Autonome Fahrzeuge erregen die Schlagzeilen. Die KI, die heute in der Automobilindustrie tatsächlich Geld einbringt, befindet sich jedoch an einem weitaus weniger glamourösen Ort: auf dem Werksgelände, im Teilelager und im Serviceplan. Diese Lücke ist von enormer Bedeutung, wenn Sie derjenige sind, der das Budget unterzeichnet.
KI im Automobilbereich umfasst fünf Arbeitsbereiche: Erkennung von Fehlern auf der Produktionslinie, Vorhersage von Teilen und Nachfrage über die Lieferkette hinweg, Vorhersage von Ausfällen, bevor sie auftreten, Fahrerassistenz und Personalisierung im Fahrzeug sowie die vollständige Autonomie. Die ersten beiden liefern am schnellsten Wert. Die vollständige Autonomie bleibt die längste und teuerste Wette.
Die folgenden Abschnitte befassen sich mit den KI-Anwendungen im Automobilbereich, die zuerst rentabel werden: Was jede einzelne leistet, was sie von Ihnen benötigt und wo die Grenzen liegen. Redwerk liefert Softwareentwicklungsdienste für die Automobilindustrie und die dahinter stehenden KI-Fähigkeiten, zugeschnitten auf die Bedürfnisse des Kunden. Der folgende Artikel basiert auf der Expertise unserer Ingenieure und über 20 Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung bei Redwerk.
Wie wird KI in der Automobilfertigung eingesetzt?
Eine Kamera ist über dem Fließband angebracht und fotografiert jede Komponente, die vorbeikommt. Software vergleicht jedes Bild mit Tausenden von Beispielen, die sie bereits studiert hat, gibt die guten durch und zieht alles heraus, was abweicht, zur Überprüfung durch eine Person. Das ist Computer Vision, der Zweig der KI, der Bilder betrachtet und erkennt, was sie zeigen.
Der Reiz des Einsatzes dieser Technologie in der Automobilfertigung liegt in der Konsistenz und nicht in der rohen Geschwindigkeit. Eine Person, die nach sieben Stunden Schicht Türdichtungen prüft, ist nicht derselbe Inspektor wie in der ersten Stunde. Software hält den ganzen Tag über den gleichen Standard ein und protokolliert jede Entscheidung, was bedeutet, dass Sie einen wiederkehrenden Mangel endlich einer Schicht, einer Maschine oder einer Charge von Rohmaterial zuordnen können.
Diese Zuverlässigkeit ist der Grund, warum die Inspektion tendenziell der erste Bereich ist, in dem KI in einer Fabrik zum Einsatz kommt. Die Studie „2026 AI in Manufacturing“ von Deloitte befragte über 140 Hersteller und stellte fest, dass die Qualität mit 62 Prozent am weitesten fortgeschritten ist. Die Produktion folgte mit 57 Prozent, Logistik und Lieferkette mit 49 Prozent.
Was benötigt die Fehlererkennung und was bringt sie?
Das Training von Modellen ist die unglamouröse Hälfte dieser Arbeit. Jemand muss diese Beispielbilder sammeln, kennzeichnen, welche akzeptabel sind, und immer wieder neue einspeisen, wenn sich die Produktionslinie ändert. Überspringen Sie diesen Schritt, und Sie erhalten ein System, das alles markiert, sodass Ihr Team lernt, es zu ignorieren.
Wir haben diese Art von Modell für Recruit Media entwickelt. Dieses Projekt beinhaltete das Training eines neuronalen Netzes in Azure Machine Learning Studio, um Dokumente zu lesen und automatisch Schlüsselwörter zuzuweisen, und anschließend die Integration von Cognitive Services, damit die Plattform jedes hochgeladene Bild und Video scannen konnte, ohne dass eine Person jede Datei öffnen musste. Die zugrunde liegende Disziplin überträgt sich direkt. Ein Modell, das Bilder gegen einen vereinbarten Standard prüft, kümmert sich nicht viel darum, ob es sich um ein Dokument oder ein Türpaneel handelt.
