2025 in der Automobilbranche: KI hilft bei der unvermeidlichen Regionalisierung

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf dem Medienportal La Tribune veröffentlicht.

Zwischen 2015 und 2025 verzeichnete die globale Automobilindustrie ein nur schwaches jährliches Wachstum von 0,3 %, wobei der Absatz von 88 auf 91 Millionen Fahrzeuge stieg. Hinter dieser globalen Stagnation verbergen sich divergierende regionale Trends. In China beispielsweise ist der Absatz von Elektrofahrzeugen (EVs) explosionsartig gestiegen und wird 2025 25 % des Marktes ausmachen, während es 2015 nur 5 % waren. Währenddessen kämpften die westlichen Märkte darum, ihre Dynamik aufrechtzuerhalten, da sie mit komplexen regulatorischen und technologischen Übergängen konfrontiert waren.  

Während die Industrie in eine neue Phase eintritt, definieren zwei strukturelle Kräfte die Prioritäten der westlichen Automobilhersteller neu: eine beschleunigte Regionalisierung und die strategische Einführung von künstlicher Intelligenz. Diese Dynamiken versprechen, die automobile Wertschöpfungskette tiefgreifend zu verändern.  

Eine unumkehrbare Regionalisierung   

Die Globalisierung, die die Automobilbranche jahrzehntelang dominiert hat, weicht allmählich regionalen Strategien. Die Verbraucherpräferenzen unterscheiden sich mittlerweile erheblich von Region zu Region. In Europa zum Beispiel dominieren kleine Elektroautos, die durch staatliche Subventionen und strenge Vorschriften unterstützt werden. Im Gegensatz dazu machen in Nordamerika SUVs und Pick-ups weiterhin einen überwältigenden Anteil der Verkäufe aus, der bis 2025 auf über 70 % ansteigen wird. In Asien konzentriert sich die Nachfrage stärker auf kompakte und vernetzte Fahrzeuge, als Reaktion auf die zunehmende Urbanisierung und den Aufstieg einer Mittelschicht.  

Geopolitische Spannungen und eine protektionistische Politik verstärken diesen Trend ebenfalls. Angesichts der Unsicherheiten in Bezug auf Zölle und Handelsbeschränkungen bevorzugen die Automobilhersteller nun lokale Investitionen. Toyota beispielsweise kündigte einen Investitionsplan in Höhe von 8 Mrd. USD in den USA an, mit dem die Produktionskapazitäten für Elektrofahrzeuge ausgebaut werden sollen. Gleichzeitig haben die Pandemie und die Störungen in den Lieferketten die Anfälligkeit der globalen Netzwerke aufgezeigt, was die Hersteller dazu veranlasst hat, regionale Ansätze zur Sicherung ihrer Betriebe zu bevorzugen.  

Technologien, die regionale Anpassung und Skaleneffekte in Einklang bringen   

Die Regionalisierung stellt die Automobilhersteller vor eine große strategische Herausforderung: Wie können sie ihr ständiges Streben nach Größenvorteilen mit immer spezifischeren lokalen Erwartungen in Einklang bringen? Die Nutzung globaler modularer Plattformen stellt bereits eine Antwort auf diese Problematik dar. Volkswagen nutzt beispielsweise seine MEB-Plattform, um Modelle zu produzieren, die auf verschiedene Regionen zugeschnitten sind, vom Kompaktwagen ID.3 in Europa bis zum SUV ID.4 in China und den USA. Dieser Ansatz soll, wie Herbert Diess auf dem Annual Meeting des Konzerns im Jahr 2021 erläuterte, die Stückkosten um etwa 20 % senken und gleichzeitig den unterschiedlichen Bedürfnissen der Verbraucher gerecht werden.  

Darüber hinaus verändern digitale Werkzeuge die Art und Weise, wie die Hersteller ihre Angebote personalisieren. Tesla beispielsweise ermöglicht es seinen Kunden, ihre Fahrzeuge online mit Optionen zu konfigurieren, die speziell auf regionale Bedingungen zugeschnitten sind. So können sich Verbraucher in Skandinavien für Batterien entscheiden, die für kalte Klimazonen geeignet sind, während Verbraucher in ariden Regionen über verstärkte Kühlsysteme verfügen. Diese Innovationen beschränken sich nicht nur auf die Produktion, sondern erstrecken sich auch auf das Kundenerlebnis und veranschaulichen einen grundlegenden Wandel in der Beziehung zwischen Marken und ihren Verbraucher:innen.  

