Wie Sie mit datenbasierten Strategien im Wettbewerb der Automobilbranche bestehen

Neue Technologien sind entscheidend, um die Wettbewerbsfähigkeit von Automobilherstellern und ihren Zulieferern zu stärken. Laut unserem aktuellen C-Suite-Barometer hat Künstliche Intelligenz (KI) dabei die höchste Investitionspriorität in den Technologie-Transformationsplänen der Hersteller, gefolgt von Datensicherheit, Infrastruktur, Umsatzwachstum und operativer Agilität.

Insbesondere die Fähigkeit, KI im Forschungs- und Entwicklungsprozess (F&E) wirksam einzusetzen, gilt inzwischen als entscheidend, um sich in der Automobilindustrie einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Um ihre Unternehmen neu auszurichten, setzen Geschäftsführer*innen auf fortschrittliche, datenbasierte Strategien, die KI gezielt nutzen und so Kosten senken – etwa durch deutlich kürzere Entwicklungs- und Produktionszeiten.

Neue Entwicklungs- und Produktionsplattformen entstehen

Der Druck, sich schneller als bisher anzupassen und weiterzuentwickeln, betrifft das gesamte Produktionssystem. So kann etwa die Einführung KI-gestützter Tools für die Produktionsplanung erhebliche Zeitersparnisse im Management und in der Qualitätskontrolle mit sich bringen. Gleichzeitig lässt sich der Personaleinsatz optimieren, indem Mitarbeiter*innen in anspruchsvollere, datengetriebene Aufgabengebiete wechseln – im Zuge des Wandels von manuellen hin zu technologiegestützten Geschäftsmodellen in der Automobilindustrie.

Außerdem setzen Hersteller darauf, KI zu nutzen, um den Entwicklungsprozess enger mit der Produktionsplattform zu verzahnen. KI-gestützte Produktionsplattformen können sich nahtlos in den Entwicklungsprozess integrieren – mit erheblichen Zeit- und Kostenvorteilen.

Kostensenkungen realisieren und Risiken mindern

Früher wurden F&E-Zentren in der Automobilindustrie vielfach in Ländern mit niedrigeren Kostenstrukturen angesiedelt. Mit der zunehmenden Nutzung von KI müssen Geschäftsführer*innen den Standort der Zentren neu bewerten und berücksichtigen, wo entsprechende KI-Expertise verfügbar ist. Der Einsatz von externen KI-Entwickler*innen birgt komplexe regulatorische, rechtliche und operative Risiken.

Ein solcher Ansatz kann zu Zielkonflikten zwischen den Anforderungen verschiedener Rechtsräume führen. Ungeklärte Fragen zur Verantwortlichkeit erhöhen die Cybersecurity- und IT-Risiken deutlich – insbesondere dann, wenn Daten lokal gespeichert werden müssen oder der Zugriff hierauf eingeschränkt ist. Auch die Sicherheit der Lieferkette und Regelungen zur Datenhoheit spielen eine wichtige Rolle. Darüber hinaus können uneinheitliche KI-Vorschriften zu Compliance-Problemen führen, etwa in Bezug auf Standards, Transparenz und ethische Anforderungen. Auch wenn Kosteneinsparungen im Fokus stehen, ist es entscheidend, das richtige Gleichgewicht zwischen Effizienzgewinnen und den damit verbundenen Risiken sorgfältig abzuwägen.

Aktualisierung von Schlüsselstrategien zur KI-Implementierung

Geschäftsführer*innen wissen, dass die Einführung von KI erhebliche Investitionen erfordert – doch jede Implementierungsentscheidung ist nur so gut wie das Ziel, das sie verfolgt. Ob es um Kosteneinsparungen, Produktionseffizienz oder F&E geht: Für jedes Projekt sollten klare Ziele definiert und konkret aufgezeigt werden, wie KI dazu beiträgt, diese zu erreichen.

Ebenso wichtig ist es, den Plan kontinuierlich anzupassen. Die Umsetzung von KI verläuft nicht linear: Das Tempo der KI-Entwicklung in Verbindung mit externen wirtschaftlichen und geopolitischen Faktoren erfordert einen flexiblen Ansatz bei KI-kritischen Strategien, Investitionen und Schulungen.

Störungen in der Lieferkette bewerten

Laut unserem aktuellen C-Suite-Barometer zählen für Entscheider*innen in der Automobilbranche insbesondere die Integration neuer Technologien und Wachstumsziele in bestehenden Märkten zu den wichtigsten Investitionsprioritäten entlang der Lieferkette. Langfristig trägt die Integration neuer Technologien dazu bei, die Abhängigkeit von Rohstoffen – etwa von seltenen Erden für Batterien von Elektrofahrzeugen – zu verringern. Gleichzeitig zeichnet sich ein Wandel von globalen hin zu regionalen Produktionsstrukturen ab, um Transportkosten zu senken und Abhängigkeiten von geografisch weiter entfernten Märkten zu reduzieren.

Da sich die Deglobalisierung der Automobilindustrie jedoch fortsetzt, bringt jeder „Local-for-Local“-Ansatz zur Kostensenkung und zur Beschaffung von Bauteilen und Rohstoffen aus der näheren Umgebung sowohl Chancen als auch Herausforderungen entlang der gesamten Lieferkette mit sich. Nicht zuletzt erfordert dies von Herstellern, verstärkt in lokale Expertise zu investieren, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.

Darüber hinaus wirft die zunehmende geopolitische Instabilität Fragen zur Zuverlässigkeit von Lieferketten auf, die durch zollbedingte Kostensteigerungen zusätzlich verschärft werden. Entscheidend ist die Fähigkeit, Auswirkungen und Risiken standortspezifisch zu erfassen und zu bewerten. Dies erfordert eine datenbasierte Strategie sowie qualifizierte Fachkräfte, um in Echtzeit Alternativen zu erschließen und Margen zu schützen.

Neue Einnahmequellen erschließen, um Wachstumspotenziale zu sichern

Als Reaktion auf den Wettbewerbsdruck und den Wachstumsbedarf blicken OEMs und zunehmend auch Automobilzulieferer über ihre Kernmärkte hinaus. Zu den größten externen Herausforderungen zählen wirtschaftliche Unsicherheit und zunehmender Wettbewerb. Unser C-Suite-Barometer zeigt: Um auf Störungen im globalen Handel zu reagieren, setzen Branchenführer vor allem auf die Diversifizierung von Ressourcen. Indem Geschäftsführer*innen bestehende Kompetenzen auf neue Marktchancen übertragen und gezielt einsetzen, können sie Einnahmequellen diversifizieren, ihre Leistungsfähigkeit steigern und ihre Wertschöpfung maximieren.

Auch außerhalb der Automobilindustrie ergeben sich Wachstumschancen, insbesondere in den Bereichen Landwirtschaft und Verteidigung, in denen sich das vorhandene Know-how aus der Automobilproduktion gezielt einsetzen lässt. Der bereits hohe Automatisierungsgrad der Branche erleichtert einen effizienten Einstieg in diese neuen Märkte.

Im Hinblick auf Wachstumschancen innerhalb des Sektors bedeutet datenbasierte Diversifizierung, dass Zulieferer ihre vorhandenen Daten nutzen, um neue Services und Geschäftsmodelle zu entwickeln und zusätzliche Einnahmen zu generieren, während Produktlizenzierungen weitere Erlösquellen erschließen. Langfristig bietet zudem ein verändertes Konsumentenverhalten hin zu einem „Feature-on-Demand“-Modell beim Autokauf erhebliches Potenzial für tiefgreifