Fahrzeug AI: Anwendungsfälle, Vorteile und die Zukunftsperspektiven

Was versteht man in der Automobilindustrie unter „ AI “?

Die Automobilindustrie durchläuft derzeit eine Phase unglaublicher Veränderungen. Der Einsatz neuer Technologien in Fahrzeugen umfasst unter anderem den vermehrten Einsatz von Software, Elektrofahrzeuge und neue Sensoren. Die vielleicht wichtigste Veränderung bei Fahrzeugen ist jedoch der Einsatz künstlicher Intelligenz. Fahrzeug AI us kann Automobilherstellern neue Möglichkeiten und Verbesserungen eröffnen, die sich auf das gesamte Fahrzeug erstrecken. Wenn heute von künstlicher Intelligenz die Rede ist, dreht sich der Großteil der Diskussion um die Verbesserung fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge oder selbstfahrender Autos. Das ist zwar nach wie vor wichtig, stellt jedoch nur eine von vielen Chancen für die Automobilindustrie dar.

In diesem Blogbeitrag erörtern wir die Chancen und Herausforderungen des Einsatzes künstlicher Intelligenz in Fahrzeugen sowie die vielfältigen Vorteile von „ AI “ in der Automobilindustrie. Automobilhersteller setzen auf diese Innovationen, die sich in den kommenden Jahren weiter verbreiten werden.

Anwendungen von „ AI “ in der Automobilindustrie über den gesamten Lebenszyklus eines Fahrzeugs hinweg
Wie kann „ AI “ in Fahrzeugen eingesetzt werden?

AI In der Automobilindustrie erstreckt sich dieser Prozess über den gesamten Lebenszyklus – von den frühen Entwurfsphasen über den Betrieb, die Sicherheit und die fortlaufende Optimierung bis hin zur Optimierung des gesamten Fahrzeugfertigungsprozesses.

Übersicht: Fahrzeugtypen AI

Betrachten wir einige dieser wichtigen Anwendungsbereiche über den gesamten Lebenszyklus eines Fahrzeugs hinweg, angefangen beim Konstruktions- und Fertigungsprozess über den Fahrzeugbetrieb und die Wartung bis hin zu ADAS und autonomen Fahrzeugen.

• Fahrzeugkonstruktion und -simulation
• Automobilfertigung und Qualitätskontrolle
• Fahrzeugbetrieb und Wartung
• Fahrassistenz und Automatisierung

Fahrzeugkonstruktions
Generatives Design AI und angewandte AI im Fahrzeugdesign und in der Fahrzeugtechnik

Generatives AI verändert den Konstruktionsprozess für alle Arten von Produkten, und die Automobilindustrie bildet da keine Ausnahme. AI Fahrzeuglösungen, die Innovationen im Fahrzeugdesign fördern, werden eingesetzt, um den Konstruktionszyklus zu beschleunigen, die Effizienz zu steigern und die Fahrzeugleistung zu verbessern.

AI Algorithmen optimieren all diese Anwendungsfälle, und wir stehen erst am Anfang dessen, wie die Technologie „ AI “ dem Fahrzeugdesign zugutekommen wird. Hier sind einige Beispiele, doch diese Liste ist nur ein erster Einblick in die Möglichkeiten:

• Reifendesign
• Aerodynamik
• Entwicklung von Batteriechemien
• Batteriemanagementsysteme (BMS)

Betrachten wir nur einige dieser Beispiele dafür, wie „ AI “-Systeme Automobilherstellern bei der Konstruktion zugutekommen können:

Reifendesign und Fahrzeugaerodynamik
Optimierung von Lauffläche und Materialien mit AI

Reifentechnologien profitieren von fortschrittlichen Optimierungsmaßnahmen, um die Traktion und den Verschleiß zu verbessern und die materialwissenschaftliche Forschung voranzutreiben. Die Verschleißmuster von Reifen sind bereits sehr ausgereift und werden kontinuierlich weiterentwickelt. Der Einsatz von Designtechniken aus dem Bereich „ AI “ kann herkömmliche Ansätze zur Ermittlung von Mustern ergänzen, die unter verschiedenen Straßenbedingungen eine effektive Traktion gewährleisten.

