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Der alltägliche Einsatz von selbstfahrenden Autos liegt zwar noch in der Zukunft, ohne Künstliche Intelligenz kommen aber schon die heutigen Autos nicht mehr aus. Egal ob beim Fahren oder bereits in der Produktion, KI bestimmt hier die Reise. Allerdings sollte der Fokus stärker auf Geschäftsprozessen und Anwendungsfällen von KI außerhalb des Fahrzeugs liegen, meinen die Experten des IT-Dienstleisters adesso.
Bei Künstlicher Intelligenz und Autos denkt man schnell an autonomes Fahren. Der Blick nicht auf die Straße, sondern auf das Entertainmentprogramm gerichtet, das Auto bremst, beschleunigt von alleine und hat die anderen Autos immer im Blick: das ist eine Zukunftsvision der Autobauer, die ihre ersten Fahrversuche auf Teststrecken absolviert. Aber auch abseits des autonomen Fahrens hat Künstliche Intelligenz für die Automobilindustrie und auch für den Autofahrer immer mehr an Bedeutung gewonnen. Künstliche Intelligenz ist heute bereits Bestandteil moderner Autos. KI-basierte persönliche Assistenten heben die Nutzerinteraktion, also das Zusammenspiel von Fahrer und Auto, in neue Sphären. Neben dem gesprochenen Wort spielen Gesten und Gesichtserkennung eine große Rolle. Sie ermöglichen zum Beispiel das kontaktlose Steuern des Infotainment-Systems oder das eigenständige Entriegeln des Fahrzeugs. Durch die Integration von Smartwatches können Emotionen beim Fahrer erkannt werden. Dadurch lassen sich das Fahrerlebnis an die Emotionen anpassen und Notsituationen frühzeitiger erkennen. Für Fahrer:innen ein Fortschritt in puncto Sicherheit am Steuer. Anders sieht es in den Geschäftsprozessen der Automobilindustrie aus. Obwohl diese Features zum Top-Hightech-Segment gehört, ist eine breite Nutzung von Künstlicher Intelligenz in den Geschäftsprozessen selbst noch nicht angekommen. Insbesondere die angestammten Unternehmen tun sich mit dem Wandel vom traditionellen Autobauer zum Data- und Software-Driven Mobilitätsanbieter schwer. Ihr Fokus müsste stärker auf Geschäftsprozessen und Anwendungsfällen von KI außerhalb des Fahrzeugs liegen, meinen die Experten des IT-Dienstleisters adesso.
KI in der Produktion und der Supply Chain.
In der Produktion sehen das Interesse und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz anders aus. Hier unterstützt KI längst mittels Bild-, Daten- und Tonmustererkennung bei der Überwachung von Robotern, Anlagen, Transportstrecken und der Qualitätssicherung. So entdecken trainierte Systeme per visueller Kontrolle feinste Risse in der Windschutzscheibe oder per Audioprüfung abweichend klingende Maschinengeräusche. Mit solchen Schritten optimieren Hersteller und Zulieferer ihre Produktions- und Logistikprozesse, erkennen unmittelbar Qualitätsdefizite und vermeiden Folgeschäden. Dank fortgeschrittener Erkenntnisse im Deep Learning sind diese Anwendungsfälle heute sehr genau – mit geringen Fehlerquoten und hoher Serien- und Produktionsreife.
Auch in der Logistik gelingen immer genauere Vorhersagen. Auf Basis großer Datenmengen, die Einfluss auf die Lieferung von Teilen für die Produktion von Fahrzeugen haben, ermitteln KI-Anwendungen selbstständig die besten Transportwege. In Zeiten von Just-in-time-Lieferungen über globale Lieferketten ist das ein wertvoller Anwendungsfall. Denn: Wie sensibel die Supply Chain ist und wie gravierend Ausfälle sein können, musste die Branche in der Corona-Pandemie schmerzhaft erfahren.
In die Zukunft fahren.
Zwar steht der Durchbruch selbstfahrender Autos auf unseren Straßen nicht unmittelbar bevor, die Forschungs- und Entwicklungsarbeit schreitet aber weiter voran. Das KI-System muss lernen, die Daten zu interpretieren. Mit sehr umfangreichen Datensätzen trainieren die Entwickler:innen die KI und testen ihre Entscheidungen. Das KI-System entwickelt mit fortschreitenden Tests die Fähigkeit, im Straßenverkehr sicher zu navigieren. Es lernt, bei unvorhergesehenen Ereignissen wie dem abrupten Abbremsen eines anderen Autos, schnell zu reagieren. Durch die Ausweitung der Sensorik über das Fahrzeug hinaus auf das cyberphysische Umfeld wie verkehrsführende Systeme, Parkleitsysteme, Smartphones oder andere Verkehrsmittel, entstehen nicht nur sicherere Routenführungen, sondern auch effizientere. Stefan Hussmann, Leiter des Geschäftsbereichs Automotive & Transportation bei adesso, zieht folgendes Fazit: „Die Automobilindustrie muss stärker auf KI setzen. Automobilhersteller und Zulieferer nutzen die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz bislang noch zu wenig. Gerade in der betrieblichen Praxis hinkt der KI-Einsatz hinterher. Dabei birgt KI wertvolle Chancen und erhöht die Wettbewerbsfähigkeit. Angesichts des zunehmenden Konkurrenzdrucks durch neue Akteure auf dem Markt und aufgrund der wirtschaftlichen Auswirkungen der Pandemie können sich Automobilhersteller und Zulieferer ein weiteres Zögern nicht leisten.“
