AI in Automotive

KI in der Automobilindustrie

Mit Data Science und KI in der Automobilindustrie unterstützen wir Ihr Unternehmen dabei, Ihre Produkte zu verbessern, Abläufe zu beschleu­nigen und neue digitale Geschäftsmodelle voranzutreiben.

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Wie KI in der Auto­mobil­industrie Mehrwert schafft

Die Automobilindustrie befindet sich in einem massiven Transformationsprozess. Neue Wettbewerber, strengere ESG-Vorgaben und steigende Kundenansprüche erhöhen den Druck auf Hersteller und Zulieferer. In diesem Zuge ist KI in der Automobilindustrie einer der treibenden Motoren, die die Branche revolutionieren und dabei alle Bereiche und Prozesse betreffen. KI in Automotive bietet die Chance, komplexe Herausforderungen schneller, präziser und effizienter zu lösen – von der Produktentwicklung über die Fertigung bis hin zum Fahrerlebnis.

Damit auch Sie als Hersteller, Zulieferer, Automotive-Finanzdienstleister oder Flotten­betreiber von dieser Entwicklung profitieren, sind wir der Partner an Ihrer Seite. Lassen Sie sich von unseren Expert:innen zu individuellen Lösungen aus dem Bereich AI in Auto­motive wie EBIT Forecasting, Predictive Maintenance oder einem personali­sierten Empfehlungssystem beraten, um in Ihrem Unternehmen das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz zu nutzen.

Einsatzmöglichkeiten von KI in derAutomobilindustrie im Überblick

Predictive Maintenance

Mithilfe von KI in Automotive verhindern Sie Defekte an Produktionsmaschinen und Fahrzeugen durch vorausschauende Wartungsmethoden.

KPI- und Absatzprognosen

Treffen Sie Entscheidungen auf Grund­lage zuverlässiger Prognosen Ihrer KPIs wie Absatz, Umsatz, Kosten, Liquidität oder EBIT.

Restwertprognose

KI in der Automobilindustrie ermöglicht es Ihnen, effizient und präzise die Rest­werte von Leasingfahrzeugen zu bestimmen.

Digitale Assistenten

Nutzen Sie moderne IoT Applikationen, Sprachsteuerung und digitale Assis­tenten zur Schaffung individueller Fahrerlebnisse.

Analyse Telematik-Daten

Fundieren Sie Ihre Produktentwicklungs- und Marketingentscheidungen auf der Analyse von Nutzungs- und Fahr­zeug­daten.

Personalisierte Produktkonfiguration

Mit KI können Sie sicherstellen, dass Ihre Kunden genau die Produktkonfiguration erhalten, die zu ihnen passt.

Qualitätskontrolle

Kontrollieren und optimieren Sie die Qualität Ihrer Produkte mithilfe von Daten und künstlicher Intelligenz.

Supply Chain Management

Optimieren Sie Ihr Bestell-, Inventar-, und Produktionsmanagement auf Basis von Nachfrage- und Angebotsprognosen.

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KI in Automotive für effiziente Produktion & präzise Entscheidungen

Ein detaillierter Blick zeigt, was KI in der Automobilindustrie wirklich leisten kann. Sie steigert zum einen die Effizienz und Qualität entlang zentraler Produktions- und Entwicklungsprozesse. Durch Predictive Maintenance lassen sich Ausfälle an Maschinen, Anlagen und Fahrzeugen frühzeitig erkennen, was Stillstände reduziert und die Anlagenverfügbarkeit erhöht. Ebenso sorgt KI-gestützte Bildverarbeitung für präzisere Qualitätskontrollen und eine deutliche Reduktion von Ausschuss und Gewährleistungskosten. Ergänzend unterstützen KI-basierte Fahrerassistenz- und Prüfverfahren die Entwicklung neuer Funktionen und verbessern Sicherheit sowie Prozessstabilität.

Auch Data Science Automotive spielt eine zentrale Rolle in der Unternehmens­steuerung. Mit intelligenten KPI-, Absatz- und Restwertprognosen treffen Unter­nehmen fundiertere Entscheidungen und können Risiken, Nachfrage und Investi­tionen besser planen. Damit trägt KI in Automotive wesentlich dazu bei, operative Exzellenz zu steigern und strategische Entscheidungen datenbasiert auszurichten.