Aerodynamik
Effizienzoptimierung mit „ AI “-gestützter numerischer Strömungsmechanik

Die aerodynamische Effizienz lässt sich mithilfe von simulierten Windkanälen verbessern und so die Kraftstoff- oder Energiekosten senken. Computergestützte Aerodynamik und simulierte Windkanäle gibt es schon seit einiger Zeit, doch durch den Einsatz neuer Techniken unter Einbeziehung von „ AI “ lassen sich neue Möglichkeiten finden, um Fahrzeuge für den Luftwiderstand zu optimieren.

Entwicklung von Batteriechemie
Optimierung und Feinabstimmung der Materialwissenschaft mit AI

Bei den Batterie- und Antriebstechnologien sind ständig unglaubliche Fortschritte zu verzeichnen. Eine bemerkenswerte Anwendung künstlicher Intelligenz ist die rasante Entwicklung von Elektrofahrzeugen und der Batterietechnologie. Es mag den Anschein haben, als seien Fahrzeugbatterien eine ausgereifte Technologie, doch dies ist nach wie vor ein Bereich intensiver Forschung. Es werden weiterhin Verbesserungen in der Batterietechnologie und der Batteriechemie erzielt, und künstliche Intelligenz unterstützt diese Forschung. Elektroautos und sogar Hybridautos werden auch weiterhin ständige Innovationen im Bereich der Batterien erfordern, da wir bestrebt sind, die Reichweite zu verbessern, die Kosten zu senken und die Batteriesicherheit weiter voranzutreiben.

Batteriemanagementsysteme (BMS)
AI– kontinuierliche Verbesserungen bei der Batterieoptimierung nach der Produktion

Ebenso spannend ist, dass nach der Entwicklung der Batterien Innovationen bei den Batteriemanagementsystemen, die auf fortschrittlicher Analytik und künstlicher Intelligenz basieren, für kontinuierliche Verbesserungen sorgen. Mithilfe sowohl herkömmlicher als auch „ AI “-Algorithmen können BMS-Systeme die Batterieleistung analysieren, um schwache Zellen zu identifizieren. Dies ermöglicht es der Automobilindustrie, die Fahrzeugsicherheit zu verbessern, indem das Ladesystem eine Überlastung schwacher Zellen vermeidet. Zudem kann dies zu Kosteneinsparungen führen, da kostengünstigere Produktionsprozesse dennoch hochzuverlässige Batteriepakete liefern, die die Fahrzeuge sicherer machen. Interessanterweise besteht ein weiterer wesentlicher Vorteil fortschrittlicher BMS darin, dass sie die Ladezeit verkürzen und die Lebensdauer der Batterien verlängern, indem sie die Belastung der Batteriepacks ausgleichen und den Ladevorgang so steuern, dass die Beanspruchung reduziert wird.

Automobilfertigung und Qualitätskontrolle
AI Anwendungen in der Automobilfertigung und Qualitätskontrolle

Nicht nur die Konstruktionsphase profitiert von der Datenanalyse, sondern auch der Fertigungsablauf selbst kann von der Technologie „ AI “ profitieren. Betrachten wir einige konkrete Anwendungsbereiche, die von führenden Automobilherstellern eingesetzt werden.

• AI-gesteuerte Automatisierung und Fertigung
• AI- verbesserte Qualitätskontrolle in der Fertigung
• AI-optimiertes Lieferkettenmanagement

Generatives „ AI “ in der Fahrzeugautomatisierung und -fertigung
Optimierung des Fertigungsprozesses und Anpassung des Durchsatzes mit AI

Die effiziente Fertigung von Fahrzeugen ist sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft. Qualifizierte Fachleute entwerfen Fertigungsabläufe und das damit verbundene Lieferkettenmanagement (worauf wir gleich noch näher eingehen werden). Die Schaffung eines optimierten Ablaufs, der einen Ausgleich zwischen Durchsatz und Qualitätssicherung schafft, ist entscheidend für die Gewährleistung der Rentabilität. Werkzeuge des maschinellen Lernens ( AI ) können dabei helfen, Engpässe in der Fertigung zu analysieren und Muster zu erkennen, die herkömmliche Algorithmen möglicherweise übersehen.

