebsstundeerzeugen könnte, was vor allem auf die hohe Anzahl von Kameras zurückzuführen ist, die in Fahrzeugen der Stufe 4 installiert werden.
Moderne Automobilhersteller verfolgen ihre Produkte und Maschinen mithilfe von RFID-Tags (Radio-Frequency Identification), Näherungssensoren und Wärmesensoren. Dadurch entstehen entlang der gesamten automobilen Wertschöpfungskette Millionen von Terabyte an Daten, deren Menge exponentiell wächst.
Um die generierten Daten optimal zu nutzen, benötigen Sie ein ordnungsgemäßesStammdatenmanagement, Data Lakes undAnalysefunktionen,die so eingerichtet sind, dass Sie diese auch nutzen können.
Anhand der oben genannten Anwendungsfälle für Automobilanalysen wird deutlich, wie wichtig es ist, die Daten aus der Lieferkette der Automobilindustrie zu nutzen, um Vorteile wie höhere Margen, geringere Ausfallrisiken und eine schlankere Lieferkette zu erzielen. Eine gute Datenanalyse im Automobilbereich kann maßgeblich zu einem nachhaltigen Wettbewerbsvorteil beitragen.
Sprechen Sie uns an,wenn Sie Unterstützung bei der Datenanalyse über den gesamten Lebenszyklus hinweg benötigen. Unsere Automobilexperten helfen Ihnen gerne.