Qualitätsprüfung
Fehlererkennung mit Computer Vision direkt an der Linie, dokumentiert mit Bild für jedes Teil.
KI für
Automobilindustrie
Qualitätsprüfung, Lieferantenrisiko, Aftersales-Teilesuche und Produktionsplanung, produktionsreif gebaut für Hersteller und Zulieferer.
Die Chance
Die KI-Chance in der Automobilindustrie
Die Automobilindustrie verbindet anspruchsvolle Fertigung mit komplexen Lieferketten und wachsenden Datenmengen aus Fahrzeugen. Die Chancen reichen von der Linie bis zum Aftersales: weniger Fehler, weniger Stillstand, robustere Lieferketten.
KI wirkt dort, wo die Daten am reichsten sind: bei der Qualitätsprüfung an der Linie, bei Lieferantenrisiken und bei der Planung von Produktion und Ersatzteilen.
KI-Anwendungsfälle für die Automobilindustrie
Von der Linie bis zum Aftersales macht KI aus Fertigungsdaten bessere Qualität. Das sind die wirkungsvollsten Anwendungsfälle, die wir umsetzen.
Lieferantenrisiko
Risiken in der Lieferkette früh erkennen, aus Lieferdaten, Qualitätsmeldungen und externen Signalen.
Aftersales-Teilesuche
Ersatzteile über Teilenummern, Beschreibungen und Fahrzeugdaten schnell finden.
Produktionsplanung
Planung an Nachfrage, Kapazitäten und Materialverfügbarkeit ausrichten.
Gewährleistung
Muster in Gewährleistungsfällen erkennen und Ursachen eingrenzen.
Unser Ansatz
Wir starten an der Linie, meist mit Qualitätsprüfung per Bildverarbeitung oder vorausschauender Wartung, beweisen den Nutzen und erweitern dann auf Lieferkette und Aftersales. Wo Latenz zählt, laufen Modelle auf Edge-Geräten in der Produktion.
Häufig gestellte Fragen
Womit sollten wir beginnen?
Mit Qualitätsprüfung oder vorausschauender Wartung an der Linie. Dort ist der Nutzen am schnellsten messbar.
Welche Vorschriften gelten?
KI als Sicherheitsbauteil in regulierten Produkten wie Fahrzeugen kann nach dem EU AI Act als Hochrisiko-System gelten, mit Pflichten ab dem 2. August 2028. Für die meisten Anwendungen in der Produktion gelten vor allem DSGVO und interne Qualitätsstandards.
Gilt das für Zulieferer und Hersteller?
Ja, für Hersteller und ihre Lieferkette.
Wie lange dauert ein erstes Projekt?
Ein Pilot auf echten Daten dauert meist sechs bis zehn Wochen, der produktive Rollout folgt in der Regel innerhalb von drei bis vier Monaten.
Buchen Sie ein KI-Assessment für Ihr Automobilunternehmen
Ein 30-minütiges Gespräch. Wir ermitteln Ihren wirkungsvollsten KI-Anwendungsfall und skizzieren einen Piloten, den Sie Ihrer Geschäftsführung vorlegen können.