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Generative KI in der Automobilindustrie

Von der Vision zur Realität: Wie generative KI die Wertschöpfung in der Automobilindustrie verändert.

Generative KI (Gen AI) fasziniert nicht nur Technikexperten, sondern verändert auch traditionelle Industrien wie die Automobilbranche. Die technische Innovation wurde schnell zum strategischen Schwerpunkt in den Vorstandsetagen führender Automobilhersteller. 

Revolution oder Hype?

Der erste Schritt von der Vision zur Realität besteht in der sorgfältigen Identifikation und Bewertung von Anwendungsfällen, in denen Gen AI den größten Nutzen entfalten kann. Hierbei sollten nicht nur die technologischen Möglichkeiten betrachtet werden, sondern vielmehr an einem durchdachten und strategischen Ansatz gearbeitet werden, um die erfolgreiche Integration von Gen AI zu garantieren.

Ob in der Produktionsoptimierung, der Entwicklung personalisierter Produkte oder der Verbesserung des Kundenservices – die Automobilindustrie muss ihre taktische Ausrichtung so gestalten, dass die Stärken von Gen AI bestmöglich genutzt werden.

Generative KI im Automobilsektor

Treiben Sie ihr Unternehmen voran, indem Sie die relevantesten Anwendungsfälle entlang der gesamten Wertschöpfungskette untersuchen. Unsere Use Cases zeigen auf, wie Gen AI den Automobilsektor transformiert.

Gen AI Anwendungsfälle für die Automobilbranche

Produktentwicklung mithilfe von Gen AI: Gen AI unterstützt OEMs, indem sie Markt- und Kundendaten analysiert und auf dieser Basis neue Produktideen generiert oder Feedback zu bestehenden Produkten liefert. Durch die Vorhersage des Markterfolgs dieser Ideen können OEMs fundierte Entscheidungen über die Produktentwicklung treffen, was zu einer effizienteren Nutzung von Ressourcen und die Zeit bis zur Markteinführung reduziert. Dies ermöglicht es, schneller auf Kundenbedürfnisse einzugehen und Wettbewerbsvorteile zu generieren. Langfristig könnte Gen AI zu völlig neuen Fahrzeugkonzepten und maßgeschneiderten Mobilitätslösungen führen, die die Effizienz und Flexibilität der Produktentwicklung in der Automobilindustrie erheblich steigern. (Quellen: https://www.leewayhertz.com/generative-ai-in-automotive-industry/, https://blogs.nvidia.com/blog/generative-ai-auto-industry/
Training autonomer Fahrmodelle: Gen AI erstellt eine Vielzahl von Meta-Szenarien, die verschiedene Verkehrssituationen simulieren, und ermöglicht es OEMs, ihre autonomen Fahrzeugalgorithmen in virtuellen Umgebungen zu trainieren. Dadurch können sie die Leistung ihrer Algorithmen verbessern und die Anzahl der erforderlichen realen Testfahrten reduzieren. Dies führt zu einer beschleunigten Entwicklung autonomer Fahrzeuge und einer Kostenreduzierung für Testfahrzeuge, Fahrer und Sicherheitsmaßnahmen. In der Zukunft könnte dies dazu führen, dass autonome Fahrzeuge durch kontinuierliches Lernen in Echtzeit auf unerwartete Situationen noch schneller und präziser reagieren können, was die allgemeine Verkehrssicherheit erheblich erhöht. 
Einsatz von Gen AI bei Simulation von Crashtests und Sicherheitsanalysen: Gen AI ermöglicht die Simulation von Crashtests und Sicherheitsanalysen mithilfe von Datensätzen. Durch die Generierung verschiedener Szenarien können die Auswirkungen von Designänderungen auf die Fahrzeugsicherheit vorhergesagt und so die Effizienz von Crashtests erhöht und die Entwicklungszeiten verkürzt werden. Dies führt zu sichereren Fahrzeugen und einer beschleunigten Markteinführung neuer Modelle. Visionär betrachtet könnte dies die Entwicklung von Fahrzeugen ermöglichen, die durch umfassende, datengesteuerte Sicherheitsoptimierung nahezu unfallresistent sind, wodurch die Anzahl von Verkehrsunfällen drastisch reduziert werden könnte. 

