Predictive Maintenance
Verhindern Sie Defekte an Produktionsmaschinen und Fahrzeugen durch vorausschauende Wartungsmethoden.
AI in Automotive
KI in der Automobilindustrie
Wir helfen Unternehmen aus der Automobilindustrie dabei, Daten und KI effektiv einzusetzen, um Produkte und Services zu verbessern, Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsmodelle zu identifizieren.
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Your Experts for Artificial Intelligence in Automotive
Wie KI in der Automobilindustrie Mehrwert schafft
Die Automobilindustrie steht am Beginn einer neuen Ära, geprägt von neuen Technologien. Künstlicher Intelligenz (KI) in der Automobilindustrie ist einer der treibenden Motoren, die die Branche revolutionieren und dabei alle Bereiche und Prozesse betreffen: Von der Produktion über die Fahrzeugentwicklung bis hin zum Fahrbetrieb – die Integration von KI bietet zahlreiche Vorteile für Hersteller und Kunden gleichermaßen. KI in der Automobilindustrie führt zu erheblichen Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen und Innovationen.
Ein herausragendes Beispiel für die transformative Kraft von KI in Automotive ist die Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Dank fortschrittlicher AI-Technologien zur Umweltwahrnehmung, Objekterkennung und Entscheidungsfindung sind selbstfahrende Autos in der Lage, ihre Umgebung in Echtzeit zu analysieren, Entscheidungen zu treffen und sicher durch den Verkehr zu navigieren. Damit setzt KI in der Automobilindustrie nicht nur einen Meilenstein in der Fahrzeugentwicklung, sondern ebnet auch den Weg hin zu sichereren und effizienteren Mobilitätslösungen.
KI-gestützte Systeme verbessern zudem die Effizienz in der Wartung. Predictive Maintenance ist ein Anwendungsgebiet, in dem KI der Automobilindustrie große Vorteile bietet. KI-Algorithmen analysieren Fahrzeugdaten kontinuierliche, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu ernsthaften Defekten führen. Dies erhöht nicht nur die Zuverlässigkeit der Fahrzeuge, sondern spart den Unternehmen auch Kosten und Ressourcen.
Lassen Sie sich von unseren Expert:innen zu individuellen Lösungen aus dem Bereich Künstliche Intelligenz (KI) Automobilindustrie wie EBIT Forecasting, Predictive Maintenance, Datenintegration, einer Supply-Chain-Pricing-Strategie oder einem personalisierten Empfehlungssystem beraten, um das volle Potenzial von KI in der Automobilindustrie in Ihrem Unternehmen zu nutzen.
Einsatzmöglichkeiten von KI in der Automobilindustrie
KPI- und Absatzprognosen
Treffen Sie Entscheidungen auf Grundlage zuverlässiger Prognosen Ihrer KPIs wie Absatz, Umsatz, Kosten, Liquidität oder EBIT.
Restwertprognose
Bestimmen Sie effizient und präzise die Restwerte von Leasingfahrzeugen mithilfe von datenbasierten Lösungen.
Digitale Assistenten
Nutzen Sie moderne IoT Applikationen, Sprachsteuerung und digitale Assistenten zur Schaffung individueller Fahrerlebnisse.
Analyse Telematik-Daten
Fundieren Sie Ihre Produktentwicklungs- und Marketingentscheidungen auf der Analyse von Nutzungs- und Fahrzeugdaten.
Personalisierte Produktkonfiguration
Mit KI können Sie sicherstellen, dass Ihre Kunden genau die Produktkonfiguration erhalten, die zu ihnen passt.
Qualitätskontrolle
Kontrollieren und optimieren Sie die Qualität Ihrer Produkte mithilfe von Daten und künstlicher Intelligenz.
Supply Chain Management
Optimieren Sie Ihr Bestell-, Inventar-, und Produktionsmanagement auf Basis von Nachfrage- und Angebotsprognosen.
Anwendungen von KI (AI) in Automotive
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Automobilindustrie (AI in Automotive) sorgt für tiefgreifende Veränderungen. Durch die Integration von KI in Automotive können Unternehmen die Effizienz zahlreicher Prozesse erhöhen, die Qualität ihrer Produkte steigern und das Kundenerlebnis verbessern. Mit einer passenden KI Strategie, Maßnahmen zur KI Weiterbildung, externer KI Beratung sowie maßgeschneidertem Data Science Consulting eröffnen sich ungeahnte Möglichkeiten.