KI verändert die historische Wertschöpfungskette von Autoherstellern grundlegend  

Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu einem unverzichtbaren Werkzeug, um die mit der Regionalisierung des Automobilsektors verbundenen Herausforderungen zu meistern. Sie verändert die Wertschöpfungskette der Automobilindustrie grundlegend, vom Beschaffungsmanagement bis hin zur Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen. Sie ermöglicht es somit, die Herausforderungen dieser Regionalisierung zu meistern und gleichzeitig eine unausweichliche und erwartete globale betriebliche Effizienz zu verbessern.  

In einer Zeit, in der die Automobilmärkte immer stärker fragmentiert werden, müssen die Hersteller unterschiedliche lokale Erwartungen erfüllen und gleichzeitig die globale Effizienz aufrechterhalten. Und die KI ist der Grundstein für diesen doppelten Erfolg. Sie unterstützt intelligente Expansionsstrategien, indem sie Unternehmen in die Lage versetzt, die Anforderungen an Personalisierung (Produkte und Dienstleistungen) und Regionalisierung zu erfüllen. Dies geschieht durch eine genaue Analyse der lokalen Daten, um Chancen zu erkennen und agile Standortmodelle wie Joint Ventures oder Partnerschaften zu strukturieren. So hat Stellantis beispielsweise kürzlich mit Leapmotor zusammengearbeitet, um seine Niederlassung in Asien zu beschleunigen, und dabei einen fortschrittlichen technologischen Ansatz mit einem genauen Verständnis des lokalen Marktes kombiniert. KI hilft hier, Produktkonfigurationen zu optimieren, die spezifischen Bedürfnisse des chinesischen Marktes vorherzusehen und ein geeignetes Vertriebsnetz zu strukturieren, und zeigt so, wie sich eine zentralisierte Intelligenz an unterschiedliche lokale Kontexte anpassen kann.  

In Lieferketten hilft KI dabei, Störungen zu antizipieren und agil darauf zu reagieren. Ford beispielsweise nutzt Algorithmen, um Unterbrechungen aufgrund von Engpässen bei Halbleitern um 25 % zu reduzieren, indem kritische Warenströme in Echtzeit identifiziert und umgeleitet werden. Diese Fähigkeit zur Antizipation geht Hand in Hand mit der Optimierung von Lagerbeständen, wie BMW beweist, wo es gelungen ist, die Lagerhaltungskosten um 18 % zu senken und gleichzeitig die Verfügbarkeit kritischer Teile in den europäischen Werken zu erhöhen.  

KI spielt auch eine zentrale Rolle bei der Personalisierung von Verkaufsgesprächen. General Motors stützt sich auf Kundendaten, um seine Verkaufsvorschläge anzupassen. In Asien zum Beispiel, wo die Verbraucher auf Konnektivität Wert legen, hätte die Integration von angepassten Advanced Infotainment-Systemen zu einer 12-prozentigen Steigerung der Verkaufszahlen geführt. Hyundai nutzte die Technologie auch für gezielte Marketingkampagnen und steigerte die Konversionsrate um 15 % durch maßgeschneiderte Angebote, wie z. B. verlängerte Garantien für Elektrobatterien.  

Ein nicht zu vernachlässigender Aspekt ist, dass die KI schließlich auch die Berücksichtigung von Umweltanforderungen ermöglicht. Ein bemerkenswertes Beispiel ist Tesla, das anpassungsfähige Fertigungsprozesse integriert. In China hat das Unternehmen das Interesse erkannt und dann spezielle Modelle mit maßgeschneiderten Funktionen entwickelt, z. B. HEPA-Filter zur Bewältigung der Luftverschmutzung. Parallel dazu konzentrieren sich seine Angebote in Europa auf Verbesserungen der Energieeffizienz, um die ökologischen Erwartungen der Verbraucher und die lokalen Vorschriften zu erfüllen.  

