Zukunft der Automobilindustrie: Trends und Herausforderungen

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Die Automobilindustrie befindet sich im disruptiven Wandel: Die Kunden sind anspruchsvoller, die Vorschriften und Regularien strikter, die Konkurrenz stärker und schneller. Um diesen neuen Anforderungen gerecht zu werden, braucht es Technologien und Ansätze, die den Status Quo in Frage stellen und Visionen realisieren.

Vollelektrische Mobilität, autonomer Transport, CO2-neutraler Straßenverkehr – was vor zehn Jahren noch als utopisch galt, steht heute ganz oben auf der Agenda der Automobilhersteller. Hinzu kommen Entwicklungen in den Feldern Software und Services, die unseren traditionellen Blick auf das Auto als Fortbewegungsmittel verändern werden. Über die gesamte Lieferkette hinweg haben Führungskräfte die Digitalisierung als Möglichkeit erkannt, diese Herausforderungen zu bewältigen. Doch nur ein Viertel hat Initiativen zur digitalen Transformation bislang erfolgreich über den Konzeptnachweis hinaus skaliert. Um in der Zukunft der Automobilindustrie zu florieren, ist es aber unerlässlich, den Wandel voranzutreiben.

Ein Blick auf die Trends verdeutlicht, wo es noch hakt und was die Automobilindustrie zur Weiterentwicklung benötigt.

Sind Software-definierte Fahrzeuge die Zukunft der Automobilindustrie?

In der Ära des Individualismus müssen auch Fahrzeuge diesen Ansprüchen gerecht werden. Das Auto soll, wie das Smartphone, perfekt auf den Nutzer abgestimmt sein. Der große Wunsch seitens der Verbraucher lautet: „Mein Auto soll mich kennen“. Dafür muss es nicht nur in der Lage sein, Sitze, Innenbeleuchtung, Temperatur und die Fahrerassistenzsysteme (ADAS) genauestens zu konfigurieren, sondern auch auf Fahrten, wie etwa zum Arbeitsplatz, passende Empfehlungen auszusprechen, neue Apps bereitzustellen und das Angebot stets zu optimieren. Fahrkomfort und -sicherheit sind dabei ebenso wichtig wie persönliche Design-Vorstellungen. Auf der CES in Las Vegas zeigte BMW mit einem Farbwechsel seines neuen iX, dass es vielleicht schon bald möglich wird, sein Auto per App auf das eigene Outfit abzustimmen.

Um solche Software-definierten Fahrzeuge auf die Straße zu bringen, vollzieht sich derzeit ein Wandel im gesamten Ökosystem. Kooperationen wie die zwischen Stellantis und Amazon werden zur Norm. Die großen Anbieter stellen zudem verstärkt Software-Entwickler ein, während sie im Hardware-Bereich Stellen abbauen und einzelne Prozesse an eine wachsende Lieferkette aus Tier-1-Zulieferern auslagern. Zusätzlich versuchen Erstausrüster, ihre Margen und Gewinne auszubauen, indem sie sich Daten zunutze machen und einen Ansatz nutzen, den Verbraucher bereits aus anderen Bereichen wie zum Beispiel der Unterhaltungsindustrie kennen. Mobilität als Dienstleistung (MaaS) ist hier das Stichwort.

Das Software-definierte Fahrzeug befindet sich aber noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Bis unser Auto uns richtig kennt oder MaaS flächendeckend zum Standard wird, sind noch viele Entwicklungshürden zu nehmen. Anders verhält es sich da mit der E-Mobilität, Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und autonomen Fahrzeugen.

E-Mobilität und autonomes Fahren auf dem Vormarsch?

Im vergangenen Jahr ist der Anteil von E-Autos an den Neuzulassungen um fast das Doppelte im Vergleich zum Vorjahr gewachsen. Doch auch hier ist noch Luft nach oben. Gerade die Beschaffung von Batterien bleibt eine große Herausforderung. Um unabhängiger zu werden, bauen Hersteller allein oder in Kooperation Batteriewerke. Diese Gigafabriken bringen wiederum neue Akteure in die Lieferkette. Panasonic, LG, Northvolt – sie alle dringen stärker in den Markt vor und geben neue Impulse.