Eine durchdachte KI-Strategie ermöglicht es Unternehmen, ihre spezifischen Ziele klar zu definieren, Anwendungsbereiche zu identifizieren und den Einsatz von KI-Technologien gezielt zu steuern. So wird sichergestellt, dass sämtliche KI-Initiativen auf die übergeordneten Unternehmensziele abgestimmt sind und eine solide Infrastruktur, verlässliche Datenbasis sowie das notwendige Fachwissen vorhanden sind. Eine strategische Planung minimiert Risiken, steigert die Akzeptanz und legt den Grundstein für nachhaltigen Erfolg mit KI.

Unsere Beratung zur KI-Strategie bildet das Fundament für die datengetriebene und KI-basierte Transformation Ihres Unternehmens. Gemeinsam erarbeiten wir, wie Sie die Transformation strategisch umsetzen und die erfolgversprechendsten Einsatzmöglichkeiten für Ihr Unternehmen auswählen können.

Vernetzte Fahrzeuge, personalisierte Erlebnisse & intelligente Supply Chains

Im Fahrzeug selbst ermöglicht AI in Automotive neue, vernetzte Fahrerlebnisse. Digitale Assistenten, IoT-Funktionen und Natural Language Processing schaffen eine intuitive Interaktion zwischen Fahrer und Fahrzeug. Gleichzeitig sorgen KI-gestützte, personalisierte Produkt­konfi­­gura­tionen dafür, dass Kund:innen exakt die Ausstattungen und Funktionen erhalten, die ihren Bedürfnissen entsprechen. Auch Connected-Car-Daten liefern wertvolle Erkenntnisse für Produktent­wick­lung, Marketing und After-Sales.

Entlang der Wert­schöpfungs­kette verbessert Data Science in Automotive Transparenz und Effi­zienz. Die Analyse von Telematik- und Nutzungsdaten sowie KI-basierte Supply-Chain-Pro­gno­sen, Bestellvorschläge und Inventaroptimierungen stärken Planbarkeit und Auslastung. Zudem lassen sich visuelle Inspektionen in Logistik und Produktion automatisieren. So unterstützt KI in der Auto­mobil­industrie Unternehmen dabei, Fahrzeuge, Services und Lieferketten gleichermaßen intelli­genter und wettbewerbsfähiger zu gestalten.

KI in der Automobilindustrie: Umgesetzte Projekte

  • Automotive
  • NLP

Procurement-Suite

In diesem Projekt haben wir eine vollumfängliche Procurement-Suite zur Unterstützung der Einkäufer:innen entwickelt, welche den Einkaufsprozess von der Suche nach relevanten Lieferanten bis zur Preisverhandlung begleitet.

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Procurement-Suite
Case study
  • Automotive
  • Frontend Solution
  • MLOps

Applikation zur Erstellung von Risiko-Reportings

Um die Probleme der fehlenden Stabilität und der mangelnden Interaktivität im Risiko-Reporting zu beheben, wurde eine in einer CI/CD-Pipeline integrierte R Shiny Applikation entwickelt. Ziel war es, industriespezifische Sicherheitsstandards zu erfüllen und dabei gleichzeitig die User Experience zu verbessern.

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Applikation zur Erstellung von Risiko-Reportings
Case study
  • Automotive
  • Strategy

Operating Model

In diesem Projekt haben wir in enger Kooperation mit unserem Kunden ein Operating Model (Betriebsmodell) für eine neu gegründete Analytics-Abteilung entwickelt. Dieses Operating Model definiert Prozesse der Zusammenarbeit zur effizienten Umsetzung des strategischen Zielbilds.

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Operating Model
Case study
  • Automotive
  • MLOps

Automatisierte Bereitstellung von R Shiny Applikationen

Zur Umsetzung eines kontrollierten und automatisierten Prozesses zur Bereitstellung von Shiny-Applikationen haben wir für unseren Kunden eine CI/CD Pipeline Lösung konzipiert und umgesetzt.

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Automatisierte Bereitstellung von R Shiny Applikationen
Case study
  • Automotive
  • Quality Analytics

Prognose von Qualitätsproblemen

In diesem Projekt haben wir einen Machine Learning Algorithmus entwickelt, der im Feld aufkommende Qualitätsprobleme erkennt und nach Wichtigkeit priorisiert.

