Fuhrpark: So treibt KI den Wandel in Wartung und Service voran

Von Yu Fang, CTO and Co-Founder von Sonatus

Moderne Fahrzeuge generieren stündlich Gigabytes an Daten, von denen aktuell noch ein Großteil ungenutzt bleibt. Durch die Kombination von Echtzeit-Fahrzeugdaten mit KI-gestützten Erkenntnissen können Automobilhersteller und Flottenmanager die Diagnosegenauigkeit verbessern, Reparaturprozesse optimieren und Ausfälle proaktiv verhindern. In der Praxis führt dies oft zu weniger Nutzungsausfällen, geringeren Kosten und einem reibungsloseren Besitz.

Als Chief Technology Officer und Mitbegründer von Sonatus habe ich mehr als zwei Jahrzehnte damit verbracht, fortschrittliche Technologien für Cloud-, Mobilfunk- und eingebettete Systeme zu entwickeln, einschließlich KI-basierter Tools zur Verbesserung der Sicherheit von gewerblichen Fahrzeugflotten. Die Arbeit mit hochqualifizierten Teams in Bereichen wie Rechenzentren sowie der Automobilindustrie hat mir eindrücklich gezeigt, welchen Wert Daten zusammen mit der Fähigkeit, in Echtzeit darauf zu reagieren, haben. Heute arbeitet Sonatus mit globalen Herstellern zusammen, um intelligente Diagnosen in großem Maßstab zu implementieren.

Vom reaktiven zum vorausschauenden Service

Bisherige Servicemodelle im Automobilsektor funktionieren reaktiv: Wenn etwas kaputt geht, leuchtet eine Warnlampe auf und ein Techniker beginnt mit der Fehlersuche. Probleme lassen sich jedoch nicht immer leicht reproduzieren. Dies führt oft zu wiederholten Werkstattbesuchen, verzögerten Reparaturen und Frustration beim Kunden.

KI bietet hier eine intelligentere Alternative: Durch die kontinuierliche Überwachung ihres Zustands können Fahrzeuge in Verbindung mit kontextbezogener Datenerfassung zeitnahe und situationsspezifische Einblicke liefern. Anstatt sich durch allgemeine Protokolldateien wühlen zu müssen, erhalten Serviceteams genau die Daten, die mit einem spezifischen Problem zusammenhängen, genau zu dem Zeitpunkt, als es aufgetreten ist. Zu den hierbei relevanten Daten gehören Protokolle von elektronischen Steuergeräten, Fehlercodes oder sogar kurze Sensor-Feeds, die in den Augenblicken vor einem Ereignis aufgezeichnet wurden.

Der Einsatz von KI ermöglicht eine schnellere Ursachenanalyse. Dies reduziert die Zahl der Werkstattaufenthalte und ermöglicht eine effektivere Einteilung und Priorisierung in den Servicebereichen.

Nicht immer mehr Daten, sondern die richtigen

Vernetzte Fahrzeuge liefern bereits heute eine Fülle von Daten. Die große Herausforderung bei deren Verarbeitung liegt nicht in der Menge, sondern in der Präzision. Bis 2030 könnte ein einzelnes Auto mehr als 25 GB pro Fahrstunde generieren, wobei die zunehmend fortschrittlichen Systeme in den Fahrzeugen die Rohdatenraten noch weiter in die Höhe treiben werden.

Daten können jedoch nur dann nutzbringend verwendet werden, wenn sie zielgerichtet und relevant sind. Anstatt passiv ganze Fahrten zu protokollieren, können moderne KI-Plattformen die Datenerfassung dynamisch auf der Grundlage spezifischer Ereignisse im Fahrzeug, etwa Anomalien im Bremsdruck, auslösen. Dies spart Bandbreite, beschleunigt die Gewinnung von Erkenntnissen und liefert hochwertige Informationen mit geringer Latenz. Diese ermöglichen Echtzeitanalysen und reduzieren Unsicherheiten bei der Diagnose.

Flotten und Hersteller profitieren von der Früherkennung

Vorausschauende Wartung ist besonders für gewerbliche Flotten wertvoll, bei denen Ausfallzeiten ihrer Fahrzeuge direkt zu Umsatzverlusten führen. KI-Systeme können in diesem Zusammenhang durch die Analyse von Mustern Ausreißer erkennen, aufkommende Risiken identifizieren und sogar Reparaturen empfehlen, bevor es zu einer Panne kommt. Bemerkenswert ist, dass in diesem Zusammenhang 57 Prozent der Automobilfachleute, die von Sonatus befragt wurden, die Monetarisierung von Fahrzeugdaten, einschließlich Diagnosen, als die wertvollste Chance für OEMs einstuften.