Inspektionsdaten eröffnen auch einen zweiten Anwendungsfall in der Automobilfertigung. Produktionsoptimierungsmodelle beobachten, wie sich die Linie tatsächlich verhält, und schlagen dann Anpassungen vor: Welche Maschine als Nächstes beladen werden soll, wann eine Station entlastet werden soll, die weiter unten Nacharbeit verursacht. Wo Roboter bereits die Montage übernehmen, optimiert derselbe Ansatz deren Sequenzierung und Belastung. Es funktioniert gut, wo der Betrieb bereits erfasst, was passiert, und schlecht, wo dies nicht der Fall ist.
Eine ehrliche Einschränkung, bevor Sie dafür budgetieren. Die Fehlererkennung ist nur dann erfolgreich, wenn Fehler konsistent beschrieben werden. Wenn drei Inspektoren denselben Fehler auf drei verschiedene Arten beschreiben, lernt Ihr Modell die Verwirrung statt den Fehler.
Was kann KI für eine Lieferkette in der Automobilindustrie tun?
Die Bestellung von Teilen bedeutet heute normalerweise die Zahlen des letzten Jahres, eine Tabelle und den Instinkt eines Planers über die Marktentwicklung. Es funktioniert, bis etwas schneller wird als die Zahlen.
Ein trainiertes Modell ändert die Eingaben statt der Aufgabe. Es berücksichtigt Bestellhistorie, Saisonalität, Lieferzuverlässigkeit und Verschiebungen auf dem breiteren Markt gleichzeitig und aktualisiert sich selbst, wenn sich die Bedingungen ändern. Der Planer trifft die Entscheidung immer noch, nur auf Basis eines aktuelleren Bildes.
Das Lager profitiert von derselben Mathematik. Wenn Sie zu viel Lagerbestand führen, liegt Geld auf dem Regal. Wenn Sie zu wenig haben, legt eine fehlende Komponente eine Produktionslinie lahm. Modelle, die auf Ihrer eigenen Bewegungshistorie trainiert sind, verringern diese Lücke, obwohl sie saubere Aufzeichnungen darüber benötigen, was tatsächlich versendet wurde, und nicht darüber, was das System angenommen hat.
Wir haben dieses Thema in unserem Leitfaden zur Software für die Lieferkette in der Automobilindustrie ausführlich behandelt, einschließlich Kontrolltürmen, Lieferantenportalen, Rückverfolgbarkeit und wo kundenspezifische Lösungen Standardwerkzeugen überlegen sind. Beginnen Sie dort, wenn die Lieferkette Ihre Priorität ist, da sie tiefer geht, als diese Übersicht vermuten lässt.
Was macht KI tatsächlich im Auto?
Die meisten Leute nutzen KI im Auto bereits, ohne sie so zu nennen:
- Fahrerassistenzsysteme (ADAS) umfassen Funktionen, die Sie in Ihrer Spur halten, bei plötzlichem Bremsen des Verkehrs abbremsen und Sie vor einem Fahrzeug im toten Winkel warnen. Kameras und Sensoren liefern dem Auto ein Bild seiner Umgebung, und Modelle entscheiden, was eine Reaktion verdient.
- Personalisierung ist die unauffällige Funktion. Das Fahrzeug lernt die Sitzposition, die Klimaeinstellungen und die üblichen Routen eines Fahrers und passt sich entsprechend an.
- Wartungswarnungen erreichen den Fahrer, bevor eine Warnleuchte aufleuchtet. Das Auto bemerkt, dass eine Komponente außerhalb ihres normalen Bereichs liegt, und meldet sich, solange noch Zeit ist, eine Reparatur zu buchen.
Fahrzeuginterne Systeme tragen die höchste technische und regulatorische Last aller KI-Anwendungsfälle in der Branche. Unser Leitfaden zum Erstellen von KI-gestützter Software für die Automobilindustrie behandelt die Architektur, die Sicherheitsstandards und den Technologie-Stack im Detail. Wenn dies Ihr Projekt ist, lesen Sie ihn als Nächstes.
