KI-Einsatz auch in Unternehmen mit begrenzten Mitteln

Das Konsortium stellt sich vor: In unserer Interviewserie stehen die Konsortialpartner von Autowerkstatt 4.0 Rede und Antwort. Diesmal: Auto-Intern GmbH.

Steckbrief

Zur Person: René Glitza, Chief Project Officer (CPO)
Das Unternehmen: Auto-Intern GmbH, Gebäude B29, Herner Str. 299, 44809 Bochum
Rolle im Projekt: Experte im Bereich Kfz-Diagnose, Entwicklung kleiner, robuster und einfach zu bedienender Oszilloskope, nicht- invasive Oszilloskop-Messungen für Plattformen, KI
Website: https://gruppe.ai/

Von Ralf Schädel, IT-Redakteur und Projektmanager Cloud Services und Gaia-X bei eco – Verband der Internetwirtschaft e.V.

Autowerkstatt 40: Herr Glitza, welche Bedeutung hat Autowerkstatt 4.0 (AW 4.0) für die deutsche Kfz-Service-Landschaft?
René Glitza: Kfz-Oszilloskope in Werkstätten einzusetzen, ist ein unterschätztes Werkzeug. Die Verwendung benötigt aber geschulte und erfahrene Kfz-Meister. Durch den Einsatz von KI kann diese Art der Fehlerdiagnose der breiten Masse zugänglich gemacht werden.

Auf welche Geschäftsfelder des Automotive könnte die KI-gestützte Kfz-Diagnose neben der Instandhaltung und Wartung noch Einfluss haben?
Glitza: Die KI-gestützte Kfz-Diagnose bietet großes Potenzial über die Instandhaltung hinweg, um Prozesse zu optimieren. Zum Beispiel können Qualitätsmängel frühzeitig erkannt werden und die Produktion der Autos nachhaltig verbessern.

Warum eignet sich gerade Künstliche Intelligenz (KI), dem Mittelstand einen Mehrwert zu bieten?
Glitza: Gerade durch den Zusammenschluss vieler mittelständischer Unternehmen, wie im Kontext von Gaia-X, kann KI auch in Unternehmen mit begrenzten Mitteln eingesetzt werden. Der Mehrwert entsteht damit etwa im Bereich Prozessoptimierung und hilft beim Erschließen neuer Geschäftsfelder.

Welchen Nutzen erhoffen Sie sich von AW 4.0 für Ihr Unternehmen?
Glitza: Durch das Projekt AW 4.0 erhoffen wir uns, nachhaltige Arbeitsplätze zu schaffen und so jungen Ingenieuren spannende Projekte bieten zu können.

Spielen KI-Anwendungen bei Ihnen bereits eine Rolle?
Glitza: Eines unser Kerngeschäfte ist die Entwicklung von Condition Monitoring und Predictive-Maintenance-Algorithmen. Dort setzen wir bei der Datenanalyse auf analytische, stochastische sowie Machine-Learning-Verfahren.

Wie profitieren Ihre Kunden von einem genaueren Diagnoseverfahren?
Glitza: Schon durch das Windows-basierte Diagnosesystem der Volkswagen AG VCDS erhalten unsere Kunden ein genaues Diagnoseverfahren. Mit der Neuentwicklung im Bereich der KI-gestützten Kfz-Diagnose können nun Fehldiagnosen erheblich reduziert werden, was die Effizienz in den Werkstätten steigert.

Wie würden Sie Ihren Beitrag für das Projekt beschreiben?
Glitza: Durch meine Erfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen und eingebetteten Systemen verstehe ich die Problematiken aller Forschungspartner und kann somit die Anforderungen effizient vermitteln.

Vielen Dank für Ihre Unterstützung!

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