Vom autonomen Fahren bis hin zur Fertigung Generative KI: Game-Changer in der Automobilbranche

Ob Autonomie oder Elektromobilität im Pkw-, Nutzfahrzeug- oder Offroad-Bereich: Mit generativer KI wird generatives Design möglich, das erhebliche Gewichtseinsparungen von je nach Anwendungsfall 15 bis 50 Prozent möglich macht und somit nachhaltigere Produkte ermöglicht, die gleichzeitig die Kostenanforderungen erfüllen. Parameter werden mit KI über unzählige Variationen optimiert und Innovationszyklen werden erheblich verkürzt. KI wird zum Game-Changer in der Automobilbranche.

Die gesamte Automobilindustrie steht unter hohem Druck, neue Antriebstechnologien und Software-Defined-Vehicle-Plattformen einzuführen, Nachhaltigkeit über den gesamten Lebenszyklus zu implementieren und gleichzeitig Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und vor allem die Time-to-Market erheblich zu verkürzen. Die sogenannte „Quadratur des Kreises“ ist das neue „New Normal“ für die Automobilindustrie, die bereits einige Insolvenzen nach sich zieht. Mit dem Einsatz von generativer KI findet aktuell ein Paradigmenwechsel statt, der die Automobilindustrie grundlegend verändern wird.

Welches Potenzial birgt KI?

Die jüngsten Erfolge auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) haben laut Goldman Sachs Research das Potenzial, weitreichende Veränderungen in der Weltwirtschaft herbeizuführen. „Mit dem Einsatz von Tools, die die natürliche Sprache nutzen, könnte das globale BIP innerhalb der nächsten zehn Jahre um etwa sieben Prozent, beziehungsweise sieben Billionen US-Dollar ansteigen“, heißt es in deren Bericht. Bei McKinsey ist man ähnlich optimistisch. Deren Analysten gehen davon aus, dass aufgrund des KI-bedingten Produktivitätswachstums die Weltwirtschaft jährlich um bis zu 4,4 Billionen US-Dollar zulegen könnte. Hierbei hat McKinsey 63 Use Cases unter die Lupe genommen und festgestellt, dass drei Viertel des Wachstums auf die vier Bereiche Marketing & Vertrieb, Kundendienst, Software-Entwicklung sowie Forschung & Entwicklung entfällt.

Besonders betroffen: Die Transport- und Automobilbranche

KI ist in der Transport- und Automobilbranche an sich nichts neues. Schon lange vor dem Hype um ChatGPT gab es bereits viele KI-Lösungen, hauptsächlich in Form von Prognosemodellen, beispielsweise im Bereich Predictive Maintenance, bei der Bildverarbeitung in der Qualitätskontrolle oder zur Transportoptimierung in der Logistik. Vor allem aber wird KI im Bereich des autonomen Fahrens eingesetzt, um Objekte mit unterschiedlichen Sensoren wie Kameras, LiDAR oder Radar unter allen Wetterbedingungen sicher erkennen zu können und somit das autonome Fahren sicher zu machen.

Die Einführung von generativer KI (GenKI) bewirkt in nahezu allen Teilbereichen dieser Branche einen Quantensprung. Diese Technologie optimiert praktisch alle Aspekte der Automobilindustrie: Fahrzeugleistung, Fahrzeugentwicklung, Nachhaltigkeit, Transport und Logistik, Marketing und Vertrieb; und es gibt auch dem autonomen Fahren neue Impulse. GenKI erstellt Millionen von realistischen Szenarien und besonders von Gefahrensituationen, mit denen die KI für das autonome Fahren trainiert wird. GenKI trainiert die KI des autonomen Fahrens. Aktuell wird erwartet, dass über 90 Prozent der vielen Jahre des Trainings für das autonome Fahren und Millionen von Trainingskilometern durch generative KI virtuell trainiert werden können. Laut Marktforschern von Precedence Research erreichte der globale Markt für GenKI in der Automobilindustrie 2022 einen Wert von 312 Millionen US-Dollar. Im vergangenen Jahr sollen es ersten Schätzungen zufolge etwa 2.700 Millionen US-Dollar gewesen sein – also knapp das neunfache. Für die Zeit bis 2032 erwarten die Analysten eine durchschnittliche jährliche Steigerung (CAGR) von 24 Prozent.

