Künstliche Intelligenz bringt das Auto voran:
Produktion, Innovation, Quality-Assurance und Marketing.
Business Intelligence ist in allen Subbranchen der Automobilbranche gefragter denn je.
Unmengen an Informationen – Big Data – überfluten den Markt und verändern Unternehmensprozesse in der Automobilbranche. Um Erkenntnisse und Wettbewerbsvorteile daraus zu gewinnen, braucht es neben Datenqualität und -zugänglichkeit die fachgerechte Anwendung künstlicher Intelligenz & maschinellen Lernens. Dafür müssen die Potentiale sowohl den Analysten, als auch dem Management klar sein.
Das autonome Fahren ist nur eine der vielen Einsatzmöglichkeiten von Big Data im Automobilsektor. Kundenorientierung, Produktentwicklung, Risikomanagement: Wir zeigen Ihnen Anwendungsmöglichkeiten von Big Data und KI in der Automobilindustrie.
Marketing & Kundenorientierung: Big Data in Design, Ausstattung, Vertrieb und Promotion von Automobilen
Kundendaten sind in der Automobilbranche essentiell: Wer seine Kunden und deren Bedürfnisse kennt, kann Ihnen am besten weiterhelfen und erfolgreich wirtschaften.
Dass der Kunde im Mittelpunkt eines Unternehmens stehen sollte, ist nichts Neues im Marketing. Mehrwert und Umsatz entstehen, wenn Wünsche und Bedürfnisse potentieller Käufer optimal erfüllt werden.
Durch die Verknüpfung von Daten aus Autohäusern und dem Internet lassen sich Kundensegmente ermitteln, Nachfrage, Wünsche und Bedürfnisse einschätzen. Im Gegensatz zu Fokusgruppen oder Befragungen ist die Informationsbeschaffung aus anfallenden Daten kostengünstig, quantitativ und personalisierbar. Die erfolgreiche „Look-a-like“-Methodik ermöglicht es zum Beispiel, Interessenten gezielt ein Auto anzubieten, das sehr ähnliche Personen zuvor gekauft haben. Algorithmen, wie dem k-NN, fällt es dabei nicht schwer, hunderte Variablen zu berücksichtigen – und jeden Kunden in einem mehrdimensionalen Koordinatensystem einzuordnen. Modelle können nach jeder Marketingmaßnahme und jedem Kauf kontinuierlich verbessert werden, indem Variablen gewichtet werden. Die Bedürfnisse von Kunden an ein Auto können dann bei Besuch eines Händlers oder auf Internetseiten besser eingeschätzt werden – und die Kommunikation und das Angebot darauf abgestimmt werden.
Mithilfe unüberwachten maschinellen Lernens findet ein geeigneter Algorithmus die bestmöglichsten Segmente für die Werbung, oder den Kundendienst. Anstatt diese nach Bauchgefühl und Menschenkenntnis zu bestimmen, kann ein Algorithmus Cluster bilden, die den jeweiligen Marketinginstrumenten angepasst sind. Die künstliche Intelligenz kann nahezu unbegrenzt Datenpunkte mit in die Segmentierung einbeziehen – und so fundiertere Entscheidungen nahelegen.
Der Erfolg von Anzeigen auf Portalen wie Facebook oder mobile.de lässt sich durch diese Methoden – mit der idealen Segmentierung und Personalisierung – erhöhen. Von den analysierten Daten profitieren die meisten Marketinginstrumente.
Big Data im Automobilsektor kann neben Werbung und Verkauf auch der Produktentwicklung dienen. Die Bedürfnisse und Wünsche potentieller Kunden sind auch für diesen Bereich der Automobilbranche wegweisend.
Produktentwicklung & Innovation: Wie künstliche Intelligenz die Automobilbranche in Deutschland bewegt
Welche Daten sind relevant um erfolgreiche Innovationen zu entwickeln? Wie und wo lassen sich diese Daten kosteneffizient beschaffen? Mit Werkstatt-, Fahrzeug-, Foren- und Social-Media-Daten Schwächen frühzeitig erkennen und Innovationspotentiale nutzen.
