Die Europäische Kommission identifiziert KI-Integration in der Automobilindustrie als strategische Priorität: Anwendungsfelder wie autonome Fahrzeuge, intelligentes Verkehrsmanagement und KI-gestützte Produktionsoptimierung stehen im Zentrum eines eigens einberufenen EU-Workshops zur Wettbewerbsfähigkeit Europas. Für Entscheider in der Automobilbranche wird KI zunehmend zum operativen Hebel: Fraunhofer-Institute arbeiten an KI-Lösungen zur automatischen CT-Datensegmentierung für vollständige Fahrzeuganalysen sowie an Produktionsoptimierung mittels White-, Grey- und Blackbox-Modellen. Wer KI-Investitionen jetzt gezielt auf Prozessoptimierung, vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle ausrichtet, kann laut Fraunhofer IOSB-AST Kosten senken und die Reaktionsfähigkeit auf Marktanforderungen erhöhen.

KI-ROI in der Automobilindustrie 2025: Wo Produktionsoptimierung, Supply Chain und autonome Systeme konkret liefern

Die Europäische Kommission hat einen eigenen Online-Workshop zur Rolle von KI im Automobilsektor ausgerichtet, um Anwendungsfälle, Chancen und Hindernisse systematisch zu erfassen. Das zeigt: Der wirtschaftliche Druck, KI-Investitionen in der Branche zu rechtfertigen, ist auf politischer wie unternehmerischer Ebene angekommen.

Drei Felder, in denen KI in der Automobilindustrie heute messbar wirkt

Produktionsoptimierung durch KI-Modelle

Das Fraunhofer-Institut IOSB-AST arbeitet seit mehr als 20 Jahren an KI-gestützter Produktionsoptimierung, zunächst in den Bereichen Spritzguss und Erntemaschinen. Der Ansatz kombiniert Whitebox-, Greybox- und Blackbox-Modelle mit Multiphysiksimulationen und Big-Data-Analysen. Laut Institut ermöglicht der KI-Einsatz in der Fertigung Prozessoptimierung, vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle. Das Ziel ist explizit, diese Methodik auf weitere Branchen zu übertragen, darunter die Automobilproduktion.

Für Entscheider bedeutet das: KI in der Fertigung ist kein Greenfield-Thema mehr. Bewährte Modellarchitekturen lassen sich auf neue Produktionsumgebungen übertragen, sofern ausreichend Prozessdaten vorliegen.

Weiterführend: KI-ROI in der Fertigung: Automatisierung und Qualitätskontrolle

CT-Datensegmentierung: Automatische Stücklistenerstellung als offenes Problem

Das Fraunhofer SCS beschreibt eine konkrete, bisher ungelöste Herausforderung: Die automatische Segmentierung dreidimensionaler Röntgen-CT-Datensätze kompletter Fahrzeuge. Klassische Bildverarbeitungsmethoden scheitern daran, einzelne Bauteile zuverlässig in den Voxel-Daten zu trennen und zu identifizieren. Aktuell ist diese “virtuelle Zerlegung” nur manuell möglich, was laut Fraunhofer SCS mit extremem Arbeits- und Kostenaufwand verbunden ist.

Der aussichtsreichste technische Ansatz sind Convolutional Neural Networks (CNNs), also selbstlernende Systeme aus dem Bereich Machine Learning. Ziel ist es, Fahrzeugkomponenten automatisch zu segmentieren und in CAD-fähige Formate zu überführen, was die Grundlage für automatische Stücklistenerstellung wäre. Das industrielle Interesse sei laut Fraunhofer SCS hoch, die Nachfrage nach CT-Messungen entsprechend stark.

Für Entscheider bedeutet das: Wer heute in CT-basierte Qualitätssicherung oder digitale Fahrzeugdokumentation investiert, sollte KI-gestützte Segmentierung als strategische Entwicklungsoption einplanen, auch wenn serienreife Lösungen noch ausstehen.

Weiterführend: Fraunhofer KI-Projekte in Fertigung und Logistik

Autonome Fahrzeuge und vernetztes Verkehrsmanagement

Der Workshop der Europäischen Kommission, aufbauend auf dem Aktionsplan für die Automobilindustrie, adressiert explizit drei KI-Anwendungsfelder: autonome Fahrzeuge, intelligentes Verkehrsmanagement und verbessertes Automotive-Engineering. Gleichzeitig benennt die Kommission Herausforderungen: Konnektivität, Datenverfügbarkeit und Rechenressourcen. Europa müsse in der globalen KI-Landschaft wettbewerbsfähig bleiben.

Im Rahmen des Workshops soll auch die geplante Allianz für vernetzte und autonome Fahrzeuge konkretisiert werden. Politische Entscheidungsträger, Branchenvertreter, Startups und Forschungseinrichtungen sind eingebunden.

Für Entscheider bedeutet das: Regulatorische Rahmenbedingungen für KI im Fahrzeugbereich formen sich derzeit aktiv. Wer frühzeitig an Pilotprojekten teilnimmt oder mit Forschungspartnern kooperiert, positioniert sich für kommende Compliance-Anforderungen besser.