Was ist erforderlich, um KI in Ihre Software für die Automobilindustrie zu integrieren?
Jede der oben genannten Anwendungen läuft mit demselben Treibstoff, nämlich konsistenten Daten. Genau hier stocken die meisten Projekte.
Maschinen, Systeme und Abteilungen sind sich selten einig, wie etwas aufgezeichnet werden soll. Eine Linie protokolliert Ausfallzeiten in Minuten, eine andere in Fehlercodes, eine dritte im Notizbuch von jemandem. Wir haben SystemDataRecorder für genau dieses Problem entwickelt, ein Werkzeug, das Leistungsdaten konsistent über verschiedene Betriebssysteme und Geräte hinweg erfasst, damit sie als eine kontinuierliche Aufzeichnung und nicht als ein Haufen inkompatibler Protokolle analysiert werden können.
Das zweite Hindernis ist die Software, die bereits Ihr Geschäft betreibt. KI kommt selten auf unerschlossenem Gebiet an, daher muss sie in ein ERP, ein Lagersystem oder eine Anwendung integriert werden, die jemand vor fünfzehn Jahren geschrieben hat und nie dokumentiert hat. Für URS haben wir eine Desktop-Anwendung in ein Echtzeit-Cloud-Tool umgewandelt, das mehrere Personen gleichzeitig nutzen konnten, und die Berichterstattungsarbeit automatisiert, die das Personal von Hand erledigt hatte.
Was diese Projekte zeigen, ist die zugrunde liegende Technik: das Trainieren von Modellen, die zuverlässige Aufzeichnung von Daten und die Verbindung neuer Software mit alten Systemen. Kombiniert mit unseren Entwicklungsdiensten für künstliche Intelligenz und unserer Praxis im Automobilbereich bildet dies die Grundlage, auf der diese Anwendungsfälle stehen.
Zwei praktische Hinweise für den Einstieg. Wählen Sie ein abgegrenztes Problem mit Kosten, die Sie bereits messen können, denn eine vage Aufgabenstellung führt zu einem vagen Ergebnis. Fragen Sie dann jeden potenziellen Partner, welche Ingenieure daran arbeiten würden und was sie zuvor mit diesem Technologie-Stack entwickelt haben. Teams, die die Technologie bereits kennen, erzielen in Wochen nützliche Ergebnisse. Teams, die sie auf Ihre Kosten lernen, benötigen erheblich länger.
Wo sollten Sie mit KI im Automobilbereich beginnen?
Sie werden nicht alle fünf gleichzeitig finanzieren, daher ist die Reihenfolge wichtiger als die Shortlist. Jede Zeile unten zerlegt eine Anwendung in ihre Funktion und den Zeitpunkt, zu dem Sie den Unterschied bemerken würden.
Qualitätskontrolle in der Fertigung
Kameras und Software inspizieren Teile auf Fehler schneller und konsistenter als ein Mensch
Kürzeste
Prognose der Lieferkette
Sagt voraus, welche Komponenten Sie wann benötigen, sodass Sie weniger Lagerbestand haben und weniger Bestellungen verpassen
Kurz
Vorausschauende Wartung
Überwacht Geräte oder Fahrzeuge auf Frühwarnzeichen und gibt eine Warnung aus, bevor etwas kaputt geht
Mittel
Fahrerassistenz und Personalisierung
Steuert Spurhalteassistent, Notbremsung, Sprachsteuerung und Einstellungen, die sich an den jeweiligen Fahrer anpassen
Lang
Vollständiges autonomes Fahren
Übernimmt die gesamte Fahraufgabe ohne Fahrer am Steuer
Am längsten
Lesen Sie diese Tabelle von oben nach unten, und Sie haben die Reihenfolge, die die meisten Automobilunternehmen befolgen sollten. Die Zeilen weiter oben benötigen weniger Daten, bergen geringere Risiken und liefern Zahlen, die Ihr Finanzteam überprüfen kann. Die Bedarfsprognose läuft auf Bestellungen, die Sie bereits protokollieren, während die Qualitätsprüfung mit einer bescheidenen Menge an gekennzeichneten Bildern beginnen kann. Die Zeilen darunter benötigen riesige Datensätze und eine Toleranz für mehrjährige Budgets, weshalb sie zuletzt kommen, nicht weil sie am wenigsten wichtig sind.
