(Dieser Artikel wurde ursprünglich aufForbes.com veröffentlicht.)
Künstliche Intelligenz (AI) wird in der Automobilbranche oft mit autonomen Fahrfunktionen oder digitalen Assistenten in Verbindung gebracht. Doch derzeit vollzieht sich ein eher unauffälliger Wandel, der einen zentralen Aspekt des Fahrzeugbesitzes neu gestaltet: Service und Wartung.
Heutige Fahrzeuge generieren stündlich Gigabytes an Daten, doch ein Großteil davon bleibt ungenutzt. Durch die Verknüpfung von Echtzeit-Fahrzeugdaten mit Erkenntnissen aus dem „ AI “ können Automobilhersteller und Dienstleister die Diagnosegenauigkeit verbessern, Reparaturabläufe optimieren und Ausfälle proaktiv verhindern. In der Praxis führt dies oft zu weniger Nutzungsausfällen, geringeren Kosten und einem reibungsloseren Besitz.
Als Chief Technology Officer und Mitbegründer von Sonatus habe ich mehr als zwei Jahrzehnte damit verbracht, fortschrittliche Technologien in den Bereichen Cloud, Mobilgeräte und eingebettete Systeme zu entwickeln, darunter auf dem „ AI “ basierende Tools zur Verbesserung der Sicherheit von gewerblichen Fuhrparks. Meine Erfahrung in der Leitung leistungsstarker Teams in den Bereichen Rechenzentren und Automobilindustrie hat mir gezeigt, wie grundlegend wichtig Daten (und die Fähigkeit, in Echtzeit darauf zu reagieren) sein können. Bei Sonatus haben wir mit globalen OEMs zusammengearbeitet, um intelligente Diagnosesysteme in großem Maßstab zu implementieren, und ich habe aus erster Hand erlebt, wie Erkenntnisse auf Basis von „ AI “ das gesamte Fahrerlebnis verbessern können.
Der Wandel vom reaktiven zum vorausschauenden Service
Herkömmliche Servicemodelle sind reaktiv: Wenn etwas kaputtgeht, leuchtet eine Warnleuchte auf und ein Techniker beginnt mit der Fehlersuche. Probleme lassen sich jedoch nicht immer leicht reproduzieren. Dies führt häufig zu wiederholten Besuchen, verzögerten Reparaturen und Frustration beim Kunden.
AI stellt eine intelligentere Alternative vor: Durch kontinuierliche Zustandsüberwachung und kontextbezogene Datenerfassung können Fahrzeuge nun zeitnahe, situationsspezifische Erkenntnisse liefern. Anstatt sich durch allgemeine Protokolldateien zu wühlen, erhalten Serviceteams nur die Daten, die mit einem bestimmten Problem in Zusammenhang stehen – und zwar genau dann, wenn es auftritt. Dazu gehören beispielsweise Protokolle von elektronischen Steuergeräten, Fehlercodes oder sogar kurze Sensordaten, die in den Augenblicken unmittelbar vor einem Ereignis aufgezeichnet wurden.
Diese Umstellung ermöglicht eine schnellere Ursachenanalyse, weniger Wiederholungsbesuche und eine effektivere Triage zwischen den Wartungsplätzen.
Die richtigen Daten beschaffen – nicht einfach nur mehr davon
Zwar liefern vernetzte Fahrzeuge bereits große Datenmengen, doch die Herausforderung liegt nicht in der Menge, sondern in der Genauigkeit.Bis 2030 könnte ein einzelnes Auto mehr als 25 GB pro Fahrstunde erzeugen, wobei fortschrittliche Systeme die Rohdatenraten noch weiter in die Höhe treiben werden.
Daten sind jedoch nur dann nützlich, wenn sie zielgerichtet und relevant sind. Moderne „ AI “-Plattformen können die Datenerfassung dynamisch auf der Grundlage bestimmter Ereignisse im Fahrzeug – wie beispielsweise Abweichungen beim Bremsdruck – auslösen, anstatt passiv gesamte Fahrten zu protokollieren. Dies spart nicht nur Bandbreite, sondern beschleunigt auch die Gewinnung von Erkenntnissen.
Das Ergebnis sind hochwertige Daten mit geringer Latenz, die Echtzeitanalysen ermöglichen und das Rätselraten bei der Diagnose verringern.