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Prognose von Qualitätsproblemen
Case study
  • Automotive
  • Forecasting

Sales Forecasting Automotive

In diesem Projekt haben wir für einen internationalen Automobilkonzern ein Machine Learning Modell zum Car Sales Forecasting auf Gesamt- und Typklassen-Ebene entwickelt und in die IT-Infrastruktur des Kunden implementiert.

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Sales Forecasting Automotive
Case study
  • Automotive
  • Customer Analytics

Kundensegmentierung Automotive

In diesem Projekt haben wir, basierend auf Panelbefragungs-Daten unseres Kunden, ein statistisches Modell zur Kundensegmentierung entwickelt, das gezielt Kund:innen mit ähnlichen Bedürfnissen gruppiert und analysiert.

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Kundensegmentierung Automotive
Case study
  • Automotive
  • Customer Analytics
  • Frontend Solution

Big Data Analysetool Automotive

Für unseren Kunden haben wir bei diesem Projekt ein skalierbares Analysetool für Lastkollektiv- und Fahrzeugdaten im Terabyte-Bereich erstellt.

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Big Data Analysetool Automotive
Case study
  • Automotive
  • Customer Analytics
  • Frontend Solution

Big Data Analysis Dashboard

Für unseren Kunden haben wir bei diesem Projekt ein skalierbares Online-Dashboard im Bereich Big Data Analysis und Telemetrie entwickelt, welches die Nutzung von Fahrzeugen weltweit abdeckt.

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Big Data Analysis Dashboard
Case study
  • Automotive
  • Training

Abteilungsweites Data & Analytics Trainingskonzept

Für unseren Kunden haben wir ein abteilungsweites Data & Analytics Schulungskonzept entwickelt und implementiert. Es besteht aus vier separaten Schulungspfaden zum Erreichen spezifischer Qualifikationen.

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Abteilungsweites Data & Analytics Trainingskonzept
Case study
  • Automotive
  • MLOps

Einführung Kubernetes Betriebsplattform

In diesem Projekt haben wir unseren Kunden bei der unternehmensweiten Einführung von Kubernetes als Betriebsplattform für Cloud-Anwendungen unterstützt, beginnend mit einem Proof of Concept (PoC) und endend mit der Fertigstellung eines Minimum Viable Product (MVP).

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Einführung Kubernetes Betriebsplattform
Case study
  • Automotive
  • Forecasting

Restwertprognose für Leasingfahrzeuge

Gemeinsam mit unserem Kunden, einem internationalen Automobilkonzern, haben wir in diesem Projekt ein Tool zur Vorhersage von Restwerten geleaster Fahrzeuge entwickelt.

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Restwertprognose für Leasingfahrzeuge
Case study
  • Automotive
  • Pricing Analytics

Discount Optimization

Gegenstand des Projekts war die datengetriebene Optimierung der Verteilung von Discount-Budgets auf Einzelfahrzeuge zum gezielten Management des Lagerbestands.

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Discount Optimization
Case study
  • Automotive
  • Explainable AI
  • Forecasting

Time Series Forecasting Engine

In diesem Projekt haben wir gemeinsam mit unserem Kunden eine Forecasting Engine für beliebige Zeitreihendaten entwickelt und implementiert.

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Time Series Forecasting Engine
Case study
  • Automotive
  • Forecasting

Demand Forecasting

Um die Präzision der Bedarfsplanung unseres Kunden zu erhöhen, haben wir eine Demand Forecasting Engine entwickelt, die verschiedenste Machine Learning und Deep Learning Algorithmen kombiniert, um den Bedarf von über 20.000 Produkten innerhalb der nächsten 24 Monate vorherzusagen.

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Demand Forecasting
Case study
  • Automotive
  • Forecasting

Prognose von Investitionskosten

In diesem Projekt haben wir für unseren Kunden ein Machine Learning Modell entwickelt, das jährlich anfallende Kosten sowie die Zeitpunkte erwarteter Zahlungen für Investitionsprojekte vorhersagt.

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Prognose von Investitionskosten
Case study
  • Automotive
  • Recommendation Systems

Supplier Recommendation Tool

In diesem Projekt haben wir durch die Anwendung von maschinellem Lernen und statistischen Modellen die erwarteten Ausfallzeitpunkte von Bauteilen und Motorkomponenten vorhergesagt.

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Supplier Recommendation Tool
Case study
  • Automotive
  • Predicitive Maintenance

Predictive Maintenance in Automotive

In diesem Projekt haben wir durch die Anwendung von maschinellem Lernen und statistischen Modellen die erwarteten Ausfallzeitpunkte von Bauteilen und Motorkomponenten vorhergesagt.

