Künstliche Intelligenz in der Automobilindustrie: Mit KI und Daten vom Blechbieger zum Techgiganten
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| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Springer Vieweg
[2021]
Wiesbaden Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH [2021] |
| Schriftenreihe: | Technik im Fokus
Springer Sachbuch |
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| Online-Zugang: | Inhaltstext http://www.springer.com/ Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XV, 320 Seiten Illustrationen, Diagramme 20.3 cm x 12.7 cm |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung................... 1.1 Künstliche Intelligenz — ein Game Changer ... 1.2 Exponentielles Wachstum............................. 4 1.3 Disruption in der Automobilindustrie....... 7 1.4 Die Techgiganten als Vorbild .............................. 1.5 Struktur des Buches ................................................. 1.6 Eingrenzung Fokus und Leserschaft........ !5 Literatur................. Teil I 2 3 1 1 11 13 16 GRUNDLAGEN DERKÜNSTLICHEN INTELLIGENZ Das ABC der Künstlichen Intelligenz ....................... 2.1 KI-Enabler: Exponentielles Wachstum... 20 2.2 Algorithmen .............................................................. 2.3 Big Data ...................................................................... 2.4 Cloud.................................................................... 35 2.5 Spannungsfelder für Künstliche Intelligenz ... Literatur....................................................................................... Künstliche Intelligenz ....................................................... 3.1 Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz ... 3.2 Maschinelles Lernen und Deep Learning .... 3.3 Überwachtes Lernen...................................... 62 3.3.1 Naiver Bayes-Klassifizierer.................. 3.3.2 Entscheidungsbäume.............................. 3.3.3 Support-Vektor-Maschinen.................. 19 24 28 39 44 45 45 55 63 68 73
3.3.4 Regressionsanalyse................................ 3.3.5 Neuronale Netze............ ........................ 3.3.6 Deep Learning und Transferlernen ... 3.4 Unüberwachtes Lernen.......................................... 3.4.1 Hierarchische Clusteranalyse............ 3.4.2 k-Means-Clusteranalyse...................... 3.5 Sonstiges Lernen....................................................... 3.5.1 Klassische Verfahren.............................. 3.5.2 Reinforcement-Learning...................... 3.5.3 Optimierung ............................................. 3.6 Bewertung einer KI.................................................. 3.7 Chancen, Grenzen und Risiken von KI-Verfahren.............................................................. Literatur....................................................................................... 4 Autonomes Fahren undKünstliche Intelligenz ... 4.1 Die Geschichte des autonomen Fahrens.......... 4.2 Quo vadis „autonomes Fahren“?......................... 4.2.1 Von Fahrerassistenzsystemen zum autonomen Fahren................................... 4.2.2 Autonomes Fahren: Eine Antwort auf die Welt von morgen...................... 4.3 Ein fahrerloses Auto ............................................... 4.3.1 KI für Sensorik und zur Wahrnehmung.......................................... 4.3.2 KI im Fahrzeug zum Planen und Handeln....................................................... 4.4 Ethik und autonomes Fahren.................................
Literatur....................................................................................... Teil II 5 77 81 86 89 90 91 93 93 97 103 106 109 111 113 113 115 116 118 119 121 124 127 129 BLECHBIEGER ODER TECHGIGANT? Die neueautomobile Wertschöpfungskette mit KI ....................................................................................... 5.1 CASE: Die Welt von morgen ............................... 5.1.1 Connected Services (C)......................... 5.1.2 Autonomes Fahren (A)......................... 5.1.3 Shared Services (S)................................ 5.1.4 Elektromobilität (E) .............................. 133 133 137 140 143 144
5.2 Die neue Wertschöpfungskette............................... 5.3 Kooperationen............................................................... 5.4 Potentiale für KI ............................................... Literatur.......................................................................................... 6 1 156 Einsatz von KI in der neuen Wertschöpfungskette........................................................... 159 6.1 Methode zur Bewertung der Use-Cases ..... 159 6.2 Prozessautomatisierung und-Optimierung ... 161 6.2.1 Forschung und Entwicklung................... 161 6.2.2 Beschaffung................................................... 166 6.2.3 Logistik und Produktion.......................... 170 6.2.4 Marketing und Vertrieb............................. 175 6.2.5 After Sales..................................................... 178 6.2.6 Support-Prozesse......................................... 180 6.2.7 Financial Services....................................... 184 6.3 Digitale Dienste: Fahrer/Fahrzeug ........................ 186 6.4 Digitale Dienste: Neue Märkte............................... 191 6.4.1 Flottenmanagement.................................... 191 6.4.2 Daten für den privaten/öffentlichen Bereich .......................................................... 195 6.4.3 Mobilitätsdienste......................................... 198 6.5 Die vier Szenarien..................................... -............ 200 Literatur....................................................... Teil ПІ 7 147 150 SCHRITTE ZUM TECHGIGANTEN
Vision......................................................................................... 7.1 Das KI-Fly wheel von Amazon................................. 7.2 Ein KI-Flywheel für die Automobilindustrie..................................................... 7.3 Die Vision der Transformation zum Techgiganten................................................................. 7.4 Datenprodukte vs. Datenprojekte.......................... 7.5 Backlog für Datenprodukte aufbauen................... 7.6 Tempo aufnehmen........................................................ Literatur.......................................................................................... 205 205 207 209 214 218 225 229
8 Mission: Own your code. Own your data. Own your product.............................................................................. 8.1 Code-Ownership....................................................... 8.1.1 Zentralisierung der Code-Basis.......... 8.1.2 Dynamische Test-Infrastruktur.......... 8.1.3 Feature Toggle..................................... .. 8.2 Data-Ownership ....................................................... 8.2.1 IT-Infrastruktur........................................ 8.2.2 Data Governance..................................... 8.3 Product-Ownership..................................................... 8.3.1 Analytics.................................................... 8.3.2 A/B-Testing................................................... Literatur................................................................................. 231 231 233 237 244 246 249 250 251 252 254 9 Organisation und Mindset ................................................ 257 9.1 Leadership...................................................................... 258 9.2 Psychologische Sicherheit und Klarheit.......... 264 9.3 Agile Entwicklung ..................................................... 268 9.3.1 Design Thinking......................................... 271 9.3.2 Scrum ............................................................. 272 9.3.3 SAFEScrum ................................................ 275 9.4 Anpassung der IT-Organisation ............................ 276 9.5 Die richtigen Leute finden und entwickeln . . . 278 9.6 Hindernisse bei der Transformation
..................... 280 Literatur.......................................................................................... 282 10 Zusammenfassungund Ausblick ..................................... 283 10.1 Zusammenfassung des Buches............................... 284 10.2 VUKA: Die Welt wird immer dynamischer . . . 289 10.3 Automobilhersteller — was wirst Du?................... 292 10.4 Szenarien für die deutsche Automobilindustrie..................................................... 295 10.4.1 Worst-Case-Szenario................................. 295 10.4.2 Reaiistic-Case-Szenario .......................... 296 10.4.3 Best-Case-Szenario.................................... 296 2
10.5 Wer wird das Rennen machen? Wie groß ist Teslas Vorsprung? . ........................... Literatur....................................................................................... 297 302 Glossar................................................................................................... 305 Stichwortverzeichnis........................................................................ 315
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Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung. 1.1 Künstliche Intelligenz — ein Game Changer . 1.2 Exponentielles Wachstum. 4 1.3 Disruption in der Automobilindustrie. 7 1.4 Die Techgiganten als Vorbild . 1.5 Struktur des Buches . 1.6 Eingrenzung Fokus und Leserschaft. !5 Literatur. Teil I 2 3 1 1 11 13 16 GRUNDLAGEN DERKÜNSTLICHEN INTELLIGENZ Das ABC der Künstlichen Intelligenz . 2.1 KI-Enabler: Exponentielles Wachstum. 20 2.2 Algorithmen . 2.3 Big Data . 2.4 Cloud. 35 2.5 Spannungsfelder für Künstliche Intelligenz . Literatur. Künstliche Intelligenz . 3.1 Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz . 3.2 Maschinelles Lernen und Deep Learning . 3.3 Überwachtes Lernen. 62 3.3.1 Naiver Bayes-Klassifizierer. 3.3.2 Entscheidungsbäume. 3.3.3 Support-Vektor-Maschinen. 19 24 28 39 44 45 45 55 63 68 73
3.3.4 Regressionsanalyse. 3.3.5 Neuronale Netze. . 3.3.6 Deep Learning und Transferlernen . 3.4 Unüberwachtes Lernen. 3.4.1 Hierarchische Clusteranalyse. 3.4.2 k-Means-Clusteranalyse. 3.5 Sonstiges Lernen. 3.5.1 Klassische Verfahren. 3.5.2 Reinforcement-Learning. 3.5.3 Optimierung . 3.6 Bewertung einer KI. 3.7 Chancen, Grenzen und Risiken von KI-Verfahren. Literatur. 4 Autonomes Fahren undKünstliche Intelligenz . 4.1 Die Geschichte des autonomen Fahrens. 4.2 Quo vadis „autonomes Fahren“?. 4.2.1 Von Fahrerassistenzsystemen zum autonomen Fahren. 4.2.2 Autonomes Fahren: Eine Antwort auf die Welt von morgen. 4.3 Ein fahrerloses Auto . 4.3.1 KI für Sensorik und zur Wahrnehmung. 4.3.2 KI im Fahrzeug zum Planen und Handeln. 4.4 Ethik und autonomes Fahren.
