Wo Daten auf die Straße treffen: wie Snowflake die Zukunft der Automobilinnovation vorantreibt

Die Automobilbranche hat in den letzten Jahrzehnten einen seismischen Wandel durchgemacht. Im Jahr 2005 waren die meisten Fahrzeuge mechanisch ausgereift, hatten aber begrenzte digitale Fähigkeiten und Integrationen. Heute ist das Automobil ein Computer auf Rädern: softwaredefiniert, cloudvernetzt, zunehmend autonom und entwickelt sich durch OTA-Updates (Over-the-Air) kontinuierlich weiter. 

Die technologischen Fortschritte haben diese Beschleunigung in unglaublichem Tempo vorangetrieben. Nehmen wir zum Beispiel Elektroautos: Sie machten 2023 18 % des Umsatzes aus (zum Vergleich: 2018 waren es nur 2 %). Kostengünstige Sensoren, drahtlose Hochgeschwindigkeitsnetzwerke und die Cloud haben eine vollständige Transformation ermöglicht – Daten, Analytics und KI sind jetzt zentral für den gesamten Lebenszyklus des Automobils.

Um mit dieser unglaublichen Geschwindigkeit Schritt zu halten und weitere Innovationen voranzutreiben, erweitert Snowflake seine AI Data Cloud um speziell auf die Automobilbranche zugeschnittene Automotive Solutions. 

In diesem Dokument stellen Tim Long, Global Industry GTM Lead for Manufacturing bei Snowflake, und Pugal Janakiraman, Field Chief Technology Officer for Manufacturing bei Snowflake, einige der größten Herausforderungen und Chancen vor, mit denen Automobilunternehmen heute konfrontiert sind.

Daten spielen bei allen Innovationen in und um die Automobilindustrie eine entscheidende Rolle. Vor welchen Herausforderungen steht diese Branche bei der optimalen Datennutzung?

Die Daten, die für die Weiterentwicklung der Branche erforderlich sind, waren in der Regel aus verschiedenen Gründen eine große Herausforderung:  

• Datensilos: Die Daten sind in sämtlichen Systemen für Fahrzeugdesign, -produktion und -ersatzteile isoliert und machen eine End-to-End-Analyse über den gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs nahezu unmöglich.

• Datenvolumen: Die schiere Datenmenge hat mit dem rasanten Aufkommen von Sensoren in Fertigungsprozessen und vernetzten Fahrzeugen drastisch zugenommen. Ein einzelnes Auto kann beispielsweise mehr als 20 GB an Daten pro Stunde generieren – und das auf der konservativen Seite. Angesichts von rund 100 Millionen produzierten Autos pro Jahr weltweit ist das eine echte Nummer.

• Legacy-Infrastruktur: Legacy-Infrastruktur ist nur eingeschränkt skalierbar, was für die Entwicklung autonomer Fahrlösungen oder digitaler Zwillinge im Automobildesign erforderlich ist.

• Schwierige unternehmensübergreifende Zusammenarbeit: Produktive Zusammenarbeit zwischen den Automobilerstausrüstern und ihren Tausenden Lieferanten, Partnern und Kunden ist umständlich und kompliziert.

In den letzten Jahrzehnten hat sich die Automobilindustrie hauptsächlich auf die Effizienzsteigerung in einem bestimmten Prozessbereich oder einem isolierten System konzentriert, wie z. B. Produktlebenszyklusmanagement, ERP (Enterprise Relationship Planning) und Fertigungsausführungssysteme. Doch jetzt, da unbegrenzte Rechenressourcen in der Cloud zur Verfügung stehen, zusammen mit Big-Data-Analytics-Tools, die mit KI reifen, können Unternehmen Effizienzsteigerungen erzielen, die weit über die Silos einer Abteilung oder eines Systems hinausgehen. 

Angesichts des schieren Volumens und der Geschwindigkeit der Daten, die aus „vernetzten“ Fahrzeugen generiert werden, bringt diese Cloud-Reise jedoch neue Herausforderungen mit sich. Darüber hinaus hat die Angst vor einer Anbieterbindung viele Automobilunternehmen dazu gebracht, Multi-Cloud-Strategien einzuführen. Und das hat letztlich zu anhaltenden Datensilos geführt – die sich über On-Premises-Systeme hinaus und auch zur Cloudinfrastruktur entwickeln.

Welche Schlüsselfunktionen bietet Snowflake, um diese Herausforderungen zu meistern?