Zusammenspiel von Mensch und KI

Neben dem autonomen Fahren liegt ein weiterer wichtiger Schwerpunkt bei der GenKI-Nutzung im Bereich der Forschung und Entwicklung. Generative KI wird mit eigenen, vertraulichen Daten der Firmen trainiert und ermöglicht es, in kürzester Zeit neue Design-Konzepte zu entwickeln, die entsprechenden Simulationen hierzu durchzuführen und gleich auch die relevanten Phasendokumente zu erstellen. Brillante Innovationen sind hierbei von der KI nicht zu erwarten. Allerdings sind Varianten zu existierenden Produktfamilien im Bereich des Möglichen.

Generatives Design dagegen ist eine 3D-CAD-Funktion, die KI dazu nutzt, um die Systemanforderungen in selbständig optimierte Entwürfe umzusetzen. Die KI rechnet unzählige Varianten iterativ durch und optimiert das Design, um dennoch alle mechanischen, thermischen oder sonstigen Anforderungen zu erfüllen. Das daraus resultierende generative Design ist eine Kooperation von Mensch und KI, die zu außergewöhnlichen und nachhaltigen Design-Lösungen führt, die ein Mensch alleine nicht erarbeiten könnte. Designzyklen werden deutlich schneller und effizienter.

Hierzu nochmal eine Zahl von Precedence Research: „Der Einsatz von GenKI im Autoteilesektor kann den Kosten- und Zeitaufwand bei der Entwicklung um bis 20 Prozent reduzieren“, heißt es in deren Report. Das bedeutet, mithilfe von GenKI-basierter Optimierung des Designs können Hersteller Alleinstellungsmerkmale generieren und gleichzeitig Produktionskosten und die Time-to-Market erheblich senken. Mit generativem Design, das in der Lage ist, unzählige Iterationen schnell zu generieren und zu bewerten, werden die traditionellen Einschränkungen von Zeit und Ressourcen überwunden. Damit kann die Automobilindustrie neue Lösungen erkunden, die zuvor undenkbar waren. Firmen, die KI einsetzen werden deutliche Wettbewerbsvorteile im Vergleich zu Firmen haben, die traditionell entwickeln.

GenKI plus 3D-Printing gleich reduzierte Entwicklungszeiten

TE Connectivity hat eine eigene Strategie für GenKI entwickelt. Es wurde untersucht, wie KI die Industrie, das Geschäftsmodell, die Produkte und auch die Prozesse beeinflussen wird. Man hat KI-Ambition und Use Cases definiert, die zukünftig einführen werden. Das wird Zeit benötigen, aber die gesamte Wertschöpfungskette und alle Funktionen im Unternehmen umfassen. In Pilotprojekten hat TE Connectivity mit generativem KI-Design den Product Carbon Footprint von Produkten um über 50 Prozent verbessert und somit erhebliche Vorteile für Nachhaltigkeit erzielt. Durch Einsatz von KI ließ sich über 90 Prozent der Zeit für Simulationen von Werkzeugen im Spritzguss einsparen und gleichzeitig die Zykluszeiten optimieren. Es wurde KI genutzt, um multiple Parameter gleichzeitig zu optimieren und damit das Produktdesign zu verbessern.

Es wird an der Vision gearbeitet, dass sich mit GenKI und 3D-Druck die Produktentwicklungszeiten für bestimmte Produkte von derzeit zwei Jahren auf nur noch 14 Tage reduzieren lassen. Wenn Kunden Systemanforderungen haben, die nicht erhebliche Neuentwicklungen erfordern, ist KI bereits heute in der Lage, auf der Basis bestehender, firmenvertraulicher Daten Varianten zu bestehenden Produkten in äußerst kurzer Zeit zu erstellen. Durch den Aufbau Digitaler Zwillinge können auf Basis firmenvertraulicher existierender Testdaten und KI-Simulationsdaten schnell und effektiv Konzeptvarianten entwickelt werden. GenKI in Form von Large Language Modellen (LLM) ist ebenfalls in der Lage auf Basis der generierten Daten die Phasendokumente zu erstellen und somit den gesamten Entwicklungsprozess zu beschleunigen und Effizienz zu schaffen, die noch vor Kurzem undenkbar war. Künstliche Intelligenz ist in der Lage ein Konzeptdesign in kürzester Zeit zu erstellen und in nur wenigen Tagen nach der ersten Kundenanfrage kann ein erster Prototyp unter Einsatz von 3D-Druck geliefert werden. Sicherlich sind in der realen Umsetzung die KI-Ergebnisse durch Tests und Simulationen zu verifizieren und zu validieren, da KI rein mit Daten trainiert wird und durchaus auch zahlreiche Grenzen hat. Der Mensch spielt auch beim Einsatz von KI eine zentrale Rolle. KI ist für den Menschen ein Werkzeug, das es intelligent zu nutzen gilt, um schneller und produktiver zu werden. Die rasante Entwicklung der KI in Kombination mit trainierten Mitarbeitern, die die KI intelligent einzusetzen verstehen, wird völlig neue Möglichkeiten zur Transformation über den gesamten Wertstrom der Industrie eröffnen.

