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Automobilbranche noch zögerlich bei KI

Die Komplexität bestehender IT-Landschaften sowie unzureichende digitale und technologische Fähigkeiten verzögern den Wandel. Eine aktuelle Studie des Capgemini Research Institute sieht verschenktes Potential bei Herstellern und Zulieferern.

Künstliche Intelligenz wird nicht nur für autonomes Fahren genutzt. Von der Fahrzeugherstellung über die Logistik bis zu den Softwareanwendungen wird KI benötigt und könnte vieles erleichtern.
Künstliche Intelligenz wird nicht nur für autonomes Fahren genutzt. Von der Fahrzeugherstellung über die Logistik bis zu den Softwareanwendungen wird KI benötigt und könnte vieles erleichtern.
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Julian Kral

Die Automobilbranche kommt bei der Umsetzung von Künstlicher Intelligenz (KI) nur langsam voran. Der Anteil der Unternehmen, die KI unternehmensweit einsetzen, ist in den letzten beiden Jahren von 7 auf 10 Prozent zwar leicht angestiegen, gesunken ist hingegen die Zahl der Unternehmen, die KI nur vereinzelt einsetzen oder pilotieren. Dies geht aus einer aktuellen Studie des Capgemini Research Institute hervor, für die 500 Führungskräfte der Automobilindustrie in acht Ländern befragt wurden. Viele Unternehmen verschenken damit beachtliche Nutzenpotenziale im Bereich Kosten, Qualität sowie Produktivität, so das Fazit des Instituts.

Die Studie "Accelerating Automotive's AI Transformation: How driving AI enterprise-wide can turbo-charge organizational value" mache deutlich, dass es für Unternehmen der Automobilbranche noch erhebliche Hindernisse zu überwinden gilt, so Capgemini. Die Komplexität bestehender IT-Landschaften, fehlende Genauigkeit und Verfügbarkeit von Daten sowie unzureichende digitale Fähigkeiten verzögern häufig noch den technologischen Wandel und eine unternehmensweite Umsetzung von KI. Die größten Herausforderungen aus technologischer Sicht sehen die befragten Unternehmen bei der Integration bestehender Systeme und Tools (38 Prozent), im mangelnden Wissen und Bewusstsein für Next-Generation-KI-Tools (36 Prozent) sowie fehlenden Trainingsdaten (35 Prozent).

"Der anfängliche Hype um das Thema Künstliche Intelligenz und die damit verbundenen hohen Erwartungen ist bei vielen Unternehmen einer pragmatischeren Sichtweise gewichen, da sie nun mit der konkreten Umsetzung konfrontiert sind", sagt Ingo Finck, Vice President Insights Driven Enterprise bei Capgemini Invent und Experte für KI.

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick

Die unternehmensweite Implementierung von KI ist in den letzten beiden Jahren nur langsam vorangekommen: Die Zahl der Automobilunternehmen weltweit, die KI umfassend und erfolgreich implementiert haben, ist lediglich von 7 auf 10 Prozent gestiegen. Auch die Anzahl der Unternehmen, die einzelne KI-Maßnahmen umsetzen, hat sich nicht wesentlich verändert und liegt heute bei 24 Prozent gegenüber 27 Prozent im Jahr 2017. Deutlicher fällt allerdings der Anstieg der Unternehmen aus, die keine KI einsetzen - hier hat sich der Anteil weltweit von 26 Prozent auf 39 Prozent erhöht. Der Studie zufolge pilotieren zudem nur noch 26 Prozent der Unternehmen KI-Projekte - gegenüber 41 Prozent im Jahr 2017. Auch in Deutschland ist der Anteil der Automobilunternehmen, die keine KI implementieren von 12 auf 32 Prozent gestiegen - im Gegenzug sank der Anteil der Unternehmen, die KI-Piloten aufgesetzt haben von 52 auf 30 Prozent. Für Unternehmen ist es schwieriger geworden, den Nutzen und den gewünschten Return on Investment in der Pilotphase nachzuweisen (45 Prozent) und die richtige Auswahl der skalierbaren Anwendungsfälle zu treffen (43 Prozent).

USA, Großbritannien und Deutschland liegen vorne

Die USA sind bei der Umsetzung von KI führend - 25 Prozent der Automobilunternehmen implementieren KI unternehmensweit, 25 Prozent selektiv. Großbritannien (14 und 39 Prozent) und Deutschland (12 und 25 Prozent) folgen. Das größte Wachstum innerhalb der untersuchten Länder verzeichnet China, das seinen Anteil an unternehmensweiten KI-Implementierungen im Automobilbereich von 5 auf 9 Prozent fast verdoppelt hat.

Die Studie zeigt auch, dass die Automobilhersteller im internationalen Vergleich bei der KI-Umsetzung besser vorankommen als ihre Zulieferer und Händler: 14 Prozent der Hersteller implementieren KI umfassend, verglichen mit 4 Prozent der Lieferanten und 4 Prozent der Händler. In Deutschland liegt zudem der Anteil der Händler, die unternehmensweit KI umsetzen, mit 19 Prozent deutlich höher als im internationalen Vergleich.

Projekte bei Continental und Daimler

Im Rahmen der Studie wurden zudem aktuelle KI-Projekte identifiziert und näher beschrieben. Ein Beispiel ist Continental. Das Unternehmen hat durch eine KI-gestützte Simulation 5.000 Meilen Fahrzeug-Testdaten pro Stunde erzeugt, verglichen mit 6.500 Meilen pro Monat, die zuvor mit physischen Testfahrten zurückgelegt wurden. Weitere Beispiele: Volkswagen modelliert den Fahrzeugabsatz von 250 Automodellen in 120 Ländern mit Hilfe von maschinellem Lernen. Und Mercedes-Benz testet ein KI-Erkennungssystem für die Paketzustellung, das die Fahrzeugladezeit um 15 Prozent reduzieren kann.

"Die Ergebnisse zeigen, dass die Automobilindustrie beim Thema KI an einem wichtigen Punkt steht. Auch wenn es eine Reihe von Unternehmen gibt, die KI bereits erfolgreich einsetzen, fällt es den meisten Unternehmen noch schwer, sich auf die besten Anwendungsfälle zu konzentrieren. Automobilunternehmen sollten KI nicht als Einzelmaßnahme betrachten, sondern vielmehr als strategische Notwendigkeit für das gesamte Unternehmen. Um auch zukünftig im Wettbewerb bestehen zu können, müssen sie sich jetzt mit Investitionen, der Förderung und Gewinnung von Talenten sowie der KI-Governance beschäftigen," stellt Ingo Finck abschließend fest.

Foto: Daimler

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