Die Automotive-Branche mit Data Analytics transformieren

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20. August 2022

Die Automobilbranche erlebt einen der größten Paradigmenwechsel seit ihren Anfängen: Konzepte wie autonome und elektrische Fahrzeuge sind auf dem Weg zum Mainstream. Laut Statista könnte die Zahl der vernetzten Autos bis 2025 auf 400 Millionen ansteigen.

Es gibt verschiedene Gründe für die steigender Beliebtheit vernetzter Technologien im Automobilsektor – vor allem der Sicherheitsaspekt spielt dabei eine entscheidende Rolle. So verfügen Erkennungs- und Entscheidungssysteme, die mithilfe von intelligenter Telematik die natürlichen menschlichen Reflexe nachahmen, das Potenzial, durch menschliche Fehler und Reaktionszeiten bedingten Einschränkungen abzuschwächen.

Innovationen wie Cloud-native Analytics-Lösungen und branchenübergreifende Analysen im Edge Computing versetzen Autos etwa in die Lage, Fußgänger hinter Gebäuden zu erkennen.

Ein weiterer Aspekt sind Produktivitäts- und Rentabilitätssteigerungen der Fertigungsprozesse. Automobilhersteller sind oftmals bemüht, den Mehrwert aller Assets zu maximieren, um der dynamischen Nachfrage gerecht zu werden – Fehler und Ausfallzeiten in der Fertigung erweisen sich dann schnell als kostspielig. Ein datengesteuerter Ansatz, der Self-Service-Analysen einschließt, trägt dazu bei, die Automobilfertigung zu transformieren und ist entscheidend für die Förderung von Synergien zwischen Menschen und Maschinen.

Daten sind das Herzstück der Transformation in der Automobilindustrie

Die Branche treibt aktuell verstärkt Innovationen im Bereich der autonomen Fahrzeuge voran – dabei spielen ein robustes Netzwerk und die Verfügbarkeit von Echtzeitdaten eine entscheidende Rolle bei der Ausführung grundlegender Fahrzeugfunktionen wie Fahren und Schildererkennung. Ebenso bedeutend: Augmented Analytics – dabei kommen Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz –, um Daten aufzubereiten, zu analysieren und Vorschläge zu machen.

Auch in der Fertigung stehen Daten im Mittelpunkt von Industrie-4.0-Technologien – diese sind entscheidend, um die Herausforderungen kurzer Produktvorlaufzeiten und wettbewerbsfähiger Kosten mithilfe von Digitalisierung zu adressieren. Visuelle Analysen in Kombination mit KI und dem Internet of Things (IoT) automatisieren die Lieferkette automatisieren und machen sie effektiver.

Ebenso können Automobiltechnologien dazu beitragen, die durch menschliches Versagen bedingten Sicherheitsprobleme mithilfe kollaborativer Industrieroboter zu lösen. Sie ermöglichen beispielsweise eine stärkere Produktpersonalisierung in großem Maßstab – etwa, indem sie die Kleinserienfertigung wirtschaftlicher machen und KI zur dynamischen Entwicklung rekonfigurierbarer und selbstkorrigierender Systeme nutzen.

Auf organisatorischer Ebene ist eine einheitliche Sicht auf Daten das Ziel – und zwar nicht nur für verschiedene Abteilungen, sondern auch für vor- und nachgelagerte Partner. Eine sogenannte „Single Version of Truth“ ermöglicht Unternehmen mehr Agilität und Effizienz.

Auswirkungen der Datentransformation auf alle Funktionen der Automobilindustrie

Konnektivität und Data Analytics haben das Potenzial, verschiedene Funktionen in der gesamten Lieferkette der Automobilindustrie zu verändern – darunter etwa Fahrzeugdesign und -prüfung, Qualitätskontrolle, Lieferkettenmanagement, Kundenzufriedenheit und vieles mehr.

Prozessindustrien erzeugen in der Regel große Datenmengen. Dennoch konnten sie bisher in Sachen IT-Kapazitäten nicht mit anderen Branchen Schritt halten. Da die Rechenleistung immer erschwinglicher wird und fortschrittliche Analysemöglichkeiten zur Verfügung stehen, bietet sich den Automobilherstellern die Möglichkeit, ihre Daten für sich zu nutzen.

Der Einsatz von ML-Modellen und Visualisierungsplattformen sowie die Integration mehrerer Datenquellen führen neuen Optimierungsmöglichkeiten von Prozessen – von der Beschaffung von Rohstoffen bis zum Verkauf der fertigen Produkte. Fortgeschrittene Analytik ist zudem in der Lage, Hersteller bei der Problemlösung zu unterstützen sowie neue Herausforderungen zu identifizieren, darunter fallen etwa versteckte Engpässe oder unrentable Produktionslinien.

Einige Beispiele umfassen:

  • Qualitätskontrolle

Angesichts der Tatsache, dass ein einziges Auto aus bis zu 20.000 verschiedene Teile bestehen kann, ist es eine Herausforderung, jede dieser Komponenten im Auge zu behalten, um die Einhaltung der erforderlichen Standards zu gewährleisten. Ein IoT-fähiges System zur Rückverfolgbarkeit von Teilen in der Werkstatt ermöglicht die Identifizierung von Komponenten und etwaigen Mängeln in Echtzeit – dies stellt die Qualität sicher und reduziert und gleichzeitig den manuellen Aufwand erheblich.

  • Transparente Lieferketten

Die Produktionsplanung in der Automobilindustrie umfasst in der Regel zahlreiche Gespräche mit verschiedenen Stakeholdern, darunter beispielsweise das Marketingteam, um die Nachfrage zu antizipieren, oder das Planungsteam, um die Durchführbarkeit der Produktion zu prüfen. Änderungen der Marktnachfrage können zudem zu verzerrten Beständen führen. Die Implementierung einer einzigen Cloud-fähigen gemeinsamen Schnittstelle ermöglicht es allen Beteiligten, sich am Planungszyklus zu beteiligen.

Automobilhersteller sind darüber hinaus in der Lage, mithilfe von vorausschauenden Einblicken in die Wertschöpfungskette, die Potenziale von Echtzeitdaten auszuschöpfen und neue Einnahmequellen durch Zusatzdienste wie personalisierte Angebote und fahrverhaltensabhängige Versicherungen zu erschließen.

Das Gewährleistungsmanagement ist ein weiterer Bereich, der von einem umfassenden Überblick über die von Herstellern, Zulieferern und Autotechnikern/Werkstätten gesammelten Daten profitiert. Das richtige Gleichgewicht zwischen Automatisierung, manueller Bearbeitung von Ansprüchen und Analysen kann zu einem reibungslosen Garantieprozess beitragen.

  • Kundenzufriedenheit

Verkauf, Marketing und Vertrieb werden oftmals getrennt voneinander verwaltet – dies führt zu einem schlechten Kundenerlebnis, Schwierigkeiten bei der Ausrichtung der Geschäftsziele und einer uneinheitlichen Leistungsmessung. Die kooperative Nutzung gemeinsamer Informationen zum gegenseitigen Nutzen trägt dazu bei, Kundenzufriedenheit und Effizienz zu maximieren. Eine gute Lösung sollte beispielsweise demografische, psychografische und soziale Daten von Kunden mit dem Kaufverhalten und digitalen Marketinglösungen integrieren. So lassen sich Angebote individuell anpassen und Kunden mit gezielten Kampagnen angesprechen.

In ähnlicher Weise können datengesteuerte Kundenerfahrungsprogramme und eine engere Integration zwischen Händlern und Herstellern dazu beitragen, Abläufe zu optimieren, auf Marktimpulse zu reagieren und fundiertere strategische Entscheidungen zu treffen.

Das Fertigungs-Ökosystems zu transformieren, erfordert eine konzertierte Aktion verschiedener Stakeholder, darunter Regierungen, Automobilhersteller, Zulieferer oder Partner sowie Drittanbieter von Dienstleistungen. Ebenso erforderlich sind die richtigen rechtlichen Rahmenbedingungen – diese müssen es Unternehmen ermöglichen, mit neuen technologischen Fortschritten zu experimentieren, sowie in Industrie und Wissenschaft zu investieren, um Innovationen und einen sicheren Straßenverkehr voranzutreiben.

Balaji Mantravadi leitet die Daten- und Analysepraxis, die die Branchen Konsumgüter, Einzelhandel, Logistik und Fertigung in der Region umfasst. Er ist eine erfahrene Führungspersönlichkeit mit umfassender Branchenkenntnis und Erfahrung im Ausbau von Geschäftseinheiten sowie im Outsourcing von Vertrieb und Geschäftsentwicklung.

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