Künstliche Intelligenz in der Automobilindustrie

Automobile sind längst nicht mehr nur mechanische Maschinen. Wenn sie eine Panne haben, können wir oft nicht einfach die Motorhaube öffnen und das Problem selbst lösen. Denn der große Wandel findet dort statt, wo das Fahrzeug unsichtbar bleibt. Das Automobil wird nicht mehr nur während der Fahrt digitalisiert, sondern auch dann, wenn es eine Panne hat.

Laut einer neuen Analyse von S&P Global Mobility wird künstliche Intelligenz (KI) im Bereich der Fahrzeugreparatur und Fehlerdiagnose immer entscheidender. Wir diskutieren KI meist im Zusammenhang mit selbstfahrenden Autos, Chatbots oder Fabrikautomatisierung. Dabei scheint einer der praktischsten und alltäglichsten Effekte von KI in der Automobilbranche genau dann einzutreten, wenn das Fahrzeug in die Werkstatt kommt.

Heute produzieren viele Fahrzeuge bereits ihre eigenen Daten. Motor, Bremsen, Batterie, Reifen, Getriebe, Auspuff, Klimaanlage, Sicherheitssysteme… Alles wird auf irgendeine Weise überwacht. Das Problem ist: Die Fülle dieser Daten bedeutet nicht immer eine Erleichterung. Im Gegenteil, bei modernen Fahrzeugen kann die Fehlerdiagnose manchmal zur Suche nach der Nadel im Heuhaufen werden. Ein Warncode kann das Ergebnis eines ganz anderen Problems sein; ein kleiner Sensorfehler kann ein größeres mechanisches Problem vortäuschen. Für den Mechaniker geht es nicht mehr nur darum, auf Geräusche zu achten, Öl zu prüfen oder Teile auszutauschen. Das Lesen, Filtern und Interpretieren von Daten ist nun Teil der Arbeit.

Genau hier setzt künstliche Intelligenz an. Durch die Analyse von zehntausenden Fehlerprotokollen, Wartungshistorien, Daten zum Teileaustausch und Sensorinformationen kann sie dem Techniker einen schnelleren Fahrplan bieten. Sie kann aus hunderten Fehlercodes, die ein Fahrzeug ausgibt, die wenigen kritischen Punkte herausfiltern, bei denen tatsächlich eingegriffen werden muss. Das bedeutet sowohl eine Zeitersparnis für die Werkstatt als auch weniger Unsicherheit für den Fahrzeughalter.

Tatsächlich versprechen KI-gestützte Diagnosesysteme, diese Unsicherheit zu verringern. Wenn die vom Fahrzeug kommenden Daten mit vergangenen Beispielen verglichen werden, wird es möglich, präziser zu sagen: „Der Fehler liegt höchstwahrscheinlich an diesem Bauteil“, und es wird erwartet, dass man vorhersagen kann, wann ein Fahrzeug ausfallen wird. Denken wir zum Beispiel an ein Flottenunternehmen. Für einen Betrieb, der hunderte Lastwagen, Kleinbusse oder Dienstfahrzeuge verwaltet, ist einer der größten Kostenfaktoren der Ausfall eines Fahrzeugs. Wenn das Fahrzeug nicht fährt, entstehen nicht nur Reparaturkosten; Lieferungen verzögern sich, Arbeitspläne werden gestört und die Kundenzufriedenheit sinkt. KI kann anhand von Wartungsprotokollen und Sensordaten berechnen, bei welchem Fahrzeug die Wahrscheinlichkeit eines Problems steigt, und den Unternehmen so die Chance geben, früher einzugreifen.

Aus diesem Grund steigen Technologieunternehmen und große Zulieferer schnell in diesen Bereich ein. Es ist kein Zufall, dass Bosch sich für Start-ups im Bereich der KI-basierten vorausschauenden Wartung interessiert, Teilehändler KI-gestützte Diagnosesysteme für Werkstätten entwickeln oder Plattformen entstehen, die es ermöglichen, genauere Preisangebote für Werkstätten zu erstellen. Denn der Automobil-Aftermarket wächst. Da Fahrzeuge immer teurer werden, nutzen Menschen ihre Autos länger. Mit der steigenden Zahl von Fahrzeugen außerhalb der Garantiezeit wird der Markt für Wartung, Reparatur und Ersatzteile zu einem immer strategischeren Bereich.

Die kritische Frage hierbei lautet: Wird künstliche Intelligenz den Mechaniker ersetzen?