Alles in der obigen Tabelle stützt sich auf drei Fähigkeiten, die wir liefern: Computer Vision, prädiktive Analysen und Prozessautomatisierung. Die Ingenieure, die wir Ihrem Projekt zuweisen, kennen den Technologie-Stack bereits, anstatt ihn auf Ihre Kosten zu lernen. Und wir sind es gewohnt, zu beginnen, bevor alle Anforderungen feststehen, was normalerweise die tatsächliche Situation ist.
Um herauszufinden, welcher Anwendungsfall für Ihren Betrieb am besten geeignet ist und was für die Umsetzung erforderlich wäre, buchen Sie ein Gespräch mit unserem Team.
FAQ
Was ist KI im Automobilbereich?
KI im Automobilbereich bedeutet Software, die aus Beispielen lernt, anstatt von handgeschriebenen Regeln zu befolgen. Ein traditionelles Programm prüft ein Teil anhand einer festen Messung. Trainierte Modelle lernen anhand vergangener Beispiele, wie ein gutes Teil aussieht, und markieren dann alles, was davon abweicht. Derselbe Ansatz treibt Prognosen, Wartungswarnungen und Fahrerassistenz an.
Welches KI-Projekt sollte ein Automobilzulieferer zuerst durchführen?
Schließen Sie für ein erstes Projekt alles aus, was die Sicherheit des Fahrzeugs betrifft, da der Genehmigungsaufwand Ihren Zeitplan sprengen wird. Schließen Sie dann alles aus, dessen Daten bei einem Lieferanten liegen, von dem Sie keine Aufzeichnungen erhalten können. Was normalerweise übrig bleibt, ist die Inspektion an einer Linie, die Sie kontrollieren, oder die Prognose von Bestellungen, die Sie bereits protokollieren.
Wie viele Daten werden zum Trainieren eines KI-Modells benötigt?
Weniger als die meisten Leute erwarten, vorausgesetzt, sie sind konsistent. Ein paar tausend gut gekennzeichnete Bilder können einen funktionsfähigen Fehlerdetektor trainieren, während Millionen widersprüchlicher Aufzeichnungen nichts Nützliches lehren. Die Menge ist weniger wichtig als die Übereinstimmung, da jedes Beispiel von jedem, der damit zu tun hat, auf die gleiche Weise gekennzeichnet werden muss. Teams mit bescheidenen, ordentlichen Datensätzen kommen oft schneller voran als Teams, die Terabytes besitzen.
Unterscheidet sich KI in der Automobilfertigung von KI im Auto?
KI in der Fertigung läuft auf Ihrer eigenen Ausrüstung in einer kontrollierten Umgebung, wo ein Fehler ein verschwendetes Teil bedeutet. KI im Fahrzeug funktioniert auf begrenzter Hardware in einem sich bewegenden Fahrzeug, wo ein Fehler Sicherheitsauswirkungen und strenge Vorschriften mit sich bringt. Der Unterschied zeigt sich auch in der Wartung: Ein Fabrikmodell kann an einem Wochenende neu trainiert werden, während ein In-Car-Modell zuerst eine formelle Genehmigung benötigt.
Wie lange dauert ein KI-Projekt im Automobilbereich?
Der größte Teil des Kalenders geht für Daten statt für die Modellierung drauf. Rechnen Sie mit einigen Monaten für einen fokussierten Pilotversuch auf einer Linie, wobei der Großteil dieser Zeit für die Sammlung und Bereinigung von Aufzeichnungen aufgewendet wird. Rollouts über mehrere Standorte hinweg dauern länger, und die Anbindung an die bereits von Ihnen genutzten Systeme ist normalerweise das, was den Takt vorgibt.
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