Supply Chain Assistant: Nutzung von Generativer KI, um unterschiedliche Szenarien zu generieren, die die Auswirkungen von kleinen Anpassungen in der Lieferkette, wie geopolitische Verschiebungen, Marktpreisschwankungen und Umweltbedingungen, simulieren. Diese präzisen Vorhersagen ermöglichen es Unternehmen, ihre Lagerbestände zu optimieren, Engpässe zu reduzieren und Überbestände zu vermeiden. Durch die proaktive Anpassung der Lieferkettenstrategie können Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben und gleichzeitig ihre Betriebseffizienz steigern. Zukünftig könnte dies dazu führen, dass Unternehmen nahezu in Echtzeit auf globale Ereignisse reagieren und ihre Lieferkettenstrategien dynamisch anpassen, um Risiken zu minimieren und Chancen optimal zu nutzen. 
Sustainability Optimierung: Gen AI kann Unternehmen dabei unterstützen, Möglichkeiten zur Reduzierung ihres CO2-Fußabdrucks entlang der Lieferkette zu identifizieren. Durch die Generierung von Szenarien, die verschiedene Materialien, Prozesse und Logistikoptionen vergleichen, können Unternehmen die umweltfreundlichsten Optionen finden, ohne Effizienz oder Kosten zu beeinträchtigen. Langfristig könnte Generative KI die Entwicklung vollständig nachhaltiger Lieferketten ermöglichen, die nicht nur klimaneutral, sondern sogar klimapositiv sind, indem sie aktiv zur Verbesserung der Umweltbedingungen beitragen. 
Tender Management Assistant: Erleichtert den komplexen Ausschreibungsprozess, unterstützt Gen AI beim Entwerfen, Evaluieren und Vergleichen von Angeboten. Zusätzlich gleicht Gen AI regulatorische Anforderungen mit Lieferanten ab. Dies stellt sicher, dass Unternehmen nahtlos die vorteilhaftesten Angebote identifizieren können und gleichzeitig den zeitaufwendigen Prozess der Überprüfung von Lieferanten und deren Einhaltung von Compliance Richtlinien, wodurch die Effizienz und Ergebnisse der Beschaffung optimiert werden. Visionär betrachtet könnte Gen AI den gesamten Ausschreibungsprozess automatisieren und optimieren, sodass Unternehmen sofort auf die besten Marktangebote zugreifen und strategische Partnerschaften weltweit in Rekordzeit aufbauen können. 

Assistent für Trainingsszenarien & Qualitätskontrollhilfe: Gen AI-basierter Produktionsassistent, der interaktive Echtzeitanleitungen für Werksarbeiter bietet. Durch die Anpassung an die Aktionen des Arbeiters und die Umgebung minimiert er Fehler und steigert die Effizienz. Diese Lösung ermöglicht eine präzise Qualitätskontrolle und optimiert komplexe Montageprozesse, was zu deutlichen Kosteneinsparungen und einer erhöhten Produktivität führt. Visionär betrachtet könnte diese Technologie die Arbeitsplätze in der Fertigung so umgestalten, dass menschliche und KI-gesteuerte Zusammenarbeit nahtlos ineinandergreifen und die Produktivität auf ein bisher unerreichtes Niveau gehoben wird. 
Automatisierte visuelle Inspektion: Generative KI generiert Bilder und Videos von Automobilteilen unter verschiedenen Bedingungen, einschließlich Defekten, zur Schulung von Qualitätskontrollmodellen. Durch die Erstellung von Datensätzen kann die Genauigkeit der Defekterkennung durch maschinelles Lernen verbessert werden, insbesondere in Szenarien, in denen das Sammeln echter defekter Proben herausfordernd ist. Dies ermöglicht eine präzisere Qualitätskontrolle und trägt zur Reduzierung von Fehlern und Ausschuss bei, was letztendlich zu Kosteneinsparungen führt. Langfristig könnte dies zur Entwicklung autonomer Inspektionssysteme führen, die in Echtzeit und ohne menschliches Eingreifen arbeiten, um eine fehlerfreie Produktion zu gewährleisten. 
Predictive Maintenance für Produktionsmaschinen: Gen AI analysiert kontinuierlich Maschinendaten, um drohende Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Wartungsbedarfe vorherzusagen. Durch die Generierung von Datensätzen kann es Muster erkennen, die auf potenzielle Defekte hindeuten, und so ungeplante Stillstandzeiten reduzieren. Die präzise Vorhersage von Wartungsbedarfen ermöglicht eine gezielte Instandhaltung, minimiert Ausfallzeiten und senkt langfristig die Betriebskosten. Zukünftig könnte dies dazu führen, dass Produktionsumgebungen selbstständig ihre Wartungs- und Reparaturanforderungen verwalten und so eine nahezu unterbrechungsfreie Produktion gewährleisten. 

