Thought Leadership
Zebra Technologies Corporation, Anbieter digitaler Lösungen zur intelligenten Verbindung von Daten, Anlagen und Menschen, gibt die Ergebnisse des „AI Machine Vision in the Automotive Industry Benchmark Reports” bekannt.
Demnach setzen derzeit 43 Prozent der in Deutschland befragten Führungskräfte aus der Automobilbranche eine Form von künstlicher Intelligenz (KI) wie Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung ein. In Großbritannien liegt diese Zahl bei 56 Prozent.
Automobilhersteller und -zulieferer sehen sich mit immer mehr gesetzlichen Auflagen und wachsendem Misstrauen der Verbraucher konfrontiert. Dadurch entsteht ein Bedarf an erhöhter Prüfungssicherheit, Rückverfolgbarkeit von Teilen und operativer Transparenz in der gesamten Lieferkette, was diese Entwicklung hin zur KI Machine Vision zusätzlich antreibt.
Erwartbar wäre, dass Erstausrüster (OEMs) KI-Technologien einsetzen, um Prozesse und Entscheidungen in der Produktion zu automatisieren. Der Report zeigt, dass 49 Prozent der OEMs, 40 Prozent der Tier-1- und 35 Prozent der Tier-2-Zulieferer in Deutschland KI Machine Vision einsetzen. Im Vergleich dazu sind es in Großbritannien 56 Prozent der OEMs, 63 Prozent der Tier-1- und 44 Prozent der Tier-2-Zulieferer. Das spiegelt das Engagement der deutschen Automobilunternehmen für Qualität, Lieferfähigkeit und Kundenzufriedenheit, sowohl an der Schnittstelle zwischen Lieferketten als auch bei aufkommenden Branchentrends wie Elektro-, Hybrid- und autonome Fahrzeuge wider.
Mehr als 20 Prozent aller Befragten in Großbritannien und Deutschland gaben an, dass sie mehr über KI-Bildverarbeitungssysteme erfahren möchten oder bereits mit ihrer Beschaffung begonnen haben. Für diejenigen, die die Einführung der KI-gestützten industriellen Bildverarbeitung hinauszögern, könnte es jedoch schwieriger werden, einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Zumal die befragten Automobilhersteller und -zulieferer in Deutschland und Großbritannien von zunehmendem Druck in Fragen der Nachhaltigkeit, Transparenz und Leistung berichten.
Für Automobilhersteller und -zulieferer, die ihre Ingenieure und Mitarbeiter darauf vorbereiten, wie Daten- und KI-Spezialisten zu denken und zu handeln, bietet neue KI-gestützte Bildverarbeitungssoftware mehr Produktivität, Geschwindigkeit, Genauigkeit und zusätzliche Fähigkeiten in anspruchsvollen Umgebungen und bei komplexen Anwendungsfällen.
Die Daten zeigen aber auch, dass es bei der KI-Leistung in der industriellen Bildverarbeitung noch Raum für Wachstum gibt. Von den Befragten, die in Deutschland KI in der industriellen Bildverarbeitung einsetzen, gibt fast jeder Fünfte (18,73 Prozent) an, dass ihre KI besser funktionieren oder mehr leisten könnte.
Erläutert werden auch einige zentrale Herausforderungen bei der Verwendung herkömmlicher OCR-Tools (Optical Character Recognition). Diese werden weithin zum Lesen von Seriencodes, Bauteil- und Chargennummern sowie Fahrzeugidentifikationsnummern verwendet, um Qualität und Rückverfolgbarkeit sicherzustellen. Für ihren Einsatz ist aber ein erheblicher Schulungsaufwand erforderlich und ältere OCR-Tools sind oft instabil und schwer zu bedienen. Selbst gut ausgebildete Ingenieure sind oft nicht in der Lage, komplexe Anwendungsfälle damit zu bewältigen.
Die Verfügbarkeit von Deep-Learning-OCR-Tools, die bereits mit Tausenden von Bildern trainiert wurden, hat über das letzte Jahr stark zugenommen. Auch Personen ohne KI-Erfahrung oder Data-Science-Kenntnisse können sie verwenden. Diese Deep-Learning-OCR-Modelle sind speziell für komplexe Anwendungsfälle wie beschädigte und schwer lesbare Zeichen, reflektierende Oberflächen und wechselnde Lichtverhältnisse konzipiert.
Dank dieser Innovation müssen Automobil-OEMs und -Zulieferer keine Ressourcen mehr für die Konfiguration von OCR-Tools oder die Validierung von Prüfergebnissen aufwenden. Es gibt Hardware- und Software-Tools, die die Antworten liefern können, die sie brauchen, um ihre Qualitäts- und Verfügbarkeitsversprechen zu erfüllen.
Der vollständige Report sollte hier zum Download verfügbar sein.
Methodik: Die Umfrage wurde von Censuswide im Mai 2023 durchgeführt. Befragt wurden je 250 Entscheider der deutschen und britischen Autobranche, die für Bildverarbeitung zuständig sind.
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