zur Qualitätskontrolle in der Fertigung Computer Vision und „ AI “ für verbesserte Qualität

Qualität ist ein wichtiger Bestandteil dieses Prozesses. Die Automobilindustrie kann maschinelles Lernen, insbesondere im Bereich der Bildverarbeitung, nutzen, um die Qualitätskontrolle in der Automobilfertigung zu verbessern. Die klassische Inspektion am Fließband durch Menschen gibt es schon seit hundert Jahren, doch Bildverarbeitungssysteme auf Basis des maschinellen Lernens sind weitaus besser in der Lage, für das menschliche Auge unsichtbare Qualitätsprobleme zu erkennen, und arbeiten gleichzeitig effizienter. Durch eine im Vergleich zu früher tiefgreifendere Prüfung der Bauteile während des gesamten Produktionsprozesses lässt sich die Gesamtqualität des Fahrzeugs verbessern. Die Kombination aus einem System, das bei vielen verschiedenen Bauteilen eine etwas höhere Qualität gewährleistet, führt zu einer insgesamt deutlichen Steigerung der Nettoqualität.

für das Lieferkettenmanagement Kosten senken und Lagerbestände optimieren mit AI

Das Lieferkettenmanagement ist ein ebenso wichtiger Bereich, der reif für Optimierungen ist. Die Automobilindustrie legt besonderen Wert auf Einsparungen bei den Lagerkosten, um sicherzustellen, dass ihre Werke eine Just-in-Time-Fertigung gewährleisten können, ohne dass es zu übermäßigen Lagerbeständen kommt, die sich negativ auf die Gewinnmargen auswirken können. Das Lieferkettenmanagement verspricht, hochwertige Analysen zur Steuerung des Beschaffungsprozesses bereitzustellen. Mithilfe von Deep Learning lassen sich Daten zum Lagerbestand, zum bevorstehenden und erwarteten Produktmix sowie zu weiteren Faktoren wie der prognostizierten Fahrzeugnachfrage und saisonalen Schwankungen analysieren, um eine bessere Gesamtoptimierung der Lieferkette zu erreichen.

Fahrzeugbetrieb und Service-
AI– Verbessertes Fahrerlebnis und vorausschauende Fahrzeugwartung: Wie nutzen intelligente Autos das „ AI “?

Sobald ein Fahrzeug in Betrieb genommen wird, bieten sich zahlreiche Möglichkeiten, wie generatives „ AI “ und andere auf „ AI “ basierende Systeme einen Mehrwert für Erstausrüster, Zulieferer, Händler und Fahrer gleichermaßen schaffen können. Tatsächlich sind diese Bereiche noch relativ neu, und nur sehr wenige Erstausrüster setzen diese Funktionen derzeit ein. Die zunehmende Verbreitung vernetzter Fahrzeuge und die steigende Bedeutung digitaler Sensordaten in immer mehr Systemen lassen darauf schließen, dass diese Funktionen der künstlichen Intelligenz im Automobilbereich in den kommenden Jahren an Bedeutung gewinnen werden. Hier sind vier wichtige Kategorien, die es zu berücksichtigen gilt:

• Fehleranalyse und vorausschauende Instandhaltung auf Basis von „ AI “
• Personalisierung im Fahrzeug
• AI-optimiertes Flottenmanagement
• Smart Cities und V2X

Fehleranalyse und vorausschauende Instandhaltung auf Basis von „ AI “
Probleme frühzeitig erkennen – mit Analysen auf Basis von „ AI “

