Werden Autos in naher Zukunft fliegen können? Wahrscheinlich nicht, aber sie werden KI-gestützte Embedded Systems haben! Der Automobilsektor durchläuft derzeit bedeutende Veränderungen, um sich an das neue Zeitalter der KI-Technologie anzupassen.
Die Digitalisierung und Modernisierung dieser Branche ermöglichen es Ingenieuren, innovative und verbesserte Fahrzeuge zu entwickeln, die nicht nur die Qualität und Sicherheit steigern, sondern auch das gesamte Fahrerlebnis verbessern. KI-gestützte Embedded Systems heben die Automobilproduktion auf ein neues Niveau und verschaffen Automobilherstellern einen Wettbewerbsvorteil.
Allerdings treibt dieser Wandel auch die Fachkräftelücke in der Entwicklung von Embedded Software voran, was für Unternehmen, die in der Automobilinnovation führen wollen, eine Herausforderung darstellt. Wie wird KI Embedded Systems in Fahrzeugen beeinflussen, und wie können Unternehmen die richtigen Fachkräfte mit diesen speziellen Fähigkeiten finden?
Investitionen in KI im Automobilsektor
Automobilunternehmen verlagern ihren Fokus von einer mechanisch geprägten hin zu einer KI- und softwaregetriebenen Strategie. Eine von McKinsey durchgeführte Umfrage unter 30 europäischen Automobil- und Fertigungsunternehmen ergab, dass über 40 % der Befragten bis zu 5 Millionen Euro in generative KI-Forschung und -Entwicklung investiert haben. Bei 10 % der Unternehmen lag dieser Betrag sogar bei über 20 Millionen Euro.
Obwohl 70 % dieser Unternehmen generative KI-Anwendungen in ihre F&E-Prozesse integrieren, befinden sich die meisten Pilotprogramme noch in der frühen Entwicklungsphase. Dies wirft die Frage auf, warum es so schwierig ist, KI systematisch in die Forschung und Entwicklung einzubinden.
Ein weiterer Bericht von IBM befragte mehr als 1.200 Führungskräfte der globalen Automobilindustrie zu ihren Erwartungen für das Jahr 2035. Sie prognostizieren, dass 74 % der Fahrzeuge im Jahr 2035 softwaredefiniert und KI-gestützt sein werden. Folglich werden 51 % ihrer Einnahmen aus digitalen und softwarebezogenen Quellen stammen, darunter autonomes Fahren, verbesserte Fahrerlebnisse und funktionale Upgrades. Um diese Möglichkeiten nicht zu verpassen, wird erwartet, dass Automobilhersteller ihre F&E-Budgets verdreifachen, von heute 21 % auf 58 % im Jahr 2035.
KI-gestützte Embedded Systems
1. Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonome Fahrzeuge (AVs)
KI spielt eine entscheidende Rolle in Embedded Systems innerhalb von ADAS, indem sie Echtzeitdaten von Kameras, LiDAR, Ultraschallsensoren und RADAR nutzt. Diese Technologien erkennen Fußgänger, Gefahren, Verkehrsschilder und Objekte und tragen so zur Verbesserung der Sicherheit bei. Funktionen wie adaptive Geschwindigkeitsregelung, Spurhalteassistenten, automatische Notbremsungen und Totwinkelwarnsysteme machen Fahrzeuge sicherer denn je.
Diese Fortschritte in ADAS treiben auch die Entwicklung und Zuverlässigkeit autonomer Fahrzeuge voran. ADAS korrigiert menschliche Fehler und ermöglicht so Fortschritte im autonomen Fahren. Laut dem IBM-Bericht erwarten 65 % der Führungskräfte, dass Kunden bis 2035 autonome Fahrfunktionen fordern. Allerdings glauben nur 23 %, dass Level-4- und Level-5-Funktionen aufgrund technischer Herausforderungen, regulatorischer Rahmenbedingungen und gesellschaftlicher Akzeptanz erreichbar sind.
Die fünf Level des autonomen Fahrens sind:
- 0: Keine Automatisierung
- 1: Fahrerassistenz
- 2: Teilweise Automatisierung
- 3: Bedingt automatisiertes Fahren
- 4: Hohe Automatisierung
- 5: Vollständige Automatisierung
2. Vorausschauende Wartung und Energieeffizienz
KI-Algorithmen in eingebetteten Systemen werden die Sensordaten von Fahrzeugen analysieren, um Komponentenausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dies senkt nicht nur die Kosten, sondern verbessert auch die Zuverlässigkeit und Sicherheit der Fahrzeuge.
Obwohl KI-gesteuerte Software für die Fahrzeugwartung von Vorteil sein wird, gibt es ein Paradoxon. Je mehr Software ein Auto hat, desto komplexer wird seine Wartung. Daher müssen Embedded Systems mit Hilfe eines optimierten Datenmanagements, schlanker Softwaresysteme und standardisierter Hardwareplattformen vereinfacht und wartbar gemacht werden.
