Autonomes Fahren, optimierte Fahrassistenzsysteme und mehr Effizienz in der Werkstatt: Algorithmen erobern die Automobilbranche. Datenströme lassen sich mit ihnen beherrschen, Probleme erkennen und komplexe Zusammenhänge vereinfachen. Warum immer mehr autonome Fahrzeuge Algorithmen nutzen. Und wie sie dabei helfen, Verkehrsflüsse zu optimieren und Fehler besser zu diagnostizieren.
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Von Ralf Schädel, IT-Redakteur und Projektmanager Cloud Services und Gaia-X bei eco – Verband der Internetwirtschaft e.V.
Algorithmen spielen eine zunehmend wichtige Rolle in der Automobilindustrie. Mit ihnen lassen sich Daten analysieren, um Entscheidungen zu finden und Probleme zu lösen. Inmitten der Digitalisierung, dem Übergang zur Elektromobilität und der Komplexität der Fahrzeuge gewinnen Algorithmen besondere Bedeutung.
Ihre Stärke liegt darin, komplexe Zusammenhänge in computergestützten Modellen zu vereinfachen und Erkenntnisse gewinnbringend zu nutzen. Insbesondere in den Bereichen Data Science und Maschinelles Lernen (ML) bieten Algorithmen Ansätze: Sie bewältigen das enorme Datenaufkommen der Automobilbranche und integrieren es in optimierte, automatisch lernende Prozesse, Produkte und Services. Sie arbeiten nach klaren Anweisungen und festgelegten Schritten, verarbeiten Daten durch mathematische Berechnungen, logische Operationen und Datenmanipulation, um gültige Ergebnisse zu erzielen.
Algorithmen verbessern autonome Fahrzeuge
Bestes Beispiel für den Einsatz von Algorithmen ist das Autonome Fahren. In dem stark wachsenden Segment – laut statista soll die Anzahl autonomer Privatfahrzeuge in Europa im Jahr 2030 bei rund 17 Millionen liegen – helfen Algorithmen Fahrzeugen dabei, maschinell besser sehen und lernen zu können. Autonome PKW werden unterstützt, eine Umgebung wahrzunehmen, Hindernisse zu erkennen, Verkehrsregeln zu befolgen oder sich sicher im Straßenverkehr zu bewegen.
Fahrassistenzsysteme optimieren
Auf dem Weg zum Autonomen Fahren rücken vor allem Fahrassistenzsysteme (FAS) immer mehr in den Fokus. Wie McKinsey in seiner Studie von 2023 prognostiziert, soll der weltweite Markt für FAS bei Privatfahrzeugen bis 2035 eine jährliche Steigerung von 15 bis 20 Prozent erfahren. Systeme wie Spurhalter, Tempomate, Notbremsassistenten und Totwinkelwarner werden hier eingesetzt und von Algorithmen verbessert. Sensordaten von Kameraaufnahmen, Radarsignalen und LiDAR-Daten können mit ihnen analysiert werden. Das Ziel: Potenzielle Gefahren im Straßenverkehr erkennen und den Fahrer unterstützen.
Antriebssysteme vorantreiben
Schon heute werden Algorithmen verwendet, um den Energieverbrauch von traditionellen Verbrennungsmotoren zu optimieren. In der Elektromobilität verbessern Algorithmen unter anderem die Ladesteuerung und das Batteriemanagement. Im Hinblick auf das Aus der Verbrenner ab 2035 und die stetig wachsende Zahl von Elektrofahrzeugen auf den Straßen sollen sie helfen, auch künftig die Effizienz bei Kfz zu steigern, deren Kraftstoffverbrauch zu reduzieren und Reichweite zu maximieren.
Mobilitätsprobleme verringern
Welchen Nutzen Algorithmen bei technologischen Herausforderungen der Zukunft noch leisten, wird am Beispiel der Echtzeit-Analyse von Verkehrsinformationen zur dynamischen Anpassung der Ampelschaltungen deutlich. Forschende am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB haben die Verkehrsflussoptimierung mithilfe von Künstlicher Intelligenz bei der Ampelsteuerung getestet. Selbstlernende Algorithmen sollen in Kombination mit neuer Sensorik künftig für einen besseren Verkehrsfluss sowie kürzere Wartezeiten sorgen und Fußgängern mehr Sicherheit an Ampelkreuzungen bieten.
Helfer bei der Fehlerdiagnose
Was an Innovationen und Verbesserungen mit Hilfe von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz bei der datengetriebenen Kfz-Fehlerdiagnose möglich ist, stellt allen voran Autowerkstatt 4.0 unter Beweis. AW 4.0 verbessert und vereinfacht Algorithmen-gestützt die Fehlerdiagnose und erkennt die Ursachen auftretender Probleme. Erhobene Sensordaten, historische Daten, Erfahrungsberichte und Dokumentationen werden dabei analysiert, um mittels Algorithmen Anomalien zu erkennen, Fehlercodes zielführend auszulesen und KI-Modelle zu entwickeln.
Werkstätten profitieren durch mehr Effizienz
Der Einsatz von Algorithmen bei der Fehlerdiagnostik bietet ebenso erheblichen Nutzen für Kfz-Werkstätten. Durch ihn können Werkstattmitarbeitende effizienter und präziser arbeiten. Eine schnellere und genauere Fehlererkennung spart Zeit und personelle Ressourcen, die in andere Reparaturen und Services investiert werden können.
Durch genaue Informationen über den Zustand eines Fahrzeugs können Werkstätten gezieltere Reparaturen durchführen, was sowohl die Standzeiten der Kfz als auch die Kosten für die Kunden reduziert. Dies trägt zur Kundenzufriedenheit bei und stärkt das Vertrauen der Kunden in die Kompetenz der Werkstatt.
Predictive Maintenance als besonderer Service
Einen weiteren Vorteil bringen Algorithmen bei der vorausschauenden Wartung. Sie können den Zustand von Bauteilen überwachen und frühzeitig potenzielle Probleme erkennen. Wenn Verschleiß oder andere potenzielle Schwachstellen rechtzeitige identifiziert werden, können Werkstätten ihren Kunden proaktiv Wartungsarbeiten empfehlen, um teure Ausfälle oder größere Schäden zu vermeiden. Ausfallzeiten können minimiert, die Lebensdauer der Fahrzeuge erhöht werden. Dies trägt zur langfristigen Fahrzeugzuverlässigkeit und Kundenbindung bei.
Handlungsanweisungen erleichtern tägliche Arbeit
Darüber hinaus unterstützen Algorithmen die Werkstattmitarbeiter:innen bei der Reparatur durch präzise Anleitungen und Empfehlungen. Mithilfe von Algorithmen können Werkstätten auf umfangreiche Datenbanken mit Reparaturanleitungen, technischen Informationen und Lösungsvorschlägen zugreifen. Dies erleichtert die Fehlerbehebung und gewährleistet qualitativ hochwertige Reparaturen, mit denen sich gerade kleinere Werkstätten im hart umkämpften Wettbewerbsumfeld positiv abheben. Algorithmen sind somit ein unverzichtbarer Bestandteil der Automobilindustrie, weil sie allen Marktakteuren allumfassende Erkenntnisse und Lösungen für die Zukunft bieten.
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