Heutzutage erfolgt die Wartung und Reparatur von Fahrzeugen in der Automobilindustrie weitgehend reaktiv: Wenn etwas kaputtgeht, bringt der Fahrer das Fahrzeug zur Werkstatt. Bei einigen heutigen Systemen leuchtet eine Fehleranzeigeleuchte (MIL) auf – gemeinhin als die gefürchtete „Check Engine“-Leuchte bekannt –, um auf ein Problem hinzuweisen, doch die meisten dieser Systeme werden erst aktiviert, wenn bereits ein Ausfall vorliegt. Die Chance besteht darin, mehr Fahrzeugsysteme proaktiv zu überwachen, um eine vorausschauende Wartung noch vor dem Ausfall zu ermöglichen. Vorausschauende Wartung bietet dem Fahrer ein besseres Fahrerlebnis und ermöglicht es dem Erstausrüster sowie der Serviceabteilung des Händlers, einen beeindruckenden Service zu bieten, wodurch die Kundenbindung gestärkt und die Sicherheit der Fahrer erhöht wird. Nutzfahrzeuge sind besser auf diese Möglichkeit eingestellt, da Ausfallzeiten im Gütertransport direkte finanzielle Kosten verursachen; bei Privatfahrzeugen ist dies jedoch noch nicht weit verbreitet. Da die „ AI “-Technologie immer mehr Systeme umfasst, ist die vorausschauende Wartung eine der Chancen, die nach wie vor ungenutzt bleibt.

Individuelle Erlebnisse im Auto
AI zur Erkennung und Berücksichtigung von Nutzerpräferenzen

Die Fahrzeugindividualisierung ist ein spannendes Thema, da Autofahrer sich Fahrzeuge wünschen, die sich stärker anpassen lassen und ein Kundenerlebnis bieten, das dem ihrer Smartphones ähnelt. Einige führende Unternehmen der Automobilbranche führen Funktionen ein, mit denen Fahrer ihre Fahrzeuge weit über die Einstellung von Sitzposition und Spiegeln hinaus individuell anpassen können. Das „ AI “ in der Automobilbranche bietet das Potenzial, noch mehr zu leisten: Das Fahrzeug erkennt automatisch das Fahrverhalten und schlägt proaktiv Anpassungen für verschiedene Situationen vor. AI-basierte Algorithmen wie diese können Fahrern ein überzeugendes Kundenerlebnis bieten und den Erstausrüstern gleichzeitig wertvolles Feedback zur Fahrzeugnutzung für die zukünftige Fahrzeugplanung liefern.

Erweiterte Flottenmanagement-
AI im Bereich Flottenoptimierung

Fahrzeugflotten unterschiedlichster Art werden zunehmend zu vernetzten Fahrzeugen, was der Automobilindustrie die Aussicht auf ein besseres Flottenmanagement insgesamt bietet. Bei Lieferflotten aus Nutzfahrzeugen ist Flottenmanagement weit verbreitet, doch basieren viele dieser Systeme heute noch auf herkömmlichen Algorithmen. In den letzten zwei Jahren haben wir einen explosionsartigen Anstieg des Einsatzes von „ AI “-Systemen in diesen Anwendungsbereichen beobachtet, da Flottenbetreiber erkennen, dass bestimmte Aspekte des Flottenmanagements, der Routenplanung und der Optimierung mit der „ AI “-Technologie überlegener sein können. Wir gehen davon aus, dass sich diese Möglichkeiten auch auf andere Flottenarten wie Mietwagenflotten und andere Spezialflotten ausweiten werden. AI kann zudem dabei helfen, spezielle Ladungen wie beispielsweise in der Kühlkette zu überwachen, bei denen eine besondere Handhabung erforderlich ist, um den Erfolg des Einsatzes zu gewährleisten. Ebenso wird die Technologie für autonome Fahrzeuge (auf die wir später noch näher eingehen werden) bereits in Offroad-Anwendungen wie im Bauwesen, im Bergbau und in der Landwirtschaft eingesetzt, um diese Flotten sicherer und effizienter zu machen.

