Mehr Rendite mit künstlicher Intelligenz in der Autoindustrie

R
 
5.0 (1)
Bewertung schreiben

Künstliche Intelligenz (KI) kann zum Renditeturbo für Autohersteller werden: Bis 2025 lassen sich durch den Einsatz maschinellen Lernens bis zu 215 Mrd. US-Dollar an zusätzlichem Wert in der weltweiten Autoindustrie schaffen. Die Hersteller könnten damit ihre Rendite (EBIT) im Maximalfall um 9 Prozentpunkte erhöhen. Dies geht aus einer Studie der Unternehmensberatung McKinsey & Company hervor.

Demnach kann den größten Wertbeitrag das maschinelle Lernen im Herstellungsprozess leisten: In der Produktion können bis zu 61 Mrd. Dollar eingespart werden, beispielsweise durch KI-basierte Qualitätskontrolle. Weitere Potenziale liegen im Einkauf (51 Mrd. Dollar) etwa durch höhere Transparenz im Zulieferermarkt und in der Intralogistik (22 Mrd. Dollar), beispielsweise durch autonome Bandbelieferung. Bis zu 31 Mrd. Dollar können an Wert im Marketing und Vertrieb geschaffen werden, der Großteil davon dank höherer Umsätze durch KI-gestützte Preissetzung und Empfehlungen. Dies ist das Ergebnis einer aktuellen Studie mit dem Titel "Artificial intelligence - automotive's new value-creating engine", für die McKinsey & Company die Auswirkungen des maschinellen Lernens auf Autohersteller analysiert und über hundert Industrie- und KI-Experten interviewt hat.

"Üblicherweise steigern Autohersteller ihre Produktivität jährlich im Schnitt um rund 2 Prozent pro Jahr", sagt Andreas Tschiesner, Leiter der europäischen Automobilberatung von McKinsey. "Allein durch maschinelles Lernen ist in den kommenden Jahren ein jährliches Produktivitätswachstum von zusätzlichen 1,3 Prozent machbar. KI wird damit zum Renditeturbo für die Autoindustrie." Ein Großteil der Wertschöpfungseffekte durch KI sei dabei für alle Autohersteller ähnlich hoch, vor allem in der Produktion. Tschiesner: "Der harte Wettbewerb im Sektor wird voraussichtlich dazu führen, dass ein Teil der Kostenvorteile an den Kunden weitergegeben wird."

Gleichzeitig wird KI zu einem Wettbewerbsfaktor, mit dem sich Hersteller voneinander absetzen können. Das gilt bei der Nutzung künstlicher Intelligenz für autonomes Fahren ebenso wie in der Entwicklung moderner Mobilitätskonzepte, die auf KI basieren. Fast 70% der Kunden sind schon heute bereit, für bessere Features bei assistiertem und autonomem Fahren die Marke zu wechseln. Dominik Wee, Partner im Münchener Büro von McKinsey und Co-Autor der Studie: "Insbesondere Premiumhersteller mit ihren anspruchsvollen Kunden sollten einen technischen Vorsprung auch bei KI-basierten Anwendungen demonstrieren, zum Beispiel in der sprachbasierten Interaktion mit dem Fahrzeug oder bei der Parkplatzsuche."

Matthias Kässer, ein weiterer Autor der Studie und Partner im Münchener Büro von McKinsey: "Es ist wichtig, die für KI notwendigen Fähigkeiten jetzt aufzubauen und die Transformation einzuleiten.". Der Erfolg hänge von vier Faktoren ab:

  1. - Vorhandene Daten sammeln und aufbereiten: Werthaltige Daten sind die Grundlage für maschinelles Lernen. Unternehmen sollten ihre Daten sammeln und harmonisieren. Denkbar ist auch, Kunden- und Fahrzeugdaten im Rahmen der gesetzlichen Vorgaben aufzubereiten und Drittanbietersysteme einzubinden, etwa die der Händler.

  2. - Partner-Ökosystem managen: Autohersteller können nicht alle Fähigkeiten für das maschinelle Lernen alleine aufbauen und vorhalten. Partnerschaften mit Technologieunternehmen im Hard- und Softwarebereich können dabei helfen, schneller zu entwickeln und den eigenen Investitionsbedarf zu verringern.