AI in Automotive spielt nicht nur eine entscheidende Rolle in der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) und im Qualitätsmanagement, um Gewährleistungskosten zu senken und kostspielige Rückrufaktionen zu vermeiden. KI in Automotive verbessert auch bestehende Fahrerassistenzsysteme und ermöglicht die Entwicklung neuer Funktionen. Auch abseits der intuitiven Anwendungen von KI entstehen zahlreiche Einsatzmöglichkeiten für AI in Automotive: Visuelle Inspektionen und Qualitätskontrollen, beispielsweise, können durch KI-basierte Bildverarbeitung optimiert werden, was die Produktionsqualität steigert. Diese Entwicklungen erhöhen die Sicherheit und den Komfort zusätzlich und schaffen Vertrauen, künstliche Intelligenz der Automobilindustrie großen Nutzen bringt.
Eine weitere Technologie, die AI in Automotive zu einem spannenden Zukunftsfeld macht, ist Natural Language Processing (NLP). NLP verbessert die Interaktion zwischen Fahrer und Fahrzeug, was zu einer intuitiveren Bedienung von Infotainment-Systemen führt. Außerdem kann KI Automotive Konzerne sogar bei der Optimierung von Designprozessen unterstützen und die Entwicklung neuer Fahrzeugmodelle beschleunigen, was zu innovativeren und effizienteren Produkten führt.
Eine durchdachte KI-Strategie ermöglicht es Unternehmen, ihre spezifischen Ziele klar zu definieren, Anwendungsbereiche zu identifizieren und den Einsatz von KI-Technologien gezielt zu steuern. So wird sichergestellt, dass sämtliche KI-Initiativen auf die übergeordneten Unternehmensziele abgestimmt sind und eine solide Infrastruktur, verlässliche Datenbasis sowie das notwendige Fachwissen vorhanden sind. Eine strategische Planung minimiert Risiken, steigert die Akzeptanz und legt den Grundstein für nachhaltigen Erfolg mit KI.
Unsere Beratung zur KI-Strategie bildet das Fundament für die datengetriebene und KI-basierte Transformation Ihres Unternehmens. Gemeinsam erarbeiten wir, wie Sie die Transformation strategisch umsetzen und die erfolgversprechendsten Einsatzmöglichkeiten für Ihr Unternehmen auswählen können.
Procurement-Suite
In diesem Projekt haben wir eine vollumfängliche Procurement-Suite zur Unterstützung der Einkäufer:innen entwickelt, welche den Einkaufsprozess von der Suche nach relevanten Lieferanten bis zur Preisverhandlung begleitet.
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Applikation zur Erstellung von Risiko-Reportings
Um die Probleme der fehlenden Stabilität und der mangelnden Interaktivität im Risiko-Reporting zu beheben, wurde eine in einer CI/CD-Pipeline integrierte R Shiny Applikation entwickelt. Ziel war es, industriespezifische Sicherheitsstandards zu erfüllen und dabei gleichzeitig die User Experience zu verbessern.
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Operating Model
In diesem Projekt haben wir in enger Kooperation mit unserem Kunden ein Operating Model (Betriebsmodell) für eine neu gegründete Analytics-Abteilung entwickelt. Dieses Operating Model definiert Prozesse der Zusammenarbeit zur effizienten Umsetzung des strategischen Zielbilds.
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Automatisierte Bereitstellung von R Shiny Applikationen
Zur Umsetzung eines kontrollierten und automatisierten Prozesses zur Bereitstellung von Shiny-Applikationen haben wir für unseren Kunden eine CI/CD Pipeline Lösung konzipiert und umgesetzt.
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Prognose von Qualitätsproblemen
In diesem Projekt haben wir einen Machine Learning Algorithmus entwickelt, der im Feld aufkommende Qualitätsprobleme erkennt und nach Wichtigkeit priorisiert.
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Sales Forecasting Automotive
In diesem Projekt haben wir für einen internationalen Automobilkonzern ein Machine Learning Modell zum Car Sales Forecasting auf Gesamt- und Typklassen-Ebene entwickelt und in die IT-Infrastruktur des Kunden implementiert.
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Kundensegmentierung Automotive
In diesem Projekt haben wir, basierend auf Panelbefragungs-Daten unseres Kunden, ein statistisches Modell zur Kundensegmentierung entwickelt, das gezielt Kund:innen mit ähnlichen Bedürfnissen gruppiert und analysiert.
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Big Data Analysetool Automotive
Für unseren Kunden haben wir bei diesem Projekt ein skalierbares Analysetool für Lastkollektiv- und Fahrzeugdaten im Terabyte-Bereich erstellt.
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Big Data Analysis Dashboard
Für unseren Kunden haben wir bei diesem Projekt ein skalierbares Online-Dashboard im Bereich Big Data Analysis und Telemetrie entwickelt, welches die Nutzung von Fahrzeugen weltweit abdeckt.
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Abteilungsweites Data & Analytics Trainingskonzept
Für unseren Kunden haben wir ein abteilungsweites Data & Analytics Schulungskonzept entwickelt und implementiert. Es besteht aus vier separaten Schulungspfaden zum Erreichen spezifischer Qualifikationen.