Smart Cities und Vehicle-to-Vehicle-/Vehicle-to-Infrastructure-
AI im Bereich vernetzte Fahrzeuge und intelligente Verkehrsinfrastruktur

Das Versprechen einer ganzheitlicheren Kommunikation zwischen Fahrzeugen sowie zwischen Fahrzeugen und der umgebenden Infrastruktur steckt heute noch in den Kinderschuhen. Die Möglichkeit, den Verkehrsfluss zu verbessern und Fahrzeuge miteinander kommunizieren zu lassen, kann zu mehr Sicherheit, Fahrerassistenz und einem optimierten Verkehrsfluss für alle Verkehrsteilnehmer führen. In den USA wurden durch jüngste Gesetzesänderungen endlich neue Nutzungsmöglichkeiten des Mobilfunkfrequenzspektrums für V2X-Anwendungen genehmigt. Die durch „AI “ vorangetriebene Automatisierung wird in den kommenden Jahren mit ziemlicher Sicherheit im Mittelpunkt dieser neuen Möglichkeiten stehen.

ADAS und autonomes Fahren
AI Technologie in selbstfahrenden Autos und Fahrerassistenzsysteme (ADAS)

Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und ihr „großer Bruder“, das autonome Fahren, sind zwei wichtige Markttrends, bei denen künstliche Intelligenz eine große Rolle spielen wird. Sie können die Sicherheit von Fahrzeugen erhöhen und das Fahrerlebnis verbessern. Betrachten wir einige dieser Funktionen und wie die Automobilindustrie „ AI “ einsetzt, um diese Bandbreite an Funktionen zu ermöglichen.

ADAS ist keine einzelne Funktion, sondern eine ganze Familie von Funktionen, die der Automobilindustrie Möglichkeiten bietet, die Sicherheit sowohl für Fahrer als auch für Insassen zu verbessern und tödliche Unfälle mit Fußgängern zu verhindern – ein Thema, das vielen Städten große Sorgen bereitet. Ablenkung am Steuer durch die Nutzung von Smartphones dürfte eine der Ursachen hierfür sein. Aus diesem Grund räumen viele Regierungen, wie beispielsweise die EU und einige Bundesstaaten der USA, der Sicherheit in vielen ihrer neuen Vorschriften für Neufahrzeuge hohe Priorität ein. EU-NCAP beispielsweise fördert oder schreibt viele ADAS-Funktionen in Fahrzeugen, die in den kommenden Jahren auf den Markt kommen, ausdrücklich vor.

Betrachten wir einige dieser Schlüsselmerkmale, von denen einige heute noch auf herkömmlichen Algorithmen basieren und die in Zukunft verstärkt auf „ AI “ zurückgreifen werden:

• Adaptive Geschwindigkeitsregelung
• Spurhalteassistent und Spurverlassenswarnung
• Automatische Notbremsung
• AI-gestütztes autonomes Fahren

Adaptive Geschwindigkeitsregelung

Der Tempomat ist in der Automobilindustrie schon seit Jahrzehnten bekannt, doch in den letzten 10 Jahren hat sich seine leistungsfähigere Variante rasant verbreitet, wodurch diese Funktion nun adaptiv geworden ist. Ob durch Bildverarbeitungssysteme, Radar oder eine Kombination aus beidem – die „ AI “ in der Automobilindustrie spielt eine Rolle bei der Objekterkennung, die es dem Fahrzeug ermöglicht, seine Geschwindigkeit an den Verkehrsfluss anzupassen. Die fortschrittlichsten dieser Systeme können das Fahrzeug im Stop-and-Go-Verkehr vollständig zum Stillstand bringen und weiterfahren, sobald die vorausfahrenden Fahrzeuge losfahren. Diese Funktionen können so ausgereift sein, dass manche Fahrer das Gefühl haben, in selbstfahrenden Fahrzeugen zu sitzen; allerdings sind diese Systeme nur in der Lage, bestimmte Fahrsituationen zu bewältigen.

Automatische Spurhaltung und Spurverlassenswarnung

Ein weiteres attraktives Merkmal von ADAS, das häufig mit einer adaptiven Geschwindigkeitsregelung kombiniert wird, ist die automatische Spurhaltung oder die weniger leistungsfähige Spurverlassenswarnung. Durch diesen Ansatz, der fortschrittlichere Bildverarbeitungssysteme zur Erkennung von Fahrbahnmarkierungen sowie eine Ankopplung an das Lenksystem erfordert, kann das Fahrzeug möglicherweise kleine Korrekturen vornehmen, um in der Spur zu bleiben, beispielsweise auf der Autobahn. Weniger leistungsfähige Systeme lenken das Fahrzeug möglicherweise nicht selbst, sondern geben dem Fahrer lediglich eine Warnung aus. Diese Funktion wird in Fahrzeugen mit „ AI “-Antrieb voraussichtlich immer häufiger zum Einsatz kommen und kann für ein entspanntes Fahrerlebnis auf der Autobahn sorgen.