Flottenbetreiber und Erstausrüster profitieren von der Früherkennung
Vorausschauende Instandhaltung ist besonders wertvoll für gewerbliche Fuhrparks, bei denen Ausfallzeiten direkt zu Umsatzverlusten führen. Durch die Analyse von Mustern im gesamten Fahrzeugbestand können Systeme zur „ AI “ (vorausschauende Instandhaltung) Abweichungen erkennen, aufkommende Risiken identifizieren und sogar Abhilfemaßnahmen empfehlen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Bemerkenswert ist, dass57 % der vonmeinem Unternehmen befragtenFachleute aus der Automobilbranchedie Verwertung von Fahrzeugdaten, einschließlich Diagnosedaten, als die wertvollste Chance für OEMs einstuften.
Für OEMs lassen sich diese Erkenntnisse in die Software-Update-Zyklen einbeziehen, was den Ingenieuren hilft, Probleme bereits in einer frühen Phase des Fahrzeuglebenszyklus zu beheben. Laut McKinseykönnen Automobilhersteller, die Echtzeit-Feedbackschleifen nutzen, die Kosten für Rückrufaktionen um bis zu 30 % senken.
Abgesehen von der Senkung der Servicekosten kann diese Art von Datenanalyse dazu beitragen, das Vertrauen der Kunden und die Markentreue auch lange nach dem Kauf zu erhalten.
Eine Grundlage für Innovation über den gesamten Lebenszyklus hinweg
Da Fahrzeuge zunehmend softwaregesteuert werden, wird die Bedeutung von „ AI “ in der Nachverkaufsphase weiter zunehmen. Automobilhersteller blicken zunehmend über den ursprünglichen Kauf hinaus, um während der gesamten Nutzungsdauer einen Mehrwert zu bieten – sei es durch reibungslosere Diagnosen, schnelleren Service oder weniger ungeplante Werkstattbesuche.
AI spielt eine entscheidende Rolle dabei, diese Ergebnisse zu ermöglichen. Indem sie Analysen direkt in das Herzstück der Fahrzeugsysteme integrieren, anstatt sich ausschließlich auf die Cloud zu verlassen, können Hersteller selbst in Umgebungen mit begrenzter Bandbreite Entscheidungsmöglichkeiten in Echtzeit bereitstellen. Dies ebnet zudem den Weg für skalierbarere, modulare Servicearchitekturen, die eine kontinuierliche Verbesserung über ganze Flotten und Regionen hinweg unterstützen.
Herausforderungen, die es zu beachten gilt
Zwar liegen die Vorteile von „ AI “ in der Fahrzeugdiagnostik auf der Hand, doch die Implementierung dieser Systeme ist nicht ohne Hindernisse. Eine der größten Herausforderungen ist die Datenerfassung mit der richtigen Genauigkeit und Relevanz. Werden zu viele irrelevante Daten erfasst, können Speicher- und Bandbreitengrenzen überschritten werden; werden zu wenige erfasst, gehen wichtige Erkenntnisse verloren. „ AI “-Systeme müssen sorgfältig abgestimmt werden, um Daten, die mit bestimmten Fahrzeugereignissen zusammenhängen, dynamisch zu erfassen – ein Aspekt, auf den wir bei der Bereitstellung von Lösungen für OEMs besonderen Wert gelegt haben.
Datenschutz und Einwilligung sind ebenfalls entscheidende Aspekte, die stets im Blick behalten werden müssen. Die Erfassung und Übertragung von Fahrzeugdaten erfordert solide Einwilligungsmechanismen und einen sicheren Umgang sowohl am Edge als auch in der Cloud. Da die Vorschriften je nach Region variieren, müssen Fahrzeughersteller Systeme entwickeln, die sich an unterschiedliche rechtliche Vorgaben und Verbrauchererwartungen anpassen lassen.
Schließlich gibt es noch den menschlichen Faktor. AI – Eine durch Technologie unterstützte Diagnose ersetzt Techniker nicht, sondern unterstützt sie. Der Erfolg hängt davon ab, Tools zu entwickeln, die klare, umsetzbare Erkenntnisse liefern, ohne die Komplexität zu erhöhen. Bei Sonatus haben wir festgestellt, dass die Bereitstellung kontextbezogener, ereignisspezifischer Protokolle für Serviceteams den Diagnoseaufwand reduzieren und die Problemlösung beschleunigen kann.
Der Weg in die Zukunft
AI Der Begriff ist in der Werkstatt zwar noch nicht allgegenwärtig, doch sein Einfluss nimmt zu. Indem Fahrzeugdaten in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden, kann er die Art und Weise verändern, wie Probleme diagnostiziert, Reparaturen durchgeführt und Fahrzeuge im Laufe der Zeit weiterentwickelt werden.
In den kommenden Jahren werden Automobilhersteller, die in diese stille Revolution investieren, besser aufgestellt sein, um nicht nur intelligentere Autos, sondern auch intelligentere Nutzungserlebnisse anzubieten.