Customer Journey Management: Durch die Analyse von Kunden- und Marktdaten kann Gen AI aufkommende Trends identifizieren, Empfehlungen für das Redesign von Customer Journeys geben und sogar personalisierte Next-Best-Activities & Angebote basierend auf dem Verhalten und den Vorlieben der Kunden generieren. Visionär gesehen könnte Gen AI Customer Journeys in Echtzeit anpassen, indem sie kontinuierlich aus Interaktionsdaten lernt und dynamische, kontextbezogene Erlebnisse schafft, die sich nahtlos an die Bedürfnisse und Wünsche jedes einzelnen Kunden anpassen. 
 
KI generiertes Kundenfeedback: Gen AI-Modelle können anhand von Kundendaten (Feedback, Produktbewertungen, Interaktionsdaten usw.) trainiert werden, um Kundenreaktionen auf neue Marketingkampagnen oder Produktideen zu generieren. Diese KI-Kunden können eine breite Palette demografischer und regionaler Hintergründe, Präferenzen und Kaufverhaltensweisen simulieren, um vielfältige Perspektiven zu bieten. In der Zukunft könnten diese Modelle so fortschrittlich werden, dass sie nicht nur Feedback simulieren, sondern auch proaktiv Verbesserungsvorschläge und innovative Ideen auf Basis von Marktlücken und aufkommenden Trends liefern. 

Gen AI generierte Marketingkampagne (Text & Bild): Generative KI kann vielfältige Inhalte erzeugen, darunter Artikel, Blog-Posts, Social-Media-Beiträge und Produktbeschreibungen, die auf spezifische Zielgruppensegmente oder Marketingkampagnen zugeschnitten sind, was den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Content-Produktion erheblich reduziert. Dadurch kann die Generierung von Inhalten automatisiert werden, was zu erheblichen Effizienzsteigerungen und somit Kosteneinsparungen führt. Visionär betrachtet könnte Gen AI Marketingkampagnen in Echtzeit anpassen und optimieren, indem sie kontinuierlich auf Kundenreaktionen und Engagement-Metriken reagiert, um den maximalen Einfluss und die effektivste Ansprache zu gewährleisten. 