GenKI: Von der Strategie bis zum nutzbringenden Einsatz

Bevor ein Unternehmen auf der Klaviatur von GenKI und den angrenzenden Technologien fehlerfrei spielen kann, sind wichtige Stufen zu durchlaufen. Es beginnt damit, eine KI-Strategie zu entwickeln, bei der man schrittweise die KI-Fähigkeiten steigert. Das fängt beim einfachen Experimentieren mit GenKI an, um ein Grundverständnis für die Möglichkeiten und auch die Grenzen von KI zu entwickeln. Danach gilt es Use Cases zu identifizieren, die durchführbar sind und echten Mehrwert für das jeweilige Unternehmen generieren. Kosten-Nutzwertanalysen sind hilfreich bei der Priorisierung. Parallel gilt es dann, die Organisation zu befähigen, Mitarbeiter zu trainieren, Expertise und Kultur im Unternehmen zu schaffen, um KI erfolgreich einsetzen zu können. Die maximale Wertsteigerung durch künstliche Intelligenz wird dann erreicht, wenn die gesamte Unternehmens-DNA über den Wertstrom transformiert wurde.

Faktor Mensch notwendig

Eines ist klar: Die Transport- und Automobilbranche steht vor einem tiefgreifenden Wandel in der Arbeitswelt, in der sich die Entwicklungs- und Produktionsprozesse aufgrund des Einsatzes von GenKI fundamental verändern werden. Das bedeutet: Es entstehen neue Aufgaben, die von den bestehenden Mitarbeitern erlernt und durchgeführt werden müssen. Es bedeutet aber auch, dass neue KI-Stellen geschaffen werden, die es zuvor nicht gegeben hat. KI-, -Daten- und Machine-Learning-Entwickler werden genauso benötigt wie Datenanalysten, um die neuen Aufgaben professionell zu bewältigen. Nur so können die zahlreichen neuen KI-Möglichkeiten im Sinne des Unternehmenserfolges umgesetzt werden. Besonders wichtig ist es, dass GenKI nicht als Bedrohung, sondern als Chance wahrgenommen wird. GenKI in Kombination mit trainierten Mitarbeitern macht ein Unternehmen erfolgreich im Wettbewerb und erhält und schafft Arbeitsplätze. Eine wichtige Erkenntnis ist dabei auch, dass GenKI „nicht wirklich intelligent“ ist. Eine GenKI, die mit falschen Daten trainiert wird, liefert auch falsche Ergebnisse. Die Kombination von intelligenten Mitarbeitern und GenKI ist das Erfolgsmodell.

Schlussfolgerungen

In einer Branche, die im New Normal von disruptiven technologischen Innovationen, hohen Anforderungen an Nachhaltigkeit, immer kürzer werdenden Entwicklungszyklen und gleichzeitig hohem Kostendruck geprägt ist, läutet die Nutzung von GenKI eine neue Ära ein. GenKI in der Transport- und Automobilindustrie ist ein Paradigmenwechsel, den gesamten Wertstrom der Unternehmen verändern wird. Elektromobilität und das autonome Fahren sind nur kleine Schritte in die Zukunft der Mobilität, die von technologischen Innovationen, Nachhaltigkeit und Sicherheit geprägt werden wird. Flotten von autonomen, elektrifizierten landwirtschaftlichen Maschinen wie Mähdrescher, Bagger und auch LKWs werden viele Aufgaben autonom durchführen und Produktivität für die Menschen realisieren. In Megacities wird Mobility-as-a-Service immer stärker genutzt werden. Robotaxis und autonome Shuttles werden in den Innenstädten den Menschen zur Verfügung stehen. Private Fahrzeuge werden in den Megacities nicht mehr zu 95 Prozent der Lebensdauer geparkt sein und autonome Safety wird zu einer drastischen Verbesserung der Sicherheit im Straßenverkehr führen. Menschliche Kreativität und Intelligenz in Kombination mit Maschinenlernen, neuronalen Netzwerken und GenKI wird diese Zukunft möglich machen.  (se)

Nvidia GTC AI Conference 2024

Künstliche Intelligenz: Thors Hammer

KI-basierte Sprachtechnologien

Es menschelt: Empathische Beratung dank Conversational AI

* Ralf Klädtke ist Chief Technology Officer (CTO) bei TE Connectivity für das Segment Transportation Solutions.

(ID:49965062)