Neben der Wartung optimieren KI-gesteuerte Embedded Systems auch das Batterie- und Energiemanagement. Heutzutage haben Elektroautos in der Regel eine Reichweite zwischen 100 km und 500 km. Eingebettete KI-Systeme werden den Energieverbrauch von E-Fahrzeugen erhöhen, indem sie die Batterienutzung verwalten und die Ladeeffizienz durch fortschrittliche Algorithmen verbessern. Eingebettete KI-Systeme können beispielsweise den Zustand der Batterie überwachen und optimale Ladepunkte vorschlagen, um die Lebensdauer der Batterie und die Reichweite zu maximieren.
3. Infotainment
Automobilhersteller, die in neue und exklusive KI-gesteuerte Funktionen investieren, um das Fahrerlebnis insgesamt zu verbessern, werden sich einen Wettbewerbsvorteil in der Automobilbranche verschaffen. Infotainment-Systeme bieten ein individuelles Unterhaltungs- und Fahrerlebnis, das von vielen Fahrern sehr geschätzt wird.
Man denke nur an die Integration von ChatGPT in den IDA-Sprachassistenten von Volkswagen, um die Sprachsteuerung zu verbessern, oder an das BMW Operating System X, das die Marke BMW stärkt und ihre digitale und technologische Abhängigkeit von Dritten verringert.
Ein weiteres Merkmal KI-gestützter Embedded Systems ist die Verkehrsoptimierung, die durch die Nutzung von Echtzeitdaten zur Vorhersage von Verkehrsmustern und zur Erarbeitung optimierter Routen erreicht wird. Algorithmen des maschinellen Lernens erweitern diese Funktion, indem sie Routen auf der Grundlage von Fahrerpräferenzen und Verkehrsbedingungen empfehlen.
Über die KI-gesteuerten Sprachassistenten und die Verkehrsoptimierung hinaus analysieren maschinelle Lernmodelle Muster und Fahrerverhalten, um Fahrerprofile zu personalisieren. Dazu gehört die automatische Anpassung von Sitzpositionen, Unterhaltungsvorlieben und Fahrmodi für ein noch individuelleres Fahrerlebnis.
4. Verbesserte Cybersicherheit für Fahrzeuge
Eine der dringendsten Herausforderungen bei KI-gestützten Systemen in Fahrzeugen ist die Cybersicherheit. Aufgrund der riesigen Datenmengen, die gesammelt und analysiert werden, müssen alle sensiblen und privaten Informationen geschützt werden. IBM erklärt dazu:
„IEin „Secure-by-Design“-Ansatz, der Sicherheit und Datenschutz in den gesamten Produktlebenszyklus einbezieht, kann helfen, die Abwehrkräfte zu stärken.“
Elmar Pritsch, Deloitte Consulting GmbH, betont außerdem:
„Im Gegensatz zur Null-Fehler-Mentalität des traditionellen Produktdesigns ist Software nicht frei von Fehlern und wird möglicherweise nie ganz fertig sein. OEMs sollten die Komplexität reduzieren und eine SDV-Onboard-Architektur mit einem SDV-gesteuerten Backend für sofortige Fehlerbehebungen und Sicherheits-Patches einrichten. Die erfolgreichsten OEMs werden diese Plattform nutzen, um zusätzlichen Wert zu schaffen, indem sie neue Funktionen und Dienste von Drittanbietern während des gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs anbieten.“
Neben der eigentlichen Cybersicherheit verschafft ein robustes Sicherheitssystem den Automobilherstellern auch einen Wettbewerbsvorteil. Laut dem IBM-Bericht „Automotive 2035“ ist die Cybersicherheit einer der wichtigsten Faktoren für die Definition von Wettbewerbsvorteilen. Aufgrund der langen Lebensdauer von Fahrzeugen und der ständigen Weiterentwicklung von Cyberangriffen bleibt die Cybersicherheit jedoch für die meisten Automobilhersteller eine große Herausforderung.
Zu den wichtigsten Lösungen zur Verbesserung der Fahrzeugsicherheit mit KI-gestützten Systemen gehören Vehicle Security Operations Centres (VSOCs), Intrusion Detection Systems (IDS) und ein Secure-by-Design-Ansatz. All diese Lösungen zielen darauf ab, Sicherheitsvorfälle effektiv zu verhindern, zu überwachen und darauf zu reagieren.
5. Fahrzeugherstellung und Qualitätskontrolle
Embedded Systems werden nicht nur in das Endprodukt integriert, sondern spielen auch eine entscheidende Rolle bei der Herstellung und Qualitätskontrolle. Mit KI-gesteuerten eingebetteten Systemen können Automobilhersteller die Produktion rationalisieren, verbessern und beschleunigen, was letztlich zu einer schnelleren Lieferung, besseren Lösungen und weniger Fehlern führt.