Im Vergleich zur Elektrifizierung steckt die Autonomie noch in den Kinderschuhen. Fahrerassistenzsysteme werden zwar verstärkt zum Verkaufsargument. Doch ist an ein vollständig autonomes Fahren im alltäglichen Straßenverkehr noch nicht zu denken. Trotz zahlreicher Fortschritte verlangsamen gerade die immensen Kosten den Entwicklungsprozess ungemein.

Mit technischer Simulation Grenzen verschieben

Individualisierung, Elektrifizierung und Autonomie, gepaart mit dem immer größer werdenden Druck seitens der Kunden und Stakeholder zu mehr Klimaverantwortung veranlasst Autobauer und Zulieferer zunehmend, traditionelle Ressourcen und Kraftstoffe sowie altbewährte Entwicklungsprozesse zu hinterfragen und neue Wege zu gehen. Diese sind zunehmend digital, denn wo herkömmliche Methoden und klassische Tests an Grenzen stoßen, erweitern Technologien den Horizont.

Gerade die technische Simulation dient als Katalysator. Mit ihr können beispielsweise 1000-mal mehr Szenarien für autonome Fahrzeuge analysiert werden, als mit physischen Straßentests,, und die Gesamtentwicklungszeit von E-Autos lässt sich mit Simulation halbieren. Da in diesen Bereichen und auf dem Weg hin zum Software-definierten Fahrzeug mehr Autonomie und Konnektivität nötig sind, wird die Anzahl der Software-Codezeilen in einem Fahrzeug voraussichtlich um den Faktor 10 verglichen mit heute ansteigen. Zu gewährleisten, dass die Software weiterhin sicher ist und den Normen entspricht, ist für Unternehmen kritisch. Rückrufe können in die Milliarden gehen und die eigene Reputation schädigen. Simulationsbasierte Tools können die Softwareentwicklung um bis zu 95 Prozent automatisieren. So wird für unübertroffene Genauigkeit und Geschwindigkeit gesorgt, und die Entwicklungskosten lassen sich reduzieren.

In der Automobiltechnik wird Simulation seit Jahren eingesetzt, um bessere Produkte schneller und kostengünstiger zu entwickeln. Aufgrund der wachsenden Komplexität der neuen Mobilitätstechnologien, sind jedoch weitere Fähigkeiten und stärker inte­grierte, multidisziplinäre Ansätze nötig. Simulationswerkzeuge müssen von separat genutzten und punktuell eingesetzten Instrumenten auf Analystenebene zu Lösungen werden, die sich in einen kontinuierlichen, heterogenen digitalen Faden integrieren lassen.

Auch Simulation muss sich weiterentwickeln

Doch um den steigenden Anforderungen auch künftig gerecht zu werden, ist auch Simulation nicht vor Veränderungen gefeit. Künstliche Intelligenz (KI) und Maschine Learning (ML) sind auch hier Disruptoren. Sie können den Konstruktionsprozess von der Designphase bis zur Analyse und über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg positiv beeinflussen. Die Simulationsdaten, die im Laufe der Zeit gesammelt wurden, ermöglichen es Ingenieuren, ihre Modelle zu trainieren, bessere Vorhersagen zu treffen, Optimierungen vorzunehmen und Muster zu finden, die sie ohne KI und ML nicht erkannt hätten.

Eine der lohnendsten Anwendungen von ML in der Simulation ist der digitale Zwilling. Mit der Möglichkeit, ein virtuelles Abbild eines Fahrzeugs zu erstellen, das auf realen Fahrdaten basiert und dabei vollphysikalische Modelle nutzt, die bei quasi realer Geschwindigkeit auf Eingaben reagieren, können Ingenieure die Auswirkungen ihrer Konstruktionsideen auf die reale Leistung visualisieren und bewerten. Der digitale Zwilling kann repetitive Aufgaben in komplexen Entwicklungsprozessen um 40 Prozent reduzieren.

Zukunft der Automobilindustrie: Neue Potenziale freisetzen

Um die Visionen der Zukunft der Automobilindustrie zu realisieren, ist noch viel zu tun. Doch die Branche kann sich gemeinsam mit der technischen Simula­tion weiterentwickeln und Potenziale freisetzen. Wenn Simulation über den Entwicklungsprozess eingesetzt wird, entstehen zudem neue Synergien zwischen Abteilungen, Partnern und weiteren Akteuren, von denen die Branche, ihre Kunden und die Umwelt profitieren.

Von Dr. Christophe Bianchi.

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