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 KI Lösungen für Automobilzulieferer

Wie KI-Lösungen die Herausforderungen von Automobilzulieferern lösen können


KI Lösungen & Use-Cases für Automobilzulieferer. 

Herausforderungen für Automobilzulieferer


Seit 2020 sehen sich Automobilzulieferer mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert: Unterbrochene Lieferketten, steigende Energie- und Rohstoffkosten, der Übergang zur Elektromobilität und große Produktionsschwankungen üben enormen Druck auf die Branche aus. Automobilzulieferer sind ein zentraler Bestandteil der Wertschöpfungskette der Automobilindustrie, und ihre Fähigkeit, flexibel und effizient zu agieren, ist entscheidend für den Erfolg der gesamten Branche. Leider haben die zahlreichen Krisen und Umbrüche in den letzten Jahren die Belastungen für Zulieferer dramatisch erhöht.

KI Lösungen für Automobilzulieferer

 

  1. Lieferkettenunterbrechungen und Materialengpässe: Die Automobilzulieferindustrie ist hochgradig globalisiert, und selbst kleinere Unterbrechungen können weitreichende Auswirkungen auf die gesamte Lieferkette haben. Insbesondere die Abhängigkeit von spezifischen Komponenten und Rohstoffen hat zu Engpässen geführt, die schwer zu überwinden sind. Fehlende Materialien haben nicht nur Produktionsstopps verursacht, sondern auch die Kosten für betroffene Komponenten in die Höhe getrieben.
  2. Steigende Energie- und Rohstoffkosten: Die Energiepreise und Rohstoffkosten sind auf ein neues Hoch geklettert, was für die Zulieferer, die in der Regel energieintensive Produktionsprozesse betreiben, eine erhebliche Herausforderung darstellt. Vor allem mittelständische Unternehmen, die weniger in der Lage sind, Preissteigerungen an ihre Kunden weiterzugeben, stehen unter einem enormen finanziellen Druck.
  3. Transformationsdruck zur Elektromobilität: Die Automobilindustrie durchläuft aktuell eine der größten Transformationen ihrer Geschichte – die Umstellung von Verbrennungsmotoren auf Elektromobilität. Für Zulieferer bedeutet dies die Anpassung und Neuausrichtung ihrer gesamten Produktionsprozesse und die Entwicklung neuer Kompetenzen. Gleichzeitig erfordern neue regulatorische Anforderungen und die wachsende Nachfrage nach klimafreundlicheren Lösungen umfassende Investitionen.
  4. Schwankende Produktionsvolumen: Automobilzulieferer sehen sich auch mit starken Schwankungen bei den Produktionsvolumen konfrontiert. Die Unsicherheit in der Branche, verstärkt durch die Verknappung wichtiger Rohstoffe und die volatilen Märkte, erschwert eine effiziente Planung der Produktion. Viele Unternehmen kämpfen mit der Tatsache, dass sie mal unterkapazitiv arbeiten, um Kosten zu sparen, und dann wieder Produktionsspitzen ausgleichen müssen, ohne ausreichend Ressourcen zur Verfügung zu haben.
  5. Steigender Wettbewerbsdruck und sinkende Margen: Die gesamte Automobilindustrie steht unter erheblichem Druck, die Kosten zu senken. Das führt dazu, dass OEMs (Original Equipment Manufacturers) zunehmend versuchen, diese Kostenreduktion auf ihre Zulieferer zu übertragen. In Verbindung mit steigenden Rohstoff- und Energiekosten führt dies zu einer Erosion der Margen, was es für viele Unternehmen schwierig macht, profitabel zu bleiben.

Wie kann KI diese Herausforderungen bewältigen? Unsere Ansätze und Lösungen.

Künstliche Intelligenz bietet innovative Werkzeuge, um diesen Problemen gezielt zu begegnen und die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. KI-Lösungen ermöglichen es, Effizienzpotenziale zu heben, Kosten zu senken und Flexibilität in Produktionsprozessen zu gewährleisten. Nachfolgend werden einige konkrete Anwendungsbereiche von KI beschrieben, die auf die speziellen Herausforderungen von Automobilzulieferern zugeschnitten sind. Nelpx steht Ihnen jederzeit zur Seite und bietet ein breites KI Hersteller-Portfolio, um Sie bestmöglich zu unterstützen. 