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Adoption of Kubernetes Operating Platform
In this project, we supported our customer in the company-wide introduction of Kubernetes as an operating platform for cloud applications, starting with a proof of concept (PoC) and ending with the completion of a minimum viable product (MVP).
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Restwertprognose für Leasingfahrzeuge
Gemeinsam mit unserem Kunden, einem internationalen Automobilkonzern, haben wir in diesem Projekt ein Tool zur Vorhersage von Restwerten geleaster Fahrzeuge entwickelt.
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Discount Optimization
Gegenstand des Projekts war die datengetriebene Optimierung der Verteilung von Discount-Budgets auf Einzelfahrzeuge zum gezielten Management des Lagerbestands.
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Time Series Forecasting Engine
In diesem Projekt haben wir gemeinsam mit unserem Kunden eine Forecasting Engine für beliebige Zeitreihendaten entwickelt und implementiert.
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Demand Forecasting
Um die Präzision der Bedarfsplanung unseres Kunden zu erhöhen, haben wir eine Demand Forecasting Engine entwickelt, die verschiedenste Machine Learning und Deep Learning Algorithmen kombiniert, um den Bedarf von über 20.000 Produkten innerhalb der nächsten 24 Monate vorherzusagen.
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Marktsegmentierung in der Luftfahrt
In diesem Projekt haben wir mit einem neuartigen methodischen Ansatz marktspezifische Preiselastizitäten berechnet, um eine stärkere Differenzierung verschiedener Kundensegmente zu erzielen.
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Prognose von Investitionskosten
In diesem Projekt haben wir für unseren Kunden ein Machine Learning Modell entwickelt, das jährlich anfallende Kosten sowie die Zeitpunkte erwarteter Zahlungen für Investitionsprojekte vorhersagt.
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Supplier Recommendation Tool
In diesem Projekt haben wir durch die Anwendung von maschinellem Lernen und statistischen Modellen die erwarteten Ausfallzeitpunkte von Bauteilen und Motorkomponenten vorhergesagt.
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Predictive Maintenance in Automotive
In diesem Projekt haben wir durch die Anwendung von maschinellem Lernen und statistischen Modellen die erwarteten Ausfallzeitpunkte von Bauteilen und Motorkomponenten vorhergesagt.
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EBIT Forecasting
In diesem Projekt haben wir ein Machine Learning Modell zur Prognose des zu erwartenden EBIT (Earning before interest and taxes) in den nächsten ein bis drei Monaten entwickelt und implementiert.
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Einführung eines Frameworks zur Datenintegration bei einem Automobilhersteller
Wir entwickelten ein standardisiertes Framework für einen Automobilhersteller zur effizienteren und zuverlässigeren Integration von Datenquellen in ein Data Lakehouse.
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Optimierung der Supply-Chain-Pricing-Strategie für einen Automobilzulieferer
Wir optimierten die Supply-Chain-Pricing-Strategie für einen Automobilzulieferer für mehr Transparenz in den Kostenstrukturen, optimierte Margen und höhere Effizienz in der gesamten Supply Chain.
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Steigerung der In-Car-Service-Verkäufe durch ein personalisiertes Empfehlungssystem
Wir entwickelten ein personalisiertes Empfehlungssystem für einen Automobilhersteller, das die In-Car-Service-Verkäufe steigert und die Kundenzufriedenheit erhöht.
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Eine einheitliche Reporting-Plattform für einen Automobilhersteller
Durch den Einsatz modernster Webtechnologien entwickelten wir eine maßgeschneiderte Plattform, die den Zugang, die Nutzung und die Verwaltung von Data-Science-Reports vereinfacht und zudem erweiterbar ist.
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Effiziente Fahrzeugflottenplanung durch Frontend-Datenvisualisierung
Wir entwickelten ein maßgeschneidertes Frontend, das unseren Kunden für zukünftige Herausforderungen in der strategischen Portfolioplanung rüstet.
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Produktionsdatenanalyse mit personalisiertem KI-Assistenten
Unser Kunde suchte eine Lösung, um Produktionsdaten in Echtzeit und natürlicher Sprache abzurufen. Wir entwickelten einen generativen KI-Assistenten, der komplexe Daten benutzerfreundlich und ohne tiefes technisches Wissen zugänglich macht.
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Unsere Stärke
Unser Ökosystem ermöglicht eine ganzheitliche Betrachtung von Daten & KI.
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Tools, Partnerschaften & Technologien
10+
Jahre Erfahrung in Data Science, ML und KI
100+
Kunden aus 10 Industrien und weiter wachsend
85+
Expert:innen aus mehr als 17 Studienrichtungen
1.000+
Daten- und KI-Projekte erfolgreich umgesetzt
Whitepaper: Data Science & KI in der Automobilindustrie
Data Science in Automotive
Neben Künstlichen Intelligenz spielt auch Data Science in Automotive eine immer wichtigere Rolle. Durch die Analyse großer Datenmengen können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden, die zur Optimierung von Produktionsprozessen und zur Entwicklung innovativer Lösungen beitragen.