Virtual Verkaufsberater: Durch die Kombination von Gen AI mit interaktivem Kundenengagement führt ein automatisierter, rund um die Uhr verfügbarer Verkaufsberater Kunden durch die Produktauswahl, bietet personalisierte Empfehlungen und beantwortet Anfragen in Echtzeit. Besonders interessant für erklärungsintensive Themen wie Elektromobilität (Reichweite, Ladeinfrastruktur, Förderungen usw.). Langfristig könnte dies zu einem nahtlosen, hochgradig personalisierten Einkaufserlebnis führen, bei dem Kunden ihre Fahrzeugkonfiguration in einer immersiven, virtuellen Umgebung erleben und sofortige Rückmeldungen zu ihren Entscheidungen erhalten.  
Proaktive Angebotserstellung: Generative KI kann personalisierte Produktempfehlungen inkl. Konfigurationen generieren, basierend auf der Kaufhistorie, den Präferenzen und dem Verhalten der Kunden, was die Möglichkeiten für Upselling und Cross-Selling erhöht. Zukünftig könnte dies bedeuten, dass Kunden maßgeschneiderte Angebote in Echtzeit erhalten, die optimal auf ihre Bedürfnisse und Wünsche abgestimmt sind, wodurch die Kundenzufriedenheit und die Abschlussrate signifikant gesteigert werden.  
Lead-Generierung und -Qualifizierung: Generative KI kann große Mengen interner und externer Daten analysieren, um Leads zu identifizieren und zu priorisieren, die am wahrscheinlichsten konvertieren (z. B. basierend auf den neuesten Fahrzeugregistrierungsdaten), wodurch Vertriebsteams ihre Bemühungen dort konzentrieren können, wo sie am meisten benötigt werden. Dies könnte letztendlich zu einer Steigerung der Vertriebseffizienz führen, indem die Teams nur die vielversprechendsten Kunden ansprechen und so die Verkaufschancen maximieren. 

Werkstattmechaniker-Assistent: Bietet Mechanikern sofortige Diagnosevorschläge, detaillierte Reparaturverfahren und Richtlinien, identifiziert die richtigen Teile und prüft deren Verfügbarkeit, liefert Videotutorials für komplexe Reparaturen und unterstützt bei der Fehlerbehebung unerwarteter Reparaturprobleme. Mit Generativer KI wird der Reparaturprozess optimiert, was Effizienz, Genauigkeit und kontinuierliches Lernen für Mechaniker verbessert. 
Virtueller Kundenservice: Ähnlich wie der virtuelle Verkaufsberater ermöglichen die verbesserte Qualität und Geschwindigkeit großer Sprachmodelle die Etablierung eines 24/7-Kundenservices hoher Qualität mit wenig oder keiner menschlichen Interaktion. Dies reduziert die Reaktions- und Lösungszeiten für Kunden und die Gesamtkosten für OEMs. Perspektivisch gesehen, könnte der virtuelle Kundenservice proaktiv auf Kundenanliegen eingehen, indem er durch kontinuierliche Datenanalyse potenzielle Probleme vorhersieht und löst, bevor der Kunde sie überhaupt bemerkt. 
Predictive Maintenance für Fahrzeugflotten: Unsere Generative KI analysiert kontinuierlich Telematikdaten aus Fahrzeugflotten, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und Wartungsbedarfe vorherzusagen. Durch die Generierung synthetischer Datensätze kann sie Muster identifizieren, die auf drohende Ausfälle hinweisen, und so ungeplante Stillstandzeiten minimieren. Dies führt zu einer verbesserten Fahrzeugverfügbarkeit und niedrigeren Betriebskosten für Flottenbetreiber. In der Zukunft könnte die Gen AI in der Lage sein, Wartungsprozesse vollständig zu automatisieren, indem sie autonom Reparatur- und Wartungsroboter steuert, die direkt vor Ort schnelle und präzise Wartungen durchführen. 

Wissensaufbau durch Gen AI : Ein Gen AI-Assistent wird eingesetzt, um das Wissen ausscheidender Mitarbeiter systematisch zu dokumentieren. Durch gezielte Gespräche kann der Avatar das Wissen erfassen und in einem strukturierten Format archivieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, das ausscheidende Wissen zu bewahren und einen nahtlosen Übergang zu gewährleisten, während gleichzeitig die Abhängigkeit von einzelnen Mitarbeitern reduziert wird. Perspektivisch gesehen könnte der Gen AI-Assistent in der Lage sein, das dokumentierte Wissen kontinuierlich zu aktualisieren und mit neuen Erkenntnissen und Best Practices anzureichern, um ein stets aktuelles und dynamisches Wissensmanagement zu gewährleisten. 
Aktives Sourcing: Ein Gen AI-gestützter virtueller Assistent unterstützt den gesamten Rekrutierungsprozess, indem er potenzielle Kandidaten aktiv über soziale Medien einbindet. Der Assistent identifiziert potenzielle Kandidaten, initiiert den Kontakt und unterstützt bei der Verwaltung des Bewerbungsprozesses. Dadurch können Unternehmen qualifizierte Kandidaten effizienter identifizieren und ansprechen, was zu einer verkürzten Rekrutierungszeit und einer verbesserten Qualität der Einstellungen führt. 

