Künstliche Intelligenz – Schlüsseltechnologie für die automobile Transformation

Spricht man über Künstliche Intelligenz (KI) in der Automobilbranche, denken viele zuerst an autonomes Fahren. Tatsächlich spielt KI heute vor allem aber dort eine zentrale Rolle, wo sie Entwicklungsprozesse, Wartung, Flottenmanagement und betriebliche Abläufe unterstützt. In diesen Bereichen begleitet sie wesentliche Transformationsprozesse der Branche und trägt bereits jetzt messbar dazu bei, Fahrzeuge effizienter zu betreiben und Serviceprozesse zu verbessern.

Intelligente Wartung und betriebliche Effizienz

Gerade im Bereich der vorausschauenden Wartung („Predictive Maintenance“) wird das Potenzial von KI deutlich. Durch die kontinuierliche Analyse von Telemetrie- und Betriebsdaten erkennt die KI frühzeitig Abnutzungserscheinungen und potenzielle Defekte. Werkstätten und Flottenbetreiber können dadurch Wartungen gezielt planen, Ausfallzeiten reduzieren, Kosten senken und die Lebensdauer ihrer Fahrzeuge verlängern.

Auch in Deutschland ist dieser Trend erkennbar. Eine gemeinsame Studie des Zentralverbands Deutsches Kraftfahrzeuggewerbe (ZDK), des Instituts für Automobilwirtschaft (IfA) und von Steinaecker Consulting zeigt, dass erste KFZ-Betriebe KI-Anwendungen bereits im Alltag testen oder punktuell einsetzen – etwa für automatisierte Terminplanung, digitale Kundenkommunikation oder unterstützende Fehlerdiagnose in Echtzeit. Das zeigt, dass KI zunehmend Eingang in den Werkstatt- und Handelsalltag findet und dort an verschiedenen Stellen zur Prozessoptimierung und besseren Kundenansprache beiträgt.

Zudem tragen Fahrerassistenzsysteme mit Sprachsteuerung oder vernetzte Kameras, die Müdigkeit oder Ablenkung erkennen, zu mehr Sicherheit und Prävention im Straßenverkehr bei.

Markttrends und Anwendungen

Bis 2032 soll der weltweite Markt für Automotive-KI auf rund 405 Milliarden US-Dollar* wachsen. KI macht aus Daten strategisches Wissen, optimiert Abläufe und ebnet den Weg für neue Geschäftsmodelle. Schon heute setzen etwa drei Viertel aller Automobilunternehmen auf mindestens eine generative KI-Anwendung. Besonders kleine und mittelständische Betriebe profitieren von praxisnahen Lösungen.

Die Studie des ZDK, IfA und Steinaecker Consulting betont, dass Künstliche Intelligenz insbesondere in den Bereichen Service, Handel und Kundenkommunikation zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden ist. Zahlreiche Betriebe berichten von messbaren Effizienzsteigerungen und einer deutlich höheren Kundenzufriedenheit durch den Einsatz intelligenter Systeme.

Effizienz, Sicherheit und Kostenkontrolle

KI kann auch bei der Einhaltung von Vorgaben und Sicherheitsstandards Prozesse sinnvoll ergänzen. Auch die Wirtschaftlichkeit von Betrieben profitiert davon: Sie hilft, Leerlaufzeiten besser zu steuern und den Kraftstoffverbrauch transparenter zu machen – ein Kostenfaktor, der bei Flotten einen erheblichen Anteil ausmachen kann.

PETRONAS Lubricants International (PLI) beispielsweise setzt KI gezielt ein, um Forschung und Entwicklung von Schmierstoffen zu beschleunigen. Mithilfe von Algorithmen werden Leistungsparameter verschiedener Rezepturen unter realen Bedingungen simuliert, sodass Ergebnisse vorhergesagt werden können, noch bevor physische Tests stattfinden. Über das System „Oil Condition Monitoring“ werden Schmierstoffe kontinuierlich auf Verunreinigungen und Verschleißspuren überprüft. Auf diese Weise lassen sich Wartungsintervalle optimieren und kostspielige Ausfälle vermeiden. Zudem nutzt PLI Künstliche Intelligenz, um Produktionsprozesse nachhaltiger und effizienter zu gestalten.

Das Potenzial der KI im Automobilsektor ist noch nicht ausgeschöpft. Mit immer besser verfügbaren Daten und weiterentwickelten Algorithmen entscheidet künftig weniger die Unternehmensgröße, sondern vielmehr die Fähigkeit, diese Daten sinnvoll auszuwerten und in bestehende Prozesse einzubinden.

* https://www.alliedmarketresearch.com/automotive-artificial-intelligence-market#:~:text=Automotive%20Artificial%20Intelligence%20Market%20Research,40.7%25%20from%202023%20to%202032.