Tatsächlich kann man sagen, dass sich die Automobilindustrie im disruptiven Wandel befindet: Nicht nur, dass der Kunde immer anspruchsvoller wird, werden die Regularien und Vorschriften strikter, die Konkurrenz zudem schneller und stärker. Damit man den Anforderungen gerecht bleibt, sind neue Technologien und Ansätze gefragt, die einerseits den Status Quo begutachten, andererseits aber auch Visionen realisieren.
Das Auto lernt den Fahrer kennen
All das, was vor wenigen Jahren noch als utopisch angesehen wurde, ist heute entweder bereits vorhanden oder demnächst verfügbar: Autonomer Transport, vollelektrische Mobilität, ein CO2-neutraler Straßenverkehr. Die Führungskräfte haben zudem erkannt, dass die Digitalisierung mehr Segen als Fluch ist. Und man hat erkannt, dass auch die Autos auf die Nutzer abgestimmt werden müssen. So wie das auch beim Smartphone der Fall ist. Das Auto soll seinen Fahrer kennen bzw. mit der Zeit kennenlernen.
Das heißt, die Sitze, die Innenbeleuchtung, die Fahrerassistenzsysteme und die Temperatur müssen automatisch so angepasst werden, damit sich der Fahrer stets wohl fühlt. Mit entsprechender Software ist das möglich, jedoch befinden sich derartige Programme noch in einem recht frühen Entwicklungsstadium. Bis das Auto den Fahrer tatsächlich zu 100 Prozent kennt und automatisch Anpassungen bzw. Veränderungen vornimmt, sind noch einige Entwicklungshürden zu bewältigen.
Anders sieht es aus, wenn es um die autonomen Fahrzeuge oder auch um die E-Mobilität geht. Hier ist man schon eine Spur weiter.
Immer mehr Autofahrer liebäugeln mit E-Autos
Der Anteil von neu zugelassenen E-Autos ist im vergangenen Jahr um das Doppelte gegenüber dem Vorjahr gewachsen. Aber trotzdem ist noch Luft nach oben. Die größte Herausforderung, wenn man auf die E-Mobilität blickt, ist die Beschaffung der Batterien. Damit der Hersteller unabhängiger wird, baut er entweder selbst die Batterie oder kooperiert mit Batteriewerken.
Vergleicht man die Autonomie mit der Elektrifizierung, so kommt man schnell zu dem Ergebnis, hier ist man ebenfalls noch ein Stück dahinter: Auch wenn die Fahrerassistenzsysteme besser werden und zum Teil auch schon zum Verkaufsargument gehören, so ist das vollständige autonome Fahren im Straßenverkehr noch Zukunftsmusik.
Das heißt, wer plant, am Steuer zu sitzen und über Bitcoin Bank Breaker zu traden, muss noch etwas Geduld haben. Es wird wohl einige Jahre dauern, bis das Auto autonom unterwegs sein darf.
Neue Simulationsmöglichkeiten sorgen für weitere Erkenntnisse
Damit den Anforderungen gerecht werden kann, muss man auch an der Simulation feilen. Die Disruptoren sind die KI – die Künstliche Intelligenz – sowie ML – das Maschine Learning. Sie sind in der Lage, Konstruktionsprozesse von der Designphase bis zu der Analyse sowie über den Produktlebenszyklus positiv zu beeinflussen. All jene Simulationsdaten, die hier gesammelt werden, machen es den Ingenieuren möglich, dass sie die Modelle trainieren können, um sodann bessere Vorhersagen treffen zu können. Auch kann man Optimierungen vornehmen sowie Muster finden, die man eben ohne ML und KI nicht erkannt hätte.
Die wohl lohnendste Anwendung von ML im Bereich der Simulation mag der digitale Zwilling sein: Das heißt, hier gibt es die Möglichkeit, das virtuelle Abbild des Fahrzeuges zu erstellen, das tatsächlich auf den realen Fahrdaten basiert. Hier werden voll physikalische Modelle genutzt, die dann bei realer Geschwindigkeit auf die unterschiedlichen Eingaben reagieren.
Die Digitalisierung treibt die Branche voran
Elektrifizierung, Individualisierung, Autonomie, das alles in Kombination mit dem Druck der Kunden und Stakeholder, mehr auf das Klima zu achten, hat die Automobilhersteller dazu veranlasst, auch auf traditionelle Ressourcen zu verzichten bzw. hat man auch begonnen, altbewährte Entwicklungsprozesse zu hinterfragen. Und durch das Einsetzen neuer Technologien sind auch neue Bereiche entstanden, die vor allem mit Blick auf die Kundenwünsche hilfreich sind.
Dass die neuen Wege vorwiegend durch die Digitalisierung entstehen, ist keine Überraschung. Vor allem können so auch Grenzen verschoben werden. Überall dort, wo man mit klassischen Tests bereits das Maximum rausgeholt hat, geht dann durch die Digitalisierung doch noch etwas mehr.