Hersteller können die Erkenntnisse aus den Analysen in Software-Update-Zyklen einfließen lassen und so Ingenieuren helfen, Probleme früher im Lebenszyklus des Fahrzeugs zu beheben. Laut einer Studie von McKinsey können Automobilhersteller, die Echtzeit-Feedbackschleifen nutzen, ihre Rückrufkosten um bis zu 30  Prozent senken. Über die Senkung der Servicekosten hinaus kann diese Art von Informationen außerdem dazu beitragen, das Vertrauen der Kunden und die Markentreue auch lange nach dem Verkauf aufrechtzuerhalten.

Innovationen während des gesamten Lebenszyklus

Da Fahrzeuge zunehmend softwaredefiniert sind, wird der Nutzen von KI in der Nachverkaufsphase immer mehr an Bedeutung gewinnen. Automobilhersteller möchten ihren Kunden über den reinen Autoverkauf hinaus während der gesamten Nutzungsdauer ihrer Fahrzeuge einen steigenden Mehrwert bieten, etwa durch reibungslosere Diagnosen, schnelleren Service oder weniger ungeplante Werkstattbesuche.

KI spielt bei der Erreichung dieser Kundenvorteile eine Schlüsselrolle. Indem Analysen darüber hinaus nicht mehr über die Cloud durchgeführt, sondern direkt in den Kern der Fahrzeugsysteme eingebettet werden, können Hersteller auch in Umgebungen mit begrenzter Bandbreite Echtzeit-Entscheidungen bereitstellen. Dadurch können zusätzlich auch skalierbarere, modulare Servicearchitekturen angeboten werden, die eine kontinuierliche Verbesserung über Flotten und Regionen hinweg ermöglichen.

Die Vorteile von KI bei der Fahrzeugdiagnostik liegen auf der Hand, aber zur Implementierung der entsprechenden Systeme müssen einige Hindernisse überwunden werden. Eine der größten Herausforderungen ist die Datenerfassung mit der richtigen Genauigkeit und Relevanz. Werden zu viele irrelevante Daten erfasst, kommen Speicher- und Bandbreitenkapazitäten schnell an ihre Grenzen. Werden zu wenig Daten analysiert, gehen potenziell wichtige Erkenntnisse verloren. KI-Systeme müssen sorgfältig abgestimmt und sensibilisiert werden, um Daten zu bestimmten Fahrzeugereignissen dynamisch zu erfassen und auszuwerten.

Datenschutz und die Zustimmung zur Datenerfassung sind ebenfalls wichtige Aspekte, die unbedingt berücksichtigt werden müssen. Das Erfassen und Übertragen von Fahrzeugdaten erfordert robuste Zustimmungsprozesse. Gleichzeitig muss bei der Handhabung sowohl bei Edge-Computing als auch in der Cloud die Sicherheit der Informationen gewährleistet sein. Da die hier zugrunde liegenden Vorschriften je nach Region variieren, müssen OEMs Systeme entwickeln, die sich an unterschiedliche gesetzliche Regelungen sowie Verbrauchererwartungen anpassen lassen.

Der Weg in die Zukunft

Schließlich gibt es noch den Faktor Mensch. KI-gestützte Diagnosen ersetzen Techniker nicht, sondern unterstützen sie. Die Akzeptanz der KI-Analysen hängt daher maßgeblich davon ab, dass Tools entwickelt werden, die klare, umsetzbare Erkenntnisse liefern, ohne die Komplexität der Arbeitsprozesse zu erhöhen. Bei Sonatus haben wir festgestellt, dass die Bereitstellung kontextbezogener, ereignisspezifischer Protokolle für Serviceteams den Diagnoseaufwand reduzieren und die Problemlösung beschleunigen kann.

KI ist in Automobilwerkstätten vielleicht noch kein gängiger Begriff, aber ihr Einfluss wächst. Indem sie Fahrzeugrohdaten in verwertbare Informationen umwandelt, hat sie das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Probleme diagnostiziert, Reparaturen durchgeführt und Fahrzeuge im Laufe der Zeit weiterentwickelt werden.

In den kommenden Jahren werden Automobilhersteller, die in diese stille Revolution investieren, ihren Kunden nicht nur intelligentere Autos, sondern auch intelligentere Erlebnisse rund um deren Nutzung bieten können.