Zuverlässige Daten: eine Priorität für die Transformation der Wertschöpfungskette  

KI bietet zwar einzigartige Möglichkeiten, doch ihre volle Wirksamkeit hängt von der Qualität und Zuverlässigkeit der Daten ab. Automobilhersteller stehen jedoch vor dem kritischen Problem der Datenfragmentierung und -heterogenität.  

Eine der größten Schwierigkeiten besteht in der Vielzahl der Datenquellen und der Datenanreicherung: Fahrzeugsensoren, Kundeninteraktionen, mehrere Berufszweige, Drittpartner-, die zu lückenhaften oder inkohärenten Informationen führen. Beispielsweise können Daten über den Zustand der Batterien von Elektrofahrzeugen je nach Wetterbedingungen oder Art der Sammlung variieren, was ihre prädiktive Analyse durch KI-Algorithmen erschwert.   

In ähnlicher Weise können Daten von Drittpartnern, wie z. B. Lieferanten von Teilen für die Montagelinien, unter einem Mangel an Standardisierung leiden. Unterschiedliche Formate oder die Häufigkeit der Aktualisierung von Informationen über den Bestand kritischer Komponenten erschweren die Integration in prädiktive Modelle für das Beschaffungsmanagement und schränken die Fähigkeit der Hersteller ein, Unterbrechungen in der Lieferkette zu antizipieren und darauf zu reagieren. Ohne standardisierte und zuverlässige Daten produzieren die Algorithmen falsche Vorhersagen und gefährden so die Entscheidungsfindung.  

Darüber hinaus bleibt die Interoperabilität der Daten zwischen den verschiedenen Abteilungen der Automobilhersteller oder jetzt ihren intelligenten Agenten eine große Herausforderung. Ein Beispiel hierfür sind technische Daten, die von der Konstruktionsabteilung ausgegeben werden: Wenn ihre semantische Definition nicht harmonisiert ist, kann es sein, dass sie vom Supply-Chain-Team nur schwer genutzt werden können. Diese mangelnde Koordination bremst die potenziellen Effizienzgewinne, die KI bietet, egal ob es sich um die Optimierung von Logistikflüssen oder die Verkürzung von Produktionszeiten handelt.  

Um diese Hindernisse zu überwinden, ist es von entscheidender Bedeutung, Daten aufzubrechen und zuverlässig zu machen. Einheitliche und interoperable Plattformen ermöglichen die Aggregation von Daten aus verschiedenen Quellen, während gleichzeitig Duplikate reduziert und robuste Standards zur Sicherung der Datenqualität eingeführt werden. Einige Hersteller, wie Stellantis, veranschaulichen viele Stücke dieses Ansatzes: Durch die Zentralisierung der Daten seiner zahlreichen Marken auf einer einzigen Plattform hat der Hersteller die Genauigkeit seiner betrieblichen Prognosen erhöht und Inkonsistenzen reduziert.  

Diese Transformation kommt nicht nur der internen Verwaltung zugute, sondern auch der Datenauswertung durch intelligente Agenten. Die intelligenten Agenten können dann präzise und maßgeschneiderte Empfehlungen abgeben, sei es zur Anpassung von Verkaufsangeboten, zur Planung komplexer logistischer Abläufe oder zur Vorhersage der künftigen Bedürfnisse eines regionalen Marktes. Somit wird die Zuverlässigkeit der Daten zu einer Grundvoraussetzung, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen und die Wertschöpfungskette der Automobilindustrie umzugestalten.  

Auf dem Weg in eine agile Zukunft   

Die Automobilindustrie steht an einem entscheidenden Scheideweg. Die Fragmentierung der Märkte und die KI stellen wichtige Strömungen dar, um Geschäftsmodelle neu zu erfinden und die Erwartungen einer immer vielfältigeren Kundschaft zu erfüllen. Hersteller, die intelligent in ihre Daten und robuste, einheitliche Datenverwaltungssysteme investieren und ihre Angebote an regionale Besonderheiten anpassen, werden den durch diese Veränderungen geschaffenen Wert für sich nutzen können. Regionalisierung und künstliche Intelligenz sind nicht nur vorübergehende Trends, sondern transformative Kräfte.   

Unternehmen, die es schaffen, diese Dynamiken zu kombinieren, werden 2025 und darüber hinaus einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil haben.