Literatur. Teil II 5 77 81 86 89 90 91 93 93 97 103 106 109 111 113 113 115 116 118 119 121 124 127 129 BLECHBIEGER ODER TECHGIGANT? Die neueautomobile Wertschöpfungskette mit KI . 5.1 CASE: Die Welt von morgen . 5.1.1 Connected Services (C). 5.1.2 Autonomes Fahren (A). 5.1.3 Shared Services (S). 5.1.4 Elektromobilität (E) . 133 133 137 140 143 144
5.2 Die neue Wertschöpfungskette. 5.3 Kooperationen. 5.4 Potentiale für KI . Literatur. 6 1 156 Einsatz von KI in der neuen Wertschöpfungskette. 159 6.1 Methode zur Bewertung der Use-Cases . 159 6.2 Prozessautomatisierung und-Optimierung . 161 6.2.1 Forschung und Entwicklung. 161 6.2.2 Beschaffung. 166 6.2.3 Logistik und Produktion. 170 6.2.4 Marketing und Vertrieb. 175 6.2.5 After Sales. 178 6.2.6 Support-Prozesse. 180 6.2.7 Financial Services. 184 6.3 Digitale Dienste: Fahrer/Fahrzeug . 186 6.4 Digitale Dienste: Neue Märkte. 191 6.4.1 Flottenmanagement. 191 6.4.2 Daten für den privaten/öffentlichen Bereich . 195 6.4.3 Mobilitätsdienste. 198 6.5 Die vier Szenarien. -. 200 Literatur. Teil ПІ 7 147 150 SCHRITTE ZUM TECHGIGANTEN
Vision. 7.1 Das KI-Fly wheel von Amazon. 7.2 Ein KI-Flywheel für die Automobilindustrie. 7.3 Die Vision der Transformation zum Techgiganten. 7.4 Datenprodukte vs. Datenprojekte. 7.5 Backlog für Datenprodukte aufbauen. 7.6 Tempo aufnehmen. Literatur. 205 205 207 209 214 218 225 229
8 Mission: Own your code. Own your data. Own your product. 8.1 Code-Ownership. 8.1.1 Zentralisierung der Code-Basis. 8.1.2 Dynamische Test-Infrastruktur. 8.1.3 Feature Toggle. . 8.2 Data-Ownership . 8.2.1 IT-Infrastruktur. 8.2.2 Data Governance. 8.3 Product-Ownership. 8.3.1 Analytics. 8.3.2 A/B-Testing. Literatur. 231 231 233 237 244 246 249 250 251 252 254 9 Organisation und Mindset . 257 9.1 Leadership. 258 9.2 Psychologische Sicherheit und Klarheit. 264 9.3 Agile Entwicklung . 268 9.3.1 Design Thinking. 271 9.3.2 Scrum . 272 9.3.3 SAFEScrum . 275 9.4 Anpassung der IT-Organisation . 276 9.5 Die richtigen Leute finden und entwickeln . . . 278 9.6 Hindernisse bei der Transformation
. 280 Literatur. 282 10 Zusammenfassungund Ausblick . 283 10.1 Zusammenfassung des Buches. 284 10.2 VUKA: Die Welt wird immer dynamischer . . . 289 10.3 Automobilhersteller — was wirst Du?. 292 10.4 Szenarien für die deutsche Automobilindustrie. 295 10.4.1 Worst-Case-Szenario. 295 10.4.2 Reaiistic-Case-Szenario . 296 10.4.3 Best-Case-Szenario. 296 2
10.5 Wer wird das Rennen machen? Wie groß ist Teslas Vorsprung? . . Literatur. 297 302 Glossar. 305 Stichwortverzeichnis. 315 |
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