Lieferkettenoptimierung durch KI-gestützte Prognosen

Ein zentrales Problem der letzten Jahre war die Instabilität der Lieferketten. KI-Systeme sind in der Lage, diese Instabilität abzumildern, indem sie potenzielle Engpässe frühzeitig erkennen und mögliche Alternativen aufzeigen. Mit Lösungen von unseren Partnern können Automobilzulieferer die Nachfrage genauer prognostizieren, Logistikprozesse optimieren und Bedarfe frühzeitig sichern. Darüber hinaus kann die KI auch wirtschaftliche Trends und globale Ereignisse analysieren, um Risiken für die Lieferkette zu identifizieren, bevor sie zu ernsthaften Problemen werden.

Use Case: Ein Automobilzulieferer setzt eine KI-Lösung von einem unserer Partner ein, um Lieferkettenrisiken in Echtzeit zu analysieren. Die KI erkennt eine Verzögerung bei einer wichtigen Rohstofflieferung und simuliert alternative Beschaffungsszenarien. Diese KI-basierte Entscheidungsunterstützung ermöglicht es dem Zulieferer, eine alternative Lieferquelle zu finden, sodass Produktionsunterbrechungen vermieden werden. Zusätzlich bietet die KI eine visuelle Darstellung der Engpässe und hilft dabei, die Lieferkette proaktiv neu zu gestalten, um zukünftigen Risiken vorzubeugen.


Energieeffizienz durch KI-gesteuerte Produktionsprozesse

Die stark gestiegenen Energiekosten setzen Automobilzulieferer enorm unter Druck. Mithilfe von KI lassen sich Produktionsanlagen energieeffizienter betreiben. Führende KI-Anbieter aus unserem Netzwerk bieten Lösungen an, die Produktionsprozesse in Echtzeit analysieren und Anpassungsvorschläge zur Reduzierung des Energieverbrauchs machen. Die KI kann nicht nur Energieverbräuche überwachen, sondern auch historische Daten analysieren, um langfristige Einsparpotenziale zu identifizieren und Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.

Use Case: Ein Zulieferer nutzt eine KI-Plattform, die über unsere Partnerschaften erhältlich ist, um den Energieverbrauch in seinen Produktionsstätten zu analysieren. Die KI identifiziert ineffiziente Energieverwendung in Bereichen wie Heizung und Kühlung und nimmt Anpassungen vor, um den Energieverbrauch zu optimieren. Diese Maßnahmen führen zu einer Einsparung von bis zu 20 % und reduzieren nicht nur die Energiekosten, sondern verbessern auch die Umweltbilanz des Unternehmens. Die KI erstellt zusätzlich detaillierte Berichte, die Entscheidungsträgern dabei helfen, Investitionen in energieeffiziente Technologien besser zu planen.


Qualitätskontrolle und Fehlererkennung in Echtzeit

Aufgrund der steigenden Materialkosten werden Produktionsfehler immer kostspieliger. KI-gestützte Qualitätskontrollen bieten die Möglichkeit, Fehler frühzeitig zu erkennen und direkt gegenzusteuern. Die Lösungen zur Bildverarbeitung, die von unseren Partnern bereitgestellt werden, nutzen maschinelles Lernen, um Produktionsfehler in Echtzeit zu identifizieren und sofortige Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Darüber hinaus kann die KI Muster erkennen, die auf systematische Produktionsprobleme hinweisen, was zu langfristigen Verbesserungen in der Qualität führt.

Use Case: In der Produktion von Bauteilen für Elektromotoren setzt ein Zulieferer KI-unterstützte Kameras ein, um jede Komponente während des Herstellungsprozesses zu überprüfen. Eine KI-Lösung erkennt selbst feinste Abweichungen und gibt sofort eine Rückmeldung, bevor das Teil in den nächsten Prozessschritt übergeht. Dies reduziert Ausschuss, spart Rohstoffe und verkürzt die Produktionszeit. Zusätzlich analysiert die KI die häufigsten Fehlerquellen und hilft so, die Produktionsprozesse kontinuierlich zu verbessern.


Predictive Maintenance zur Minimierung von Ausfallzeiten

Ungeplante Ausfallzeiten von Maschinen verursachen hohe Kosten. Durch KI-gestützte Predictive Maintenance können solche Ausfallzeiten vermieden werden. Die von unseren Partnern bereitgestellten KI-Lösungen überwachen Maschinen kontinuierlich und sagen Wartungsbedarfe vorher, bevor ein Problem auftritt. Dies trägt nicht nur zu einer höheren Maschinenverfügbarkeit bei, sondern reduziert auch die Wartungskosten, da Wartungsarbeiten gezielt und nicht reaktiv durchgeführt werden.

