Viele deutsche Automotive-Unternehmen haben die Experimentierphase hinter sich gelassen und setzen Künstliche Intelligenz bereits produktiv ein. Laut einer aktuellen Studie bleibt die KI-Skalierung über einzelne Anwendungsfälle hinaus jedoch eine zentrale Herausforderung.
Ohne KI fährt in der Automobilindustrie bald nichts mehr. Ob Entwicklung, Fertigung oder Fahrkomfort – Künstliche Intelligenz verändert, wie Fahrzeuge entstehen und genutzt werden. Und das ist erst der Anfang.
Chipkrise, Lieferengpässe, Hackerattacken: Die Automobillogistik steht unter Dauerstrom. Wer digitalisieren will, braucht robuste Standards. Künstliche Intelligenz hilft, sofern die Datenqualität stimmt. Bei der Cybersecurity kooperieren alle Partner in der Supply Chain.
Vereinfachte Integration, verbesserte Governance sowie strategische Investitionen der Unternehmen – das empfiehlt der Open-Source-Verband Eclipse Foundation als Starthilfe für Software Defined Vehicles. Quelloffene Software genießt der Autoindustrie Rückhalt.
Die Bauteilbemusterung in der Automobilbranche bildet die Internet-Plattform material.one ab. Ziel ist es, die Transparenz in Lieferketten zu steigern. Der Pilotkunde Mercedes Benz will darüber pro Bemusterungsvorgang 25 Prozent Zeit sparen.
material.one nennt sich eine Web-Plattform für die Fertigung. adesso und logsolut bilden darüber die Bemusterung von Bauteilen entlang der Supply Chain ab. Pilotprojekte mit Automobilherstellern sind im Gange.
Im Test automatisierter Fahrzeuge fallen große Datenmengen an. Das Volumen sinkt, wenn Algorithmen die Daten in Szenarien bündeln. Im Projekt KIsSME stellt das Karlsruher Institut für Technologie Daten aus Fahrversuchen und Simulationen bereit.
Welche Investitionsschwerpunkte, KI-, Cloud- und Softwaretrends die Modernisierung der ERP-Landschaft prägen.
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