  3. - Ein KI-Betriebssystem etablieren: Autohersteller müssen die technischen Grundlagen schaffen, um die große Menge an Daten zu verarbeiten. Die IT-Systeme müssen dafür standardisiert und gegebenenfalls für Drittanbieter geöffnet werden, um neue Anwendungen schnell umzusetzen.

  4. - Fähigkeiten und Teams aufbauen: Eine zentrale Einheit hilft, alle KI-basierten Projekte innerhalb der Organisation aufzusetzen, zu begleiten und die Partnerschaften mit Drittanbietern zu betreuen. Notwendig ist auch, spezielle Talente an Bord zu holen - beispielsweise Datenspezialisten, Programmierer und Experten für maschinelles Lernen.

"Diese vier Schritte helfen, die KI-Transformation kurzfristig anzustoßen", sagt Kässer. "Und langfristig ist es wichtig, schnell relevante Anwendungsfelder zu finden, Pilotprojekte aufzusetzen und erfolgreiche Vorhaben rasch auf das gesamte Unternehmen zu übertragen."

Über McKinsey

McKinsey & Company ist die in Deutschland und weltweit führende Unternehmensberatung für das Topmanagement. 27 der 30 DAX-Konzerne zählen aktuell zu den Klienten. In Deutschland und Österreich ist McKinsey mit Büros an den Standorten Berlin, Düsseldorf, Frankfurt am Main, Hamburg, Köln, München, Stuttgart und Wien aktiv, weltweit mit über 120 Büros in mehr als 60 Ländern.

Art Veröffentlichung:
Mehrfach
IT-Thema des Eintrags?
  • Auto-ID
  • Automotive
Kontaktdaten Unternehmen / Pressekontakt:

McKinsey & Company
www.mckinsey.de/medien
Inhalt weiterempfehlen / teilen:

Benutzer-Bewertungen

1 Bewertungen

Bewerten Sie den Artikel: 
 
5.0  (1)
Haben Sie schon ein Konto?
Ratings
Bewerten Sie den Artikel:
Fachartikel
Für die Bewertung des Fachartikels, wie ist Ihr Status zum Thema oder wie schätzen Sie sich ein?
Datenschutz Kommentar
Durch das Anhaken der folgenden Checkbox und des Buttons "Absenden" erlaube ich www.ecin.de die Speicherung meiner oben eingegeben Daten:
Um eine Übersicht über die Kommentare / Bewertungen zu erhalten und Missbrauch zu vermeiden wird auf www.ecin.de der Inhalt der Felder "Name", "Titel" "Kommentartext" (alles keine Pflichtfelder / also nur wenn angegeben), die Bewertung sowie Deine IP-Adresse und Zeitstempel Deines Kommentars gespeichert. Sie können die Speicherung Ihres Kommentars jederzeit widerrufen. Schreiben Sie uns einfach eine E-Mail: "redaktion / at / ecin.de". Mehr Informationen welche personenbezogenen Daten gespeichert werden, finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.
Ich stimme der Speicherung meiner personenbezogenen Daten zu:
Kommentare
Bewerten Sie den Artikel: 
 
5.0
Bewertungs-Knowhow:
Leser
G

Haftungsausschluss Fachartikel

ECIN.de bietet unter www.ecin.de/fachartikel einen Bereich zum Veröffentlichen von (werblichen) Fachartikeln. Dies bedeutet, dass zwar Fachwissen von Experten vermittelt wird, aber gleichzeitig auch die Tätigkeiten eines Experten oder eines Unternehmens in Form von Textinhalten und Verlinkungen präsentiert werden können.

Für den Inhalt der Fachartikel ist allein deren Urheber verantwortlich.

ECIN.de distanziert sich von dem Inhalt der Fachartikel. Der Inhalt der Fachartikel wurde von ECIN.de weder auf ihre Richtigkeit noch darauf überprüft, ob damit die Rechte Dritter verletzt werden.

Wenn Ihnen ein Rechtsverstoß auffällt kontaktieren Sie ECIN.de