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Predictive Maintenance in Automotive
Case study
  • Automotive
  • Customer Analytics

EBIT Forecasting

In diesem Projekt haben wir ein Machine Learning Modell zur Prognose des zu erwartenden EBIT (Earning before interest and taxes) in den nächsten ein bis drei Monaten entwickelt und implementiert.

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EBIT Forecasting
Case study
  • Automotive
  • Data Engineering

Einführung eines Frameworks zur Datenintegration bei einem Automobilhersteller

Wir entwickelten ein standardisiertes Framework für einen Automobilhersteller zur effizienteren und zuverlässigeren Integration von Datenquellen in ein Data Lakehouse.

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Einführung eines Frameworks zur Datenintegration bei einem Automobilhersteller
Case study
  • Automotive
  • Data Engineering
  • Frontend Solution
  • Pricing Analytics

Optimierung der Supply-Chain-Pricing-Strategie für einen Automobilzulieferer

Wir optimierten die Supply-Chain-Pricing-Strategie für einen Automobilzulieferer für mehr Transparenz in den Kostenstrukturen, optimierte Margen und höhere Effizienz in der gesamten Supply Chain.

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Optimierung der Supply-Chain-Pricing-Strategie für einen Automobilzulieferer
Case study
  • Automotive
  • Data Engineering
  • Recommendation Systems

Steigerung der In-Car-Service-Verkäufe durch ein personalisiertes Empfehlungssystem

Wir entwickelten ein personalisiertes Empfehlungssystem für einen Automobilhersteller, das die In-Car-Service-Verkäufe steigert und die Kundenzufriedenheit erhöht.

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Steigerung der In-Car-Service-Verkäufe durch ein personalisiertes Empfehlungssystem
Case study
  • Automotive
  • Reporting

Eine einheitliche Reporting-Plattform für einen Automobilhersteller

Durch den Einsatz modernster Webtechnologien entwickelten wir eine maßgeschneiderte Plattform, die den Zugang, die Nutzung und die Verwaltung von Data-Science-Reports vereinfacht und zudem erweiterbar ist.

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Eine einheitliche Reporting-Plattform für einen Automobilhersteller
Case study
  • Automotive
  • Frontend Solution

Effiziente Fahrzeugflottenplanung durch Frontend-Datenvisualisierung

Wir entwickelten ein maßgeschneidertes Frontend, das unseren Kunden für zukünftige Herausforderungen in der strategischen Portfolioplanung rüstet.

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Effiziente Fahrzeugflottenplanung durch Frontend-Datenvisualisierung
Case study
  • Automotive
  • GenAI

Produktions­datenanalyse mit personalisiertem KI-Assistenten

Unser Kunde suchte eine Lösung, um Produktionsdaten in Echtzeit und natürlicher Sprache abzurufen. Wir entwickelten einen generativen KI-Assistenten, der komplexe Daten benutzerfreundlich und ohne tiefes technisches Wissen zugänglich macht.

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Produktions­datenanalyse mit personalisiertem KI-Assistenten
Case study

Unsere Stärke

statworx ist eines der führenden Beratungs- und Entwicklungs-unternehmen für Daten & KI im deutschsprachigen Raum.

Wir beschäftigen uns intensiv mit den Schnittstellen zwischen Menschen, Wirtschaft, Gesellschaft, Umwelt und KI-Technologie.

Sebastian Heinz
Gründer & CEO von statworx

Unsere Spotlight-Themen auf einen Blick:

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Tools, Partnerschaften & Technologien
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Jahre Erfahrung in Data Science, ML und KI

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Kunden aus 10 Industrien und weiter wachsend

85+

Expert:innen aus mehr als 17 Studienrichtungen

1.000+

Daten- und KI-Projekte erfolgreich umgesetzt

AI Automotive: Heute auf morgen vorbereiten

Die Zukunft der Automobilindustrie ist digital. Data Science und KI in Automotive sind die Schlüssel zu dieser Transformation. Sie ermöglichen innovative Services und neue datengetriebene Ge­schäfts­­mode­lle für vernetzte Fahrzeuge, wodurch zusätzliche Einnahme­quellen erschlossen werden. Schon heute kann KI in der Auto­mobil­industrie in Kombination mit personalisierten, daten­getriebenen Services und Angeboten die Kundenloyalität stärken und das Fahrerlebnis verbessern. Gleich­zeitig unter­stützt KI dabei, Risiken frühzeitig zu erkennen, Ent­wicklungs­zeiten zu verkürzen und technologische Fortschritte schneller in marktfähige Lösungen zu überführen.

Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in der Automobilindustrie wird in den kommenden Jahren weiter zunehmen, da Fahrzeuge, Produktionsprozesse und Services immer stärker vernetzt und software­getrieben werden. Setzen Sie als Unternehmen jetzt auf KI in der Automobil­branche und schaffen Sie damit die Grundlage, um zukünftige Technologien schneller zu integrieren und lang­fristig wettbewerbsfähig zu bleiben.

Whitepaper: Data Science & KI in der Automobilindustrie

Unsere Services

KI-Beratung

Wir beraten Sie bei der Identifikation geeigneter Data Science und KI-Anwend­ungs­gebiete, der Auswahl von Technologien, dem Aufbau von Daten­architekturen und der Entwicklung Ihrer indi­vidu­ellen Daten-und KI-Strategie.

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KI-Einstiegs­angebote

Sie stehen noch am Anfang Ihrer Daten- und KI-Reise? Bei uns finden Sie verschiedene Work­shops, Trai­nings und schnell einsatz­­bereite KI-Lös­ungen, die sich perfekt für die ersten Schritte mit Data Science und KI eignen.

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KI-Lösungen

Wir entwickeln auf Ihre Anforderungen zuge­schnittene Data Science und KI-Lösungen. Dabei unterstützen wir Sie von der Idee bis zur produk­tiven Lösung. Anschließend sorgen wir für den reibungslosen Betrieb.

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KI-Weiterbildung

Ob technische oder methodische Fähigkeiten, Data Literacy oder Datenkultur - unsere Formate setzen auf interaktive und inspirierende Lern­methoden. Wir schulen Einsteiger:innen, Spezialist:innen und Führungs­kräfte.

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Marcel Plaschke
Marcel Plaschke
Head of Strategy, Sales & Marketing
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KI in der Automobilindustrie: Häufige Fragen und Antworten

Wie profitieren Unternehmen konkret von Künstlicher Intelligenz in der Automobilindustrie?

Unternehmen aus der Automobil­industrie profitieren von KI, indem sie Produktionsprozesse stabi­lisieren, Kosten reduzieren und ihre Produktqualität erhöhen. KI und Data Science in Automotive ermöglicht präzise Prognosen, automatisierte Qualitäts­kontrollen, personalisierte Fahrerlebnisse und effizientere Supply Chains. Dadurch verbessern Hersteller, Zulieferer und Mobilitäts­anbieter sowohl ihre operative Performance als auch ihre strategische Entscheidungs­fähigkeit.

Welche Voraussetzungen braucht mein Unternehmen für den Einsatz von AI in Automotive?

Grundlage für erfolgreiche KI-Projekte sind verfügbare Daten, klare Zielsetzungen und eine passen­de technische Infrastruktur. Sie müssen jedoch nicht perfekt aufgestellt sein, um zu starten – wir unterstützen Sie von Anfang bis Ende bei Ihrem Projekt.

Künstliche Intelligenz Automotive: Wie unterstützt statworx Unternehmen bei KI-Projekten?

statworx begleitet Sie von der ersten Idee bis zur produktiven Lösung von KI in Automotive. Wir identifizieren relevante Anwendungsfälle, entwickeln maßgeschneiderte Modelle, bauen belast­bare Datenarchitekturen und integrieren Lösungen direkt in Ihre Systeme und Prozesse. Zusätzlich bieten wir Workshops, Trainings und KI-Weiterbildungen an, damit Ihr Team nachhaltig vom Einsatz moderner Data-Science- und AI-Technologien profitiert.

Wie lange dauert die Umsetzung von KI in der Automobilindustrie?

Die Projektdauer hängt vom Anwendungsfall ab. Proof-of-Concepts oder Einstiegsprojekte dauern meist wenige Wochen, während größere Lösungen – etwa Prognosemodelle, Qualitätsverfahren oder Connected-Car-Analysen – mehrere Monate umfassen können. Unsere Erfahrung zeigt: Mit einem klar definierten Scope und agiler Zusammenarbeit lassen sich schnelle, messbare Ergebnisse erzielen.

Marcel Plaschke
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Marcel Plaschke
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