Use Case: Ein Automobilzulieferer, der Karosserieteile herstellt, setzt eine Predictive-Maintenance-Lösung von einem unserer Partner ein. Die KI überwacht laufend Parameter wie Vibrationen und Temperatur und identifiziert Anomalien frühzeitig. So kann das Wartungsteam rechtzeitig eingreifen, bevor es zu einem Maschinenausfall kommt. Dies reduziert die Stillstandszeiten um bis zu 30 %. Zusätzlich wertet die KI historische Wartungsdaten aus, um die Wartungsintervalle optimal zu gestalten und unnötige Wartungsarbeiten zu vermeiden.


Transformation zur Elektromobilität beschleunigen

Der Übergang zur Elektromobilität verlangt von Zulieferern eine grundlegende Anpassung ihrer Produktionsprozesse und Produktlinien. KI-basierte Werkzeuge, die über unsere Partnerschaften verfügbar sind, helfen, Produktionslinien effizient umzurüsten und die Anforderungen neuer Produkte zu analysieren. Die KI kann verschiedene Szenarien simulieren, sodass Zulieferer fundierte Entscheidungen darüber treffen können, wie sie ihre Fertigung optimal umstellen, um Kosten und Umrüstzeiten zu minimieren.

Use Case: Ein Zulieferer, der bisher Komponenten für Verbrennungsmotoren hergestellt hat, nutzt eine KI-gestützte Produktionsanalyse, um die Fertigung für Batteriemodule zu optimieren. Die KI simuliert unterschiedliche Produktionskonfigurationen, identifiziert die effizientesten Optionen und hilft so, die Umstellungskosten zu minimieren und die Umrüstzeit zu verkürzen. Während der Umstellung gibt die KI kontinuierliches Feedback, sodass der Übergang reibungsloser verläuft.


Optimierung der Materialbeschaffung und Lagerhaltung

Die Rohstoffpreise sind oft volatil und schwer vorherzusagen. KI kann dabei helfen, Materialbedarfe optimal zu planen und Lagerbestände effizient zu managen, um Lagerkosten zu minimieren. Unsere Partner bieten KI-gestützte Materialmanagement-Lösungen an, die Bedarfe prognostizieren und Bestellungen optimieren. Darüber hinaus kann die KI Lagerbestände in Echtzeit überwachen und Engpässe vermeiden helfen.

Use Case: Ein Zulieferer, der mit stark schwankenden Aluminiumpreisen konfrontiert ist, setzt eine Materialmanagement-Lösung von einem unserer Partner ein, um den Materialbedarf optimal zu planen. Die KI analysiert historische Daten, aktuelle Markttrends und Bedarfsveränderungen, um die Bestellmengen und -zeitpunkte zu optimieren. So kann der Zulieferer günstigere Einkaufszeitpunkte nutzen und die Lagerhaltungskosten um 15 % senken. Gleichzeitig sorgt die KI dafür, dass Überbestände vermieden werden und eine verlässliche Materialverfügbarkeit gewährleistet bleibt.

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Die Automobilindustrie befindet sich in einer Phase tiefgreifender Veränderungen, und insbesondere Zulieferer sind stark von den Herausforderungen der letzten Jahre betroffen. Der Einsatz von KI bietet die Möglichkeit, diese Probleme zu bewältigen, Effizienzsteigerungen zu erzielen und die Kosten zu senken. Praxiserprobte KI-Lösungen, die über unsere Partnerschaften verfügbar sind, helfen Automobilzulieferern, wettbewerbsfähiger zu werden und den Übergang zur Elektromobilität erfolgreich zu meistern. KI trägt nicht nur zur Verbesserung bestehender Prozesse bei, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für Wertschöpfung und Innovation.

Haben Sie Interesse daran, noch tiefer in einen spezifischen Anwendungsfall einzusteigen oder eine Demo zu planen, um die Vorteile der KI-Lösungen anschaulich zu erleben? Wir von Nelpx unterstützen Sie gerne dabei, maßgeschneiderte Lösungen für Ihre speziellen Anforderungen zu finden. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft der Automobilindustrie gestalten!

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