Automatische Fehlerdiagnose und -behebung: Generative KI beschleunigt den Debugging-Prozess, indem es automatisch potenzielle Fehlerquellen identifiziert und Lösungsvorschläge generiert. Dies ermöglicht es Entwicklern, effizienter auf Fehler zu reagieren und die Codequalität zu verbessern, was zu kürzeren Entwicklungszyklen und einer insgesamt höheren Produktqualität führt. Perspektivisch gesehen, könnte Gen AI in der Lage sein, Fehler proaktiv zu verhindern, indem es Echtzeit-Analysen und Vorhersagen bietet, die die Entstehung von Problemen bereits im Voraus verhindern. 
 Automatisierte Dokumentationserstellung: Durch den Einsatz von Gen AI für die automatisierte Dokumentationserstellung können OEMs den zeitaufwendigen Prozess der Erstellung technischer Dokumentation optimieren. Die KI analysiert den Code und generiert automatisch detaillierte Dokumentationen, einschließlich Funktionsbeschreibungen, API-Dokumentationen und Codebeispielen. Dies ermöglicht es den Entwicklerteams, sich auf die eigentliche Entwicklung zu konzentrieren, während die Dokumentation gleichzeitig aktuell und umfassend bleibt. 
Automatisierte Testfallgenerierung: Generative KI bietet die Möglichkeit, Testfälle automatisch zu generieren, basierend auf Codeanalysen und Anforderungsspezifikationen. Die KI identifiziert potenzielle Randfälle und Fehlerzustände und generiert automatisch Testfälle, um diese abzudecken. Dies beschleunigt den Testprozess, verbessert die Testabdeckung und ermöglicht es den Entwicklern, Fehler frühzeitig im Entwicklungsprozess zu erkennen und zu beheben, was letztendlich zu einer höheren Produktqualität und einer schnelleren Markteinführung führt. Zukünftig könnte Gen AI selbstlernende Testsysteme entwickeln, die kontinuierlich aus vergangenen Tests und realen Nutzungsdaten lernen, um die Testeffizienz und -genauigkeit noch weiter zu steigern. 

Kontaktieren Sie unsere Expert*innen, um Ihre individuellen Use Cases zu besprechen.

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      Executive Vice President | Global Head of Automotive, Capgemini Invent Germany
      Christian Hummel arbeitet als Head of Automotive Consulting Deutschland bei Capgemini Invent gemeinsam mit großen, führenden Unternehmen der Automobilindustrie daran, digitale Transformations- und Wachstumsinitiativen umzusetzen. Er schafft Geschäftswert durch die Integration unterschiedlicher Kompetenzen und Schaffung einer Umsetzungskultur.

      Daniela Rittmeier

      Head of Data & AI Center of Excellence
      Daniela Rittmeier leitet das Data & AI Center of Excellence bei Capgemini in Deutschland. Ihr Arbeitsschwerpunkt liegt auf datenbasierter Wertschöpfung und nachhaltigen Lösungen, die stets den Menschen in den Mittelpunkt stellen. Die Diplom-Ingenieurin verfügt über rund 20 Jahre Erfahrung in der Initiierung, Konzeption und Umsetzung von Transformationen. Im Mai 2022 stieg Daniela Rittmeier als Head of AI Automotive bei Capgemini ein. Zuvor hatte sie für rund zehn Jahre die KI-Strategie eines Premium-Automobilherstellers verantwortet. Daniela Rittmeier engagiert sich für Frauen in der Technologiebranche, für Programmier-Trainings für Kinder und die digitale Souveränität der Gesellschaft.