Neben Nachfrageprognosen über Design, Ausstattung und Einsatz der kommenden Fahrzeuge lassen sich auch die Schwächen bisheriger Autos mit Algorithmen identifizieren.
Die automatisierte Inhaltsanalyse kann Big Data – in diesem Fall Texte und Kommentare von Autoforen und Social-Media Seiten der Hersteller, Händler oder Medien – analysieren. So können Meinungen und Emotionen von Kunden in großem Maßstab erkannt, und Fehler am Auto schneller behoben werden. Im Gegensatz zu menschlichem Monitoring lässt sich die Schnelligkeit und Effizienz verbessern.
Die frühzeitige Identifikation von negativem Word-to-Mouth, Shitstorms oder Produktionsfehlern können einem Unternehmen erhebliche Kosten und Nerven ersparen.
Sind Werkstatt- und Fahrzeugdaten verfügbar, kann ermittelt werden, welche Bauteile bei welchem Fahrverhalten unzureichend sind und die Kundenzufriedenheit einschränken. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse lassen sich Optimierungsverfahren und Entwicklung ausrichten.
Risikomanagement & Big Data im Automobilsektor
Mit geeigneten Algorithmen Risiken in Garantie und Produktion managen.
Können Lebensdauer von Bauteilen durch den Einsatz von Predictive Analytics akkurater eingeschätzt werden, so lassen sich Entscheidungen von Hersteller und Händler in Bezug auf die Garantie optimieren.
Für Hersteller, Zulieferer, Werkstätte und Händler kann es ein bedeutender Vorteil sein, die Auslastung von Vertragswerkstätten, sowie die Nachfrage von Ersatzteilen und deren Produktions- und Lebensdauer gut einschätzen zu können.
Lieferengpässe, Überproduktion, Arbeitskraftmangel oder -überschuss können vermieden werden.
Datenqualität und -sicherheit:
Voraussetzung für Künstliche Intelligenz in der Automobilbranche
Um aus dem Potential von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zu schöpfen, braucht es geeignete Daten und Datenstrukturen.
Datenzentriertes Arbeiten ist essenziel für den erfolgreichen Einsatz von Algorithmen. Ohne verfügbare Unternehmensdaten – am besten Supply-Chain übergreifend – lassen sich viele der hier angerissenen Anwendungsmöglichkeiten nicht einsetzen. Die Daten an einem Ort zu sammeln, zu sichern und für Analysen aufzubereiten ist Vorrausetzung, um Big Data in der Automobilindustrie einzusetzen.
Ein einfacher Zugriff, Aktualität und Sicherheit der Daten sollten unbedingt gewährleistet sein.
Laut einer Umfrage im Automobilsektor[1] ist die fehlende Expertise im Unternehmen das größte Hindernis, um den Aufgaben und Chancen von Big Data in der Autobranche gerecht zu werden. Insbesondere Analysten, Informatiker und das Management benötigen Kenntnisse über die Datenanalyse mit Künstlicher Intelligenz. Wer das Prinzip hinter den Datenanalysen nicht kennt, kann auch keine fachgerechten Entscheidungen auf Basis der Ergebnisse treffen.
Die unterschiedlichen Anforderungen versuchen wir mit unserem Kursangebot optimal zu adressieren: Neben einem Managerkurs, bietet IOMIDS Kurse speziell für die Programmierung mit Python oder R und R-Studio. Weiterbildungen zu Machine Learning und dem fortgeschrittenen Deep Learning vermitteln tiefgreifendes Verständnis der Algorithmen. PRAXISORIENTIERUNG wird dabei groß geschrieben. Alle Dozenten arbeiten im Feld Data Science und vermitteln den Workflow und die Besonderheiten des Felds. Sie lernen von den Erfahrungen unserer Dozenten aus Big Data-Projekten in der Automobilbranche.
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