Weiterführend: EU AI Act: Risikoklassifizierung und Anforderungen für KI-Systeme

Vier praktische Implikationen für Entscheider

1. Dateninfrastruktur vor KI-Modell: Sowohl bei CT-Segmentierung als auch bei Produktionsoptimierung ist die Verfügbarkeit strukturierter, hochwertiger Prozessdaten der entscheidende Engpass. KI-Investitionen ohne Datenstrategie erzielen keinen messbaren ROI.

2. Hybride Modellansätze nutzen: Der Fraunhofer-Ansatz mit Whitebox-, Greybox- und Blackbox-Modellen kombiniert Erklärbarkeit mit Leistungsfähigkeit. Für regulierte Produktionsumgebungen ist das relevant, weil Nachvollziehbarkeit bei Qualitätsentscheidungen gefordert wird.

3. Europäische Regulierung als Planungsgröße einkalkulieren: Der Aktionsplan der EU-Kommission und die geplante Allianz für vernetzte Fahrzeuge signalisieren, dass KI-Systeme im Automobilbereich zunehmend unter regulatorische Aufsicht fallen werden. Governance-Strukturen sollten jetzt aufgebaut werden.

4. Forschungspartnerschaften als Einstieg: Für Anwendungsfälle wie CT-Segmentierung, bei denen kommerzielle Lösungen noch nicht serienreif sind, bieten Fraunhofer-Institute und ähnliche Einrichtungen strukturierte Einstiege über Machbarkeitsstudien und Anforderungsanalysen.

Weiterführend: KI-Lieferkettenoptimierung im Mittelstand | KI-Implementierungsrisiken im Mittelstand

Quellen

• KI in der Automobilindustrie: Anwendungen, Chancen und Barrieren – Europäische Kommission
• Datensegmentierung mittels Computertomographie für die Automobilindustrie und Logistik – Fraunhofer SCS
• KI-Optimierung zur Produktionsoptimierung – Fraunhofer IOSB-AST

Häufige Fragen

Welche konkreten Anwendungsfelder bietet KI in der Automobilproduktion heute?

KI wird in der Automobilindustrie bereits in mehreren Bereichen eingesetzt: Prozessoptimierung in der Fertigung, vorausschauende Wartung von Produktionsanlagen sowie automatisierte Qualitätskontrolle. Fraunhofer-Forscher kombinieren dabei Whitebox-, Greybox- und Blackbox-Modelle mit Multiphysiksimulationen und Big-Data-Analysen, um produktionsspezifische Anforderungen zu erfüllen. Hinzu kommen Anwendungen im Bereich autonomes Fahren und intelligentes Verkehrsmanagement, die die Europäische Kommission als zentrale Innovationsfelder für den Sektor identifiziert hat.

Wo liegen die größten Hindernisse bei der KI-Integration in der Automobilindustrie?

Die Europäische Kommission nennt Vernetzung, Datenverfügbarkeit und unzureichende Rechenressourcen als zentrale Barrieren. Auf technischer Ebene zeigt sich das Problem beispielhaft bei der CT-basierten Fahrzeuganalyse: Die automatische Segmentierung dreidimensionaler Röntgen-CT-Datensätze kompletter Fahrzeuge ist bisher ungelöst, weil klassische Methoden Bauteile in den Voxel-Daten nicht zuverlässig trennen und identifizieren können. Aktuell ist dieser Prozess nur manuell durchführbar, was mit erheblichem Arbeits- und Kostenaufwand verbunden ist.

Wie kann KI die Stücklistenerstellung und Bauteilerfassung in der Supply Chain verbessern?

Fraunhofer-Wissenschaftler verfolgen den Ansatz, Convolutional Neural Networks (CNNs) zur automatischen Segmentierung von CT-Datensätzen einzusetzen. Ziel ist es, komplette Fahrzeuge virtuell in ihre Baugruppen zu zerlegen und die resultierenden Volumenbilder einzelner Komponenten in CAD-fähige Formate zu überführen. Eine automatische Stücklistenerstellung auf dieser Basis würde den manuellen Aufwand erheblich reduzieren. Die Nachfrage aus der Industrie nach solchen CT-basierten Lösungen wird als hoch beschrieben.

Welche Modellansätze eignen sich für die KI-gestützte Produktionsoptimierung?

Fraunhofer-Forscher mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in industriellen KI-Projekten, unter anderem in den Bereichen Spritzguss und Erntemaschinen, setzen auf eine Kombination aus drei Modelltypen: Whitebox-Modelle, die auf erklärbaren Regeln basieren, Greybox-Modelle, die Expertenwissen mit Datenlernverfahren verbinden, und Blackbox-Modelle, die auf reinen Datenmuster-Erkennung beruhen. Diese werden mit Multiphysiksimulationen sowie Big-Data-Analysen kombiniert, um branchen- und prozessspezifische Anforderungen abzudecken.

Welche Rolle spielt die Europäische Kommission bei der KI-Förderung im Automobilsektor?

Die Europäische Kommission adressiert das Thema aktiv: Im Rahmen ihres Aktionsplans für die Automobilindustrie hat sie eine Allianz für vernetzte und autonome Fahrzeuge angekündigt. Zudem organisiert sie Workshops, die politische Entscheidungsträger, Branchenvertreter, Start-ups, Verbände und Forschende zusammenbringen. Erklärtes Ziel ist es, die Einführung von KI-Technologien im Sektor zu beschleunigen und Europas Wettbewerbsfähigkeit in der globalen KI-Landschaft zu sichern.

Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.