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Künstliche Intelligenz

KI könnte Autobauern die Rendite retten

Eine neue Studie von McKinsey hält bis zu 9 % mehr Wertschöpfung durch KI-Systeme für möglich – unter anderem durch automatisierte Qualitätskontrolle in der Fertigung.

20.01.2018
Roland Freist
Auto 2
KI könnte Autobauern die Rendite retten

Für die Studie mit dem Titel „Artificial intelligence – automotive’s new value-creating engine“ hat McKinsey mehr als 100 Industrie- und KI-Experten interviewt und die Auswirkungen maschinellen Lernens auf Autohersteller analysiert. Aus den Ergebnissen ergibt sich, dass die Autoindustrie bis 2025 weltweit bis zu 215 Milliarden US-Dollar an zusätzlichem Wert schaffen könnte. Das würde ihre Rendite (EBIT) um etwa 9 % erhöhen.

Den größten Anteil daran haben mögliche Einsparungen in der Produktion. Durch Maßnahmen wie beispielsweise eine KI-basierte Qualitätskontrolle könnten die Kosten nach Auffassung von McKinsey um bis zu 61 Milliarden US-Dollar gesenkt werden. Der Einkauf könnte rund 51 Milliarden US-Dollar beitragen, etwa durch Systeme, die die Transparenz im Zulieferermarkt erhöhen. Weitere Möglichkeiten für den Einsatz von Artificial Intelligence und Machine Learning sehen die Analysten bei der Intralogistik, wo sich etwa die Bandbelieferung automatisieren ließe. Eine Renditesteigerung um bis zu 31 Milliarden US-Dollar halten die Studienautoren schließlich bei Marketing und Vertrieb für möglich. Den größten Anteil daran hätten eine Umstellung der Systeme für die Preissetzung und die Abgabe von Empfehlungen auf KI-Basis.

Aktuell liege in der Automobilindustrie der jährliche Renditezuwachs bei rund 2 %, erklärt ein McKinsey-Analyst. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz könnte das Produktivitätswachstum zusätzlich um etwa 1,3 % gesteigert werden.

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