Ich denke, diese Frage lässt sich nicht einfach mit einem „Ja“ beantworten. Denn Autoreparatur ist nach wie vor eine Arbeit, die physische Erfahrung, handwerkliches Geschick und praktische Intuition erfordert. Eine Software kann zwar einen Fehler vorhersagen, aber das Lösen einer verrosteten Schraube, das Austauschen eines beschädigten Teils und das Testen des Fahrzeugverhaltens erfordern weiterhin menschliche Arbeit. Man muss jedoch auch zugeben: Das Berufsbild des Mechanikers wird sich wandeln. Der gute Mechaniker von früher war derjenige, der Geräusche mit dem Gehör wahrnahm und das Problem am Geruch des Motors erkannte. Der gute Techniker der neuen Ära hingegen wird sowohl die Mechanik verstehen als auch digitale Diagnosesysteme lesen können. Das bedeutet, das Handwerk wird nicht verschwinden; es wird sich mit Datenkompetenz verbinden.

Der Bildungsaspekt dieses Wandels ist sehr wichtig. Auch in der Türkei wird es für Automobilwerkstätten nicht nur darum gehen, Geräte zu kaufen. Es wird notwendig sein, Techniker auszubilden, die diese Geräte korrekt bedienen, die Empfehlungen der KI hinterfragen und Fehlleitungen erkennen können. Denn künstliche Intelligenz ist kein „entscheidender Gott“; sie ist ein Werkzeug, das durch gute Daten gestärkt wird und durch schlechte Daten in die Irre führen kann. Wenn Werkstattprotokolle unvollständig sind, Teilewechsel nicht ordnungsgemäß erfasst wurden oder die Wartungshistorie lückenhaft ist, werden die Ergebnisse des Systems nicht zuverlässig sein. Mit anderen Worten: KI kann Qualität in die Werkstatt bringen, aber zuerst müssen die Daten der Werkstatt selbst von hoher Qualität sein.

Ein weiteres wichtiges Thema ist die Kundenbeziehung. In naher Zukunft könnten Fahrzeughalter Fehler nicht mehr über technische Codes, sondern in einer verständlicheren Sprache erfahren. Anstatt zu sagen: „Die Motorkontrollleuchte leuchtet“, könnte das System Ihnen sagen: „Dieses Teil im Kraftstoffsystem muss überprüft werden, das Risikoniveau ist mittel, es wäre gut, wenn Sie innerhalb dieser Zeit in die Werkstatt fahren würden.“ Es könnten sogar Lösungen verbreitet werden, die dem Nutzer das Problem des Fahrzeugs anhand von Ton-, Bild- oder Fahrdaten in einfacher Sprache erklären. Dies verringert die Informationsasymmetrie zwischen dem Autobesitzer und der Werkstatt. Wenn der Kunde besser versteht, was und warum etwas ausgetauscht wird, steigt auch das Vertrauen.

Aber man muss auch die Kehrseite der Medaille sehen. In wessen Händen werden die Reparatur- und Wartungsdaten liegen? Beim Fahrzeughersteller, der Werkstatt, der Versicherung oder der Technologieplattform? Werden unabhängige Werkstätten Zugang zu diesen Systemen haben, oder werden die Daten in den Händen großer Akteure zu einem neuen Monopolbereich? Künstliche Intelligenz kann zwar Transparenz für den Kunden schaffen, aber innerhalb geschlossener Systeme auch neue Abhängigkeiten erzeugen. Besonders im Zeitalter vernetzter Fahrzeuge werden das Recht auf Reparatur und der Datenzugang zu den wichtigsten Diskussionsthemen der kommenden Jahre gehören.

Letztendlich ist Autoreparatur nicht mehr nur eine Frage von Wagenheber, Schraubenschlüssel und Ersatzteilen. Software, Daten, Algorithmen und Servicequalität sitzen nun am selben Tisch. Wenn KI richtig eingesetzt wird, kann sie Fehler schneller finden, unnötige Teilewechsel reduzieren, Wartungskosten vorhersehbar machen und das Vertrauen des Fahrers in die Werkstatt stärken. Wenn sie falsch eingesetzt wird, kann sie das Handwerk schwächen, unabhängige Werkstätten ausschließen und den Kunden digitalen Entscheidungsprozessen ausliefern, die er nicht versteht.

Daher geht es nicht darum, ob künstliche Intelligenz in die Automobilindustrie einzieht oder nicht. Sie ist bereits da. Die eigentliche Frage ist, wem sie nützen wird. Wird sie ein Werkzeug sein, das die Hand des Mechanikers stärkt, dem Kunden Transparenz bietet und die Servicequalität erhöht; oder wird sie zu einer neuen Blackbox, die die Motorhaube des Autos noch ein Stück verschlossener und seine Daten noch unzugänglicher macht?