Ein Beispiel sind Computer-Aided Design (CAD)-Tools, die Designprozesse automatisieren und beschleunigen. Diese Werkzeuge generieren nicht nur mögliche Entwürfe, sondern vergleichen auch Modelle mit Leistungsparametern. Ein weiteres Beispiel stammt von BMW, das einen GenAI-Assistenten entwickelt hat, um die Optimierung der Infrastruktur auf AWS für mehr als 450 DevOps-Teams zu beschleunigen.
KI-gestützte Embedded Systems in Fabriken automatisieren auch die Qualitätsprüfung, Fehlererkennung und Optimierung von Produktionslinien. Embedded AI-Systeme überwachen Echtzeitdaten von Sensoren und IoT-Geräten, optimieren Arbeitsabläufe und erkennen Ineffizienzen, bevor sie die Produktion beeinträchtigen. Darüber hinaus ermöglicht KI die vorausschauende Wartung von Fabrikmaschinen, wodurch Ausfallzeiten reduziert und ein unterbrechungsfreier Produktionsbetrieb gewährleistet wird.
Ein gutes Beispiel kommt von Audi, das KI einsetzt, um zu prüfen, ob einzelne Schweißnähte ordnungsgemäß ausgeführt werden, und um Risse in Pressteilen zu erkennen und so die Qualitätskontrolle zu verbessern.
Der Einfluss von KI auf Embedded-Recruiting
Fachkräftmangel
IBM hat in seinem Automobilbericht für 2035 festgestellt, dass 74 % der Führungskräfte sagen, dass sie eine stark mechanisch geprägte Kultur haben, die nur schwer zu ändern ist. Die Herausforderung für die Führungskräfte besteht darin, dass sie Mitarbeiter brauchen, die sowohl über Softwareentwicklungs- als auch über traditionelle Fahrzeugtechnikkenntnisse verfügen. Aufgrund dieser Nischenanforderungen werden sie diese Talente nicht vor 2034 haben, um ihre Softwareziele zu erreichen.
Die Nachfrage nach Fähigkeiten in eingebetteten Systemen hat sich von einem mechanisch orientierten Ansatz zu einem KI-gesteuerten Ansatz verlagert, der Fähigkeiten wie Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen und Hardware-Integration erfordert.
Darüber hinaus benötigen Fachkräfte aufgrund des kollaborativen Umfelds nicht nur die richtige Erfahrung und Hard Skills, sondern auch Soft Skills wie Teammanagement, Kommunikation und Organisation.
Recruiting-Strategien
Die Kombination aus Teamwork-Fähigkeiten und Nischenfachwissen macht es für Automobilhersteller besonders schwierig, die richtigen Fachleute für Embedded Systems zu finden, um KI-gesteuerte Embedded-Systeme in ihre Automobilstrategie zu integrieren. Die Unternehmen konkurrieren nicht nur mit ihren direkten Konkurrenten, sondern auch mit anderen Technologiesektoren, die Spezialisten für eingebettete Systeme mit KI-Kenntnissen benötigen.
Natürlich gibt es einige interne Rekrutierungs- und HR-Strategien, die Automobilhersteller umsetzen können, wie z. B.:
- Interne Ausbildungsprogramme
- Hochschul- und Traineeprogramme
- Einstellung von Freiberuflern
Eine weitere Option ist die Zusammenarbeit mit einem auf Embedded Systems spezialisierten Personalvermittlungsunternehmen. Diese Unternehmen haben in der Regel Zugang zu einem breiteren Talentpool als die meisten Automobilhersteller, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, die richtigen Experten zu finden.
Personalvermittler können auch dazu beitragen, die Kosten zu senken, indem sie Kandidaten schneller finden und den Einstellungsprozess verwalten. Die mit der internen Rekrutierung verbundenen Ausgaben können dann anderen Personalinitiativen oder Abteilungen zugewiesen werden, um die Kosteneffizienz zu verbessern.
Wie kann die Amoria Bond Automobilherstellern helfen?
Amoria Bond verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung in der MINT-Rekrutierung und verfügt über einen globalen Fachkräftepool von Embedded Systems-Experten und Automobilingenieuren. Mit spezialisierten Teams auf mehreren Kontinenten haben unsere Personalvermittler erfolgreich zahlreiche Nischenfachkräfte für Embedded Software in der Automobilbranche vermittelt.
Unsere Teams sind spezialisiert auf:
- Hardware-Entwicklung
- Software-Entwicklung
- Systemtechnik
- Verifizierung und Validierung
- Sicherheit
- Echtzeit-Systeme
- Systemprüfung
Der Vorteil einer Partnerschaft mit Amoria Bond besteht nicht nur darin, dass wir die besten Kandidaten für Ihre Stelle identifizieren, sondern auch darin, dass wir während des gesamten Einstellungsprozesses 360°-Personallösungen anbieten und so eine maßgeschneiderte und effiziente Lösung für Ihren Einstellungsbedarf gewährleisten.
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