Automatisches Bremsen / Automatische Notbremsung

Ablenkung am Steuer wird immer häufiger und gibt sowohl der Automobilindustrie als auch den Regierungen Anlass zur Sorge. Als Reaktion darauf schreiben die Aufsichtsbehörden zunehmend vor, dass Neufahrzeuge mit einem automatischen Bremssystem zur Erkennung von Fußgängern ausgestattet sein müssen. Computer Vision ist ein entscheidender Bestandteil dieser Funktion, da es unerlässlich ist, dass Fahrzeuge nicht plötzlich bremsen, wenn kein Hindernis vorhanden ist – was zu einem Auffahrunfall führen könnte –, sondern Fußgänger und Radfahrer effektiv erkennen müssen. Fahrzeuge mit „ AI “ bieten die Möglichkeit, diese Algorithmen kontinuierlich zu optimieren, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern und die Sicherheit zu erhöhen.

Autonome Fahrzeuge und selbstfahrende Autos

Tech-Unternehmen wie Waymo, die selbstfahrende Autos entwickeln, sowie andere auf spezielle Lieferdienste spezialisierte Unternehmen, darunter auch Hersteller von Industrierobotern, tätigen erhebliche Investitionen in die Technologie des autonomen Fahrens. Autonome Fahrzeuge stecken noch in den Kinderschuhen: Die Zahl der selbstfahrenden Autos auf den Straßen wird Anfang 2025 wahrscheinlich erst im dreistelligen Tausenderbereich liegen, und sie werden größtenteils in speziellen Einsatzbereichen oder bestimmten Regionen betrieben. Das Interesse an selbstfahrenden Autos ist für die Automobilindustrie sowohl eine Chance als auch eine Bedrohung, da selbstfahrende Funktionen theoretisch das Potenzial haben, die Nachfrage nach Privatfahrzeugen zu verringern. Doch diese Realität liegt noch viele Jahre in der Zukunft, und heute sind autonome Fahrzeuge noch immer ein Bereich intensiver Forschung. Künstliche Intelligenz ist für diese Innovation von entscheidender Bedeutung; sie kombiniert effektiv alle zuvor beschriebenen ADAS-Funktionen mit weitaus fortschrittlicheren Bildverarbeitungssystemen, Radar- oder LiDAR-Systemen, vorausschauender Routenplanung, der Antizipation des Fahrverhaltens anderer Fahrzeuge, hochauflösender Kartierung und vielem mehr. Es besteht kaum ein Zweifel daran, dass autonome Fahrzeuge in den kommenden Jahren eine spannende Entwicklung darstellen werden und eine treibende Kraft hinter vielen Bereichen der Fahrzeug AI sforschung sind.

Die Zukunft von Fahrzeugen mit „ AI “-Antrieb
Die Zukunft von Fahrzeugen mit „ AI “-Antrieb und der Automobilindustrie

Wie Sie sehen können, stehen zwar autonome Fahrzeuge oft im Rampenlicht, doch künstliche Intelligenz in Fahrzeugen findet vielfältige Anwendungen – vom Konstruktionsprozess über die Fertigung und den Betrieb bis hin zum Service und darüber hinaus. Es ist eine spannende Zeit, um zu beobachten, auf wie vielfältige Weise die Automobilindustrie „ AI “ in ihre Fahrzeuge integrieren wird und wie sich die „ AI “-Technologie weiterentwickelt. „ Sonatus “ freut sich, Teil dieser Entwicklung zu sein, und wird in diesem Jahr und in den kommenden Jahren immer mehr auf „ AI “-basierte Technologien einsetzen, um diese Entwicklung zu unterstützen.