Ein Beispiel hierfür ist die Optimierung von Lieferketten mit Data Science in Automotive. Durch die Auswertung von Daten aus verschiedenen Quellen können Engpässe und Ineffizienzen identifiziert und behoben werden. Dies führt zu einer effizienteren Produktion und einer besseren Auslastung der Produktionskapazitäten. Ein weiteres Anwendungsgebiet für Data Science in Automotive ist die Personalisierung des Fahrerlebnisses. Durch die Analyse von Nutzerdaten können Fahrzeughersteller maßgeschneiderte Funktionen und Services anbieten, die genau auf die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden zugeschnitten sind.
Die Zukunft der Automobilindustrie ist digital. KI und Data Science sind die Schlüssel zu dieser Transformation. Data Science und künstliche Intelligenz in Automotive ermöglichen innovative Services und neue datengetriebene Geschäftsmodelle für vernetzte Fahrzeuge, wodurch zusätzliche Einnahmequellen erschlossen werden. Personalisierte, datengetriebene Services und Angebote, unterstützt durch KI und Daten, können die Kundenloyalität stärken und das Fahrerlebnis verbessern.
Unsere Services
KI-Beratung
Wir beraten Sie bei der Identifikation geeigneter Data Science und KI-Anwendungsgebiete, der Auswahl von Technologien, dem Aufbau von Datenarchitekturen und der Entwicklung Ihrer individuellen Daten-und KI-Strategie.
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KI-Einstiegsangebote
Sie stehen noch am Anfang Ihrer Daten- und KI-Reise? Bei uns finden Sie verschiedene Workshops, Trainings und schnell einsatzbereite KI-Lösungen, die sich perfekt für die ersten Schritte mit Data Science und KI eignen.
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KI-Lösungen
Wir entwickeln auf Ihre Anforderungen zugeschnittene Data Science und KI-Lösungen. Dabei unterstützen wir Sie von der Idee bis zur produktiven Lösung. Anschließend sorgen wir für den reibungslosen Betrieb.
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KI-Weiterbildung
Ob technische oder methodische Fähigkeiten, Data Literacy oder Datenkultur - unsere Formate setzen auf interaktive und inspirierende Lernmethoden. Wir schulen Einsteiger:innen, Spezialist:innen und Führungskräfte.
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Interesse an AI in Automotive?
01
Kostenloses Beratungsgespräch
Besprechen Sie Ihre Herausforderungen und Ziele im Bereich Data & AI mit uns.
02
Maßgeschneidertes Angebot
Erhalten Sie ein maßgeschneidertes und transparentes Angebot.
03
Präsentation & Auftragserteilung
Wir präsentieren allen relevanten Stakeholdern unseren Ansatz.
04
Onboarding mit Projektteam
Unser maßgeschneidertes Projektteam kümmert sich um Ihre Anliegen.
Häufige Fragen und Antworten
Wie verändert Künstliche Intelligenz (KI) die Automobilindustrie?
KI revolutioniert die Automobilindustrie, indem sie Prozesse effizienter gestaltet und neue Technologien wie autonomes Fahren ermöglicht. Sie spielt eine Schlüsselrolle in der Entwicklung selbstfahrender Fahrzeuge, die dank KI ihre Umgebung in Echtzeit analysieren und sicher durch den Verkehr navigieren können. Neben der Fahrzeugentwicklung verbessert KI auch die Produktion und Wartung, was zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer höheren Produktqualität führt.
Was ist Predictive Maintenance und wie profitiert die Automobilindustrie davon?
Predictive Maintenance ist eine KI-gestützte Methode, um Wartungsbedarfe vorherzusagen. In der Automobilindustrie analysieren Algorithmen kontinuierlich Fahrzeugdaten, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen, bevor diese zu kostspieligen Ausfällen führen. Diese Technik erhöht die Zuverlässigkeit von Fahrzeugen, reduziert Ausfallzeiten und spart sowohl Herstellern als auch Kunden Zeit und Kosten.
Welche weiteren Anwendungsbereiche hat KI in der Automobilindustrie?
Neben dem autonomen Fahren und der vorausschauenden Wartung kommt KI in vielen weiteren Bereichen zum Einsatz. Dazu gehören unter anderem Fahrerassistenzsysteme, die durch KI verbessert werden, sowie visuelle Inspektionen in der Produktion, die die Qualitätssicherung optimieren. Zudem verbessert Natural Language Processing (NLP) die Interaktion zwischen Fahrer:in und Fahrzeug. Außerdem kann KI dazu beitragen, Lieferketten zu optimieren und personalisierte Fahrerlebnisse zu ermöglichen.