Die Automotive Solutions von Snowflake umfassen leistungsstarke Data-Sharing- und KI-Funktionen in Kombination mit spezialisierten Partnerlösungen, die es dem gesamten automatischen Ökosystem aus Zulieferern, Erstausrüstern (OEMs), Vertriebs-, Verkaufs- und Serviceanbietern ermöglichen, nahtlos an der Fahrzeugentwicklung zusammenzuarbeiten, Produktionsprozesse zu optimieren und Dateneinblicke in Echtzeit über die gesamte automobile Wertschöpfungskette hinweg zu nutzen. Mit Snowflake ist eine datengestützte Transformation in der Automobilindustrie:

• Einfach: Mit Snowflake können Unternehmen Unternehmens-, Betriebs- (IT/OT) und Fahrzeugdaten – ob strukturiert oder unstrukturiert – an einem Ort vereinen und die analytischen Funktionen von Snowflake nutzen, um all das zu analysieren, ohne die Daten zu verschieben. 

• Vernetzt: Snowflake ermöglicht eine nahtlose End-to-End-Transparenz in der gesamten Wertschöpfungskette, von der Forschung und Entwicklung bis zum After-Sales-Bereich.

• Zuverlässig: Mit integrierter Sicherheit, Governance und Hochverfügbarkeitsarchitektur bietet der Managed Service von Snowflake für KI- und Daten-Workloads eine starke Grundlage für die Entwicklung von Automobillösungen mit Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit.

Wie können Automobilunternehmen angesichts der kollaborativen Natur der Branche vom starken Partner- und Anbieterökosystem von Snowflake profitieren?

Das Partner-Ökosystem von Snowflake hat sich bei der Bereitstellung von Lösungen für die anspruchsvollsten Anwendungsfälle in der Automobilindustrie bewährt. Mit der Snowflake AI Data Cloud für die Fertigung helfen die Systemintegrationspartner von Snowflake, darunter Accenture, Deloitte und EY, Automobilherstellern bei der Beschleunigung der digitalen Transformation. Snowflake ermöglicht zusammen mit AWS eine einheitliche Daten- und KI-Strategie für Automobilhersteller, mit der Unternehmen Daten im großen Umfang erfassen, umwandeln und freigeben können, und unterstützt wichtige Workloads in den Bereichen Analytics, Data Engineering, KI und App-Entwicklung. Mit einer vollständig verwalteten Infrastruktur erhalten Unternehmen Einfachheit, Skalierbarkeit und Governance, während sie integrierte KI-Services und Echtzeit-Data-Collaboration nutzen. Mit Snowflake und AWS können Unternehmen mehr aus ihren Daten herausholen und schneller zu KI-gestützten Erkenntnissen gelangen.

Darüber hinaus haben wir uns mit führenden Technologieunternehmen zusammengetan, um Lösungen für unsere gemeinsamen Kunden in drei wichtigen Anwendungsfällen zu entwickeln:

Produktentwicklung: Beschleunigen Sie die Markteinführungszeit und ermöglichen Sie intelligentere Fahrzeuginnovationen.

• Concept Reply: Nutzen Sie einen strukturierten Ansatz zur Verbesserung von Fertigungsprozessen, indem Sie erweiterte Konnektivität, Echtzeiteinblicke und generative KI mit dem Gesamtanlageneffektivitätskonzept (Overall Equipment Effectiveness, OEE) kombinieren.

• Siemens Digital Industries Software: Beschleunigen Sie Software-Defined Vehicle (SDV)-Innovationen, indem Sie digitale Zwillingssimulationen und KI-gestützte virtuelle Validierung ermöglichen, um die Entwicklung von Automobilsystemen, einschließlich fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS), zu verbessern.

• Mendix: Ermöglichen Sie eine einfachere Integration, fortschrittliche Automatisierung und eine kohäsivere Grundlage, um die Transformation mit KI-gestützten Anwendungen auf Snowflake zu beschleunigen.

• Vertex: Nutzen Sie originalgetreue digitale 3D-Zwillinge von Produkten und Fabriken, ohne Dateien verschieben zu müssen oder sich an eine bestimmte CAD-Plattform (Computer-Aided Design) zu binden. So können Sie immersive Arbeitsanweisungen, Servicediagnosen und andere kritische Anwendungsfälle, die über das Engineering hinausgehen, ganz einfach auf Snowflake skalieren.

Lieferkette: Verbessern Sie die Resilienz, Echtzeittransparenz und Kostenkontrolle in Beschaffung und Logistik.

• Blue Yonder: Liefert Supply-Chain-Kontrollturmlösungen, um in Echtzeit Störungen zu überwachen und Logistik auf Snowflake zu optimieren.

• Tredence: Nutzen Sie KI-/ML-Modelle und Snowflake Solution Accelerator, um die Time-to-Value für die Lieferkette zu verkürzen, indem Sie die Bedarfserfassung und Kollaboration mit Zulieferern ermöglichen, Fertigungsprozesse optimieren und die Transparenz für Kundenunternehmen in der Automobilbranche verbessern.

Produktion: Fördern Sie Initiativen für intelligente Fabriken, Qualitätssicherung und vorausschauende Wartung.

• DXC Technology: Nutzen Sie vernetzte Mobilitätsanalytik, um die Produktqualität zu optimieren, wie z. B. DTC-Code-Ursachenanalyse, SDV, Teileplanung, Service-/Garantievorgänge und Datenmonetarisierung für Automobilunternehmen, die Snowflake nutzen.

• evolv Consulting: Verbessern Sie den automatischen Anlagenbetrieb und automatisieren Sie Prozesse.

• Cirrus Link, HighByte, HiveMQ und LTIMindtree: Ermöglichen Sie die native Erfassung von IT/OT-Daten in Snowflake mit geringem Netzwerkaufwand, um die IT/OT-Konvergenz von Betriebs- und Unternehmensdaten zu fördern.

• Kipi.ai:Kalibrate, eine Snowflake Native App, kann vorhersagen, wann Geräte oder Maschinen wahrscheinlich ausfallen werden. So können Fertigungsunternehmen Präventivmaßnahmen ergreifen, um Ausfallzeiten und Kosten im Zusammenhang mit Ausfällen zu reduzieren. 

• LandingAI: LandingLens von LandingAI, eine Snowflake Native Application, bietet Visual AI für die Automobilherstellung und verbessert so die Effizienz der Qualitätskontrolle. LandingAI bietet auch Dokumentenextraktion mit Agentic AI zur genauen Verarbeitung komplexer Dokumente wie Prozessflussdiagramme und Inspektionsberichte. Das ermöglicht eine schnellere, datengestützte Entscheidungsfindung in Fertigungsprozessen.

• Sigma: Verstehen Sie Trends und sagen Sie sogar Anomalien voraus, indem Sie große Datenmengen nativ in Snowflake analysieren und so Anwendungsfälle in Fertigung und Lieferkette ermöglichen, wie z. B. Energieoptimierung, Einblicke in die Fertigung und Qualitätskontrollenautomatisierung.

Sales und Aftermarket-Service: Steigern Sie den Umsatz, die Kundenerfahrung und die Datenmonetarisierung über den gesamten Fahrzeugbesitz hinweg.

• Snowflake Marketplace: Bietet Zugang zu Datenprodukten wie Maps zu Ladestationen für Elektrofahrzeuge, Mobilitätstrends und Fahrzeugbestandsdaten, um Marketing, Kundenservice und Betriebsplanung zu bereichern.

Wie sieht die Zukunft der Automobilbranche aus? Was ist nötig, um dorthin zu gelangen?

Alle Automobilhersteller beginnen mit einer KI-gestützten digitalen Transformation, bei der Daten aus dem gesamten Fahrzeugentwicklungsprozess genutzt werden. Wichtiger Teil für den Erfolg auf diesem Weg sind eine starke Datenstrategie und eine Datenmanagementplattform, die nicht von einer zugrunde liegenden Cloudinfrastruktur abhängig ist. 

Snowflake kann diesen Weg mit unserer AI Data Cloud und vorgefertigten Lösungsangeboten beschleunigen. Mit einer solchen vollständigen Integration aller Daten kann die Branche schon bald KI-gestützte digitale Zwillinge, vollständig autonome Flotten und personalisierte Mobilitätsdienste bereitstellen. 

Werden Sie Teil der Snowflake AI Data Cloud für die Fertigung und erhalten Sie Zugang zu neuen Automobillösungen und Partnerschaften. Und melden Sie sich an für unser Webinar Accelerating Automotive Innovation: Drive the Future of Mobility with AI and Data am 17. Juni. Gemeinsam mit Vishwa Ram, Vice President of Data Science and Analytics bei Penske Logistics, wird Long über die drängendsten Herausforderungen und Chancen rund um KI und Daten in der Automobilbranche sprechen.