KI wird zum Booster
für alle Entwicklungsaufgaben
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und generativer KI
in der Automobilindustrie wächst rasant.
ntelligente Algorithmen sind in Simulation und Datenanalyse
unverzichtbar geworden, und ihr Potenzial ist enorm, um Pro-
zesse zu beschleunigen, Kosten zu senken und die Qualität
zu steigern. Untersuchungen zeigen, dass die Time-to-Market
um bis zu drei Monate verkürzt und der Analyseaufwand um
80 % reduziert werden kann. Die Testfallerstellung kann um
20 % effizienter gestaltet werden, und in der Betriebsphase
lassen sich durch KI-Einsatz Rückrufkosten in Millionenhöhe
einsparen.
Verbesserte Konzeptentwicklung
In der Konzeptentwicklung hilft KI, Designentscheidungen
schneller und präziser zu treffen. Digitale Prototypen werden
mit neuronalen Netzen ergänzt, die komplexe physikalische
Zusammenhänge im Fahrzeug gezielt auflösen (siehe Artikel
auf der rechten Seite).
Automatisiertes Requirement Management
Beim Anforderungsmanagement werden Large Language
Models eingesetzt, um Requirements vollautomatisch auf
Einhaltung von Standards zu überprüfen und Inkonsistenzen
aufzudecken. Algorithmen übersetzen textuelle Anforderungen
in ausführbaren Code, der direkt in der Testautomatisierung
z.B. für Softwaretests verwendet wird, was die Testerstellung
beschleunigt, und die Produktqualität sichert.
Beschleunigte Testverfahren
KI-Methoden können Tests überwachen, Anomalien identifizie-
ren und Fehler frühzeitig erkennen. Insbesondere bei lang-
wierigen Batterietests (z.B. Versuche zur Zellalterung) bieten
KI-Modelle große Zeitvorteile, da sie Alterungsinformationen
aus Messungen extrahieren und mit Leistungsparametern
der Batterie korrelieren. Dies spart teure Prüfstandszeit und
beschleunigt die Weiterentwicklung.
Analyse von Nutzungsprofilen
Auf der Straße unterstützt KI die Analyse von Nutzungsprofilen.
Die Telematik der Kundenflotten liefert potenziell Daten von
Millionen von Fahrzeugen. Da diese Datenflut nicht manuell
ausgewertet werden kann, helfen KI-gestützte Datenanalysen
dabei markt- und nutzerspezifische Anforderungen an Soft-
ware, Mechanik und Haltbarkeit abzuleiten und zu optimieren.
Reduzierte Garantiekosten
KI hebt auch die Fehlerprognose und Selbstüberwachung von
Fahrzeugen auf ein neues Level. Wird ein Problem erkannt,
kann die Auswirkung auf die gesamte Fahrzeugflotte prognos-
tiziert werden. Ein trainiertes KI-Modell bewertet gesunde Fahr-
zeuge auf der Straße, um das Risiko von Fehlern zu erkennen.
Hersteller können dadurch Rückrufe vermeiden und Garantie-
kosten gezielt senken.
Die KI-Expertise von AVL
AVL kombiniert Fahrzeugentwicklungserfahrung mit KI- und
Daten-Expertise. Wir trainieren und integrieren KI-Modelle in
OEM-IT-Umgebungen, um sie nutzbar zu machen. Anpassbare
KI-Lösungen für Batterie, Verbrennungsmotoren, Wasser-
stoffverbrenner und Brennstoffzellen decken den gesamten
Lebenszyklus ab – von Konzept über Entwicklung bis zu After
Sales. Diese Lösungen sind on-premise, in der Cloud oder als
Software-as-a-Service (SaaS) nutzbar, unterstützt durch AVL
Data Analytics™.
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