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Maßnahmen, die zwar auch die klassischen Optimierungs- und Strukturierungs-Maßnahmen umfassen, zunehmend aber auch neue Initiativen, Konzepte und Umsetzungen.

Bewertet man die aktuell für die Restrukturierung und Optimierung der Prozesse in den Fabriken und in der Supply-Chain, so ist erkennbar, dass trotz der Verfügbarkeit der jetzt einsetzbaren generativen KI-Methoden, diese aktuell erst nur in einzelnen Unternehmen zum Einsatz kommen. Das wird sich ändern.

Google Automotive – Gerhard Keller, Head of Automotive, München Generative AI für Automotive – The Google way mit neuen Konzepten/Lösungen für die Effizienz von Morgen

Es geht erheblich mehr – mehr bereits in der Analysephase, mehr in der Konzeptionsphase, mehr in der Umsetzungsphase und mehr in der Steuerungsphase für die Automatisierung und die permanente Weiterentwicklung der Prozesse und Strukturen.

Angesichts dieser Dynamik werden neue Anwendungsfelder für KI erschlossen und umgesetzt:

1. Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung – z.B. a) Identifikation und Eliminierung ineffizienter Prozesse mit datengetriebenen Analysen und b) Automatisierung repetitiver Aufgaben zur Reduzierung von Bearbeitungszeiten und Fehlerraten.
2. Kostenreduktion und Ressourceneffizienz – z.B. a) Einsatz von KI zur Optimierung des Ressourceneinsatzes und Senkung von Produktionskosten und b) Verbesserung der Energieeffizienz in Produktionsanlagen durch intelligente Steuerungssysteme.
3. Lieferketten-Management und Resilienz – z.B. a) Stärkung der Lieferketten-Resilienz durch verbesserte Vorhersagen und Risikomanagement und b) Optimierung von Lagerbeständen und Transportwegen zur Minimierung von Lieferzeiten und -kosten.
4. Qualitätsmanagement und Kundenzufriedenheit – z.B. a) Einsatz von KI zur Früherkennung von Qualitätsmängeln und zur Prozessverbesserung und b) Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen zur Steigerung der Kundenzufriedenheit und -bindung.
5. Nachhaltigkeit und Umweltschutz – z.B. a) Förderung nachhaltiger Produktionsmethoden durch effizienten Materialeinsatz und Abfallreduktion und b) Implementierung umweltfreundlicher Technologien und Praktiken in allen Unternehmensbereichen.
6. Digitalisierung und Datenmanagement – z.B. a) Schaffung einer soliden Dateninfrastruktur als Grundlage für KI-Anwendungen und Entscheidungsfindung und b) Gewährleistung von Datensicherheit und Datenschutz im Rahmen der digitalen Transformation.
7. Mitarbeiterentwicklung und -schulung – z.B. a) Investition in die Weiterbildung der Mitarbeitenden im Umgang mit neuen Technologien und Methoden und b) Förderung einer lernenden Organisation mit KI, die Innovation und kontinuierliche Verbesserung unterstützt.

Gerhard Keller gibt hier die erforderlichen Einblicke und erläutert konkrete Möglichkeiten mit ersten Umsetzungen für die Automobilindustrie.

Es wird deutlich, wie generative KI a) auf der Basis von Big Data, b) geeigneten Struktur- und Prozessdaten sowie c) fortschrittlicher Datenanalyse, neue Möglichkeiten für die Umsetzung in der Automobilindustrie vertieft.

Gerhard Keller und die Diskussion mit den Executives und Experten am 9./10. April zeigt, wie der Einsatz generativer KI-Modelle dazu beiträgt, auch die neuen Herausforderungen durch neue Wettbewerber mit neuen Produkten und Prozessen zu adressieren und gleichzeitig die Effizienz und Nachhaltigkeit in der Automobilproduktion zu erhöhen.

Die aktuellen Umsetzungen im Rahmen der laufenden Digitalisierungsprojekte werden so für die entwickelten und hergestellten Fahrzeuge, die hierbei relevanten Logistikstrukturen, eingesetzten Produktionsanlagen und Supply-Chain-Ketten sowie die damit zusammenhängenden Nutzerinteraktionen, immense Datenmengen.

Wenn diese richtig analysiert, bewertet und genutzt werden, ergeben sich damit völlig neue Potenziale im eigenen Unternehmen und für alle Partner in der Wertschöpfung.

Bereits jetzt nutzen immer mehr OEMs und Zulieferer die Möglichkeiten generativer KI für mehr Innovation und Effizienz in allen Unternehmensprozessen, d.h. konkrete Maßnahmen, die vom Top- und Middle-Management jetzt erwartet und eingesetzt werden müssen.

Ein besonderer Schwerpunkt ist die Integration von KI in die Lieferkette und Logistik der Automobilproduktion. Angesichts der Komplexität globaler Lieferketten und der Notwendigkeit, diese resilienter und flexibler zu gestalten, erschließen sich mit generativer KI so enorme Potenziale.

Dies gilt z.B. konkret für die Gestaltung von Prozessen, die Vorhersage von Lieferengpässen bis hin zur Optimierung der Lagerhaltung und Transportwege.

So trägt die Anwendung künstlicher Intelligenz immer mehr dazu bei, die Geschwindigkeit und Effizienz zu steigern, die Kosten zu senken und die Nachhaltigkeit signifikant zu verbessern.

Auch ist der Einfluss der KI auf die Zukunft der Arbeitsplätze in der Automobilindustrie zu thematisieren. Die Einführung generativer KI-Technologien verändert die Anforderungen an Fachkräfte und erfordert neue Kompetenzen. Hierauf muss intensiv vorbereitet werden.

Wir freuen uns auf einen anregenden Austausch und darauf, gemeinsam die Potenziale generativer KI für eine innovative und nachhaltige Zukunft in der Automobilindustrie zu diskutieren.

Weiteres zum Kongress:

Was insgesamt für die verschiedenen Unternehmen relevant ist, werden wir am 9./10. April in den Beiträgen von abat+, BLC – The Battery Life Cycle Company, BMW, Bosch, Dräxlmaier, GfPM, Google Automotive, Hager, HFT Stuttgart, IPL Prof. Schmidt, Kiekert, Wirtschaftsminister des Saarlandes, Motherson, NEMAK Automotive, Niterra, Nobilia, Rhenus Automotive, PwC, SMR Automotive, Schaeffler, TU Wien, Volkswagen und weiteren Unternehmen diskutieren.

Dann mit mehr als 300 Teilnehmern des AKJ-Jahreskongresses und den Teilnehmern des Montagekongresses in den Sessions, in der abendlichen Netzwerkveranstaltung, den Workshops und den Werksbesuchen.

Mehr zu den aktuellen Festlegungen unter www.automobilkongress.de.

• Netzwerkabend am 9. April mit der Vergabe des „elogistics award 2024“.
• Werksbesuche am 10. April: Bosch in Homburg, Hager in Blieskastel, Nobilia in Saarlouis in Homburg.
• Workshops am 10. April: Batterielogistik/Produktion, CO₂-Rechnung und Logistik

Vertieft wird der Erfahrungsaustausch an beiden Tagen mit den Teilnehmern, Referenten, Moderatoren und Ausstellern nach den Vorträgen noch einmal zusätzlich in der Abendveranstaltung, den Pausen, in den digitalen „Innovation-Pitches“ sowie in den getrennt mit den Ausstellern und den Interessenten vereinbarten Digital-Räumen.