Fünf Technologietrends treiben die Automobilindustrie in die Zukunft

Die Herstellung von Autos der Zukunft – sei es autonom, vernetzt, elektrisch oder eine Mischung aus allen dreien – wird von modernster Technologie angetrieben. Unternehmen, die diese Technologie erfolgreich einsetzen können, werden als Gewinner in einer äußerst wettbewerbsintensiven Branche hervorgehen.
Um im Automobilbau erfolgreich zu sein, müssen die Geschäftsprozesse modernisiert, neue Geschäftsmodelle eingeführt und die großen Datenmengen, die von den Fahrern und den Fahrzeugen selbst generiert werden, erfasst, verwaltet, analysiert und genutzt werden. Hinter diesen Erfolgsfaktoren stehen fünf Schlüsseltechnologien, die die Automobilindustrie in die Zukunft treiben:

Cloud / Hybrid-Computing-Modelle

Mit der steigenden Nachfrage nach Datenverarbeitung und Daten in der Autoindustrie gibt es eine enorme Menge an Innovationen im Bereich der Zusammenarbeit in Bezug auf Rechenkapazität, Datenaufnahme, Datenpipelines sowie KI- und Analytik-basierte Algorithmen. Autounternehmen haben neue Computing-Anforderungen, die nur Cloud- und Hybrid-Computing-Modelle erfüllen können, indem sie bei rechenintensiven und speicherintensiven Workloads, oder beidem, Zugriff auf eine erhöhte Kapazität auf Abruf bieten. Cloud-Anbieter investieren beträchtliche Forschungs- Ressourcen in diese Bereiche und Automobilunternehmen arbeiten mit diesen Anbietern zusammen, um Innovationen zu nutzen und ihren Weg zu den richtigen Ergebnissen zu beschleunigen.

Apps im Auto

Die neuesten Automodelle stecken voller Software – einige mit mehr Codezeilen als ein moderner Düsenjäger. Daten, die über das Internet und auf andere Weise gesammelt werden, können genutzt werden, um den Fahrern über In-Car-Apps Mehrwertdienste bereitzustellen. Beispielsweise können Echtzeit-Fahrdaten verwendet werden, um Informationen für Navigations-Apps bereitzustellen, die den Fahrer auf Straßenzustände, Verkehrsgefahren und interessante Objekte in der Nähe aufmerksam machen. Autohersteller müssen die Software-Assets im Auto auf kohärente Weise verwalten. Dazu gehört das Testen, die ordnungsgemäße Bereitstellung der Software und das Verfolgen, damit alles dokumentiert wird, und es dann bereitgestellt werden kann, wenn etwas kaputt geht.

Digitale Fabrikation

Eine digitale Fabrik kann ein wesentlicher Bestandteil für die schnelle, standardisierte und fehlerfreie Produktion von Autos an mehreren Standorten auf der ganzen Welt sein. Sie nutzt Technologien wie Modellierung, Automatisierung und Digitalisierung, um die Grundlage für flexible und stabile Fertigungsprozesse zu schaffen. Neben der Standardisierung des Einsatzes von Automatisierung und Robotik in der Fertigung, kann der Einsatz einer digitalen Fabrik Geschäftsvorteile in Bereichen wie Logistik der Lieferkette, Qualitätskontrolle und Wartung bringen.

Internet (IoT)

Es gibt eine enorme Menge an Daten, die jetzt erfasst, verdaut, analysiert und verarbeitet werden können. Mithilfe von IoT- und Sensortechnologie können Daten zum Lenken, Bremsen und zum effektiven Navigieren eines Autos auf der Straße gesammelt und in den Testzyklus eingefügt werden, um die Fähigkeit zum autonomen Fahren kontinuierlich zu verbessern. Über die Entwicklung des autonomen Fahrens hinaus bieten IoT-Daten Treibstoff für viele andere Geschäftsmöglichkeiten wie vorausschauende Wartung, Funktionalität vernetzter Fahrzeuge und Datenmonetarisierung

Künstliche Intelligenz und Analytik

Ein wiederkehrendes Thema in der Zukunft des Automobilbaus ist die Nutzung der enormen Datenmenge, die generiert wird. Unternehmen müssen die richtigen branchenspezifischen Analyse- und KI-Plattformen bereitstellen, um all diese Daten sinnvoll zu nutzen. Damit Autos vollständig automatisiert werden können, müssen KI, Analyse, Datenmanagement und digitale Workflows eingesetzt werden, um Tests und Simulationen sowie den Produktentwicklungszyklus zu beschleunigen. Analytik kann auf vielfältige Weise angewendet werden, von der Bewertung der Produktionseffizienz, zur Reduzierung von Abfall und Kosten, bis zur Analyse der Kundenstimmung, um Fehler vorherzusagen und Rückrufe zu erwarten.