Schneller zum Serienmodell: Wie KI die moderne Fahrzeugentwicklung neu definiert
Die Automobilindustrie befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel – und eine zentrale Rolle spielt dabei die KI. Hersteller stehen unter Druck, Entwicklungszeiten zu verkürzen und gleichzeitig Qualität, Effizienz und Transparenz zu erhöhen. Genau hier setzt die aktuelle Zusammenarbeit zwischen Nissan und dem britischen Softwareentwickler Monolith an. Auf Basis umfangreicher Testdaten entsteht ein neuer Entwicklungsansatz, der physische Prototypen reduziert und digitale Vorhersagen in den Mittelpunkt rückt.
KI in der Fahrzeugentwicklung: Neue Wege für schnellere Prozesse
Die Fahrzeugentwicklung gilt als einer der technisch anspruchsvollsten Bereiche der Branche. Nissan erweitert nun seine strategische Partnerschaft mit Monolith, um datenbasierte Entscheidungsprozesse auszubauen. Mithilfe maschinellen Lernens analysieren Ingenieure historische Messreihen, Simulationen und Testläufe – und können daraus präzise Vorhersagen ableiten.
Diese Methode ermöglicht es, physische Tests zu reduzieren und gleichzeitig Erkenntnisse früher im Entwicklungsprozess zu gewinnen. Besonders beim neuen vollelektrischen Nissan LEAF zeigte sich, wie zuverlässig digitale Modelle reale Testreihen ergänzen.
Jahrzehnte an Testdaten als Basis für präzise Vorhersagen
Monolith nutzt über neunzig Jahre an gesammelten Versuchsdaten, die Nissan in zahlreichen Projekten aufgebaut hat. Diese werden im Technical Centre Europe in Cranfield in Machine-Learning-Modelle eingespeist. Das Ergebnis: Eine KI, die reale Fahrzeugtests simuliert, bevor überhaupt ein Prototyp gefertigt wurde.
Mit dieser Methode konnten Entwicklungen im Bereich Schraubverbindungen bereits optimiert werden. Die Software ermittelte den idealen Drehmomentbereich und empfahl zusätzliche Tests dort, wo menschliche Teams den größten Erkenntnisgewinn erzielen konnten. Dadurch sanken die physischen Testumfänge um siebzehn Prozent im Vergleich zu klassischen Abläufen.
Potenzial für den gesamten europäischen Modellzyklus
Würde dieses Vorgehen auf die gesamte Modellpalette übertragen, ließe sich die Testzeit nahezu halbieren. Für ein Umfeld, das immer kürzere Innovationszyklen fordert, ist dies ein enormer Vorteil. Für Ingenieurinnen und Ingenieure bedeutet das: weniger repetitive Testschleifen, mehr Fokus auf die Lösung komplexer technischer Herausforderungen.
Auch nachhaltige Aspekte spielen eine große Rolle: Weniger Prototypen bedeuten geringeren Ressourcenverbrauch, reduzierte Logistik und ein effizienterer Energieeinsatz.
Werkzeuge für die nächste Entwicklungsphase
Monoliths Plattform bietet darüber hinaus Werkzeuge wie den „Next Test Recommender“ oder den „Anomaly Detector“. Diese Tools schlagen weitere sinnvolle Testschritte vor oder identifizieren Unregelmäßigkeiten, die sonst möglicherweise unentdeckt bleiben würden. Gleichzeitig bleibt die Fahrzeugqualität zentrale Kenngröße – trotz verkürzter Abläufe.
Laut technischen Verantwortlichen bei Nissan wird die KI künftig eine noch wichtigere Rolle dabei spielen, Entwicklungsentscheidungen schneller und sicherer zu treffen. Der Fokus liegt darauf, Kunden neue Modelle früher anbieten zu können, ohne Abstriche bei Funktionsumfang oder Performance.
Ein Blick in die Zukunft der Fahrzeugentwicklung
Die Kombination aus datengetriebenen Modellen, jahrzehntelanger Testhistorie und intelligenten Analysewerkzeugen zeigt, wie konsequent sich Nissan für eine moderne Fahrzeugentwicklung aufstellt. Der Einsatz digitaler Technologien unterstützt gleichzeitig die Unternehmensstrategie, Produkte schneller auf den Markt zu bringen und nachhaltiger zu arbeiten.
Der Ansatz demonstriert, wie Maschinenlernen dazu beiträgt, reale Testumgebungen effizient zu ergänzen, Entwicklungszeiten zu verkürzen und gleichzeitig die Qualität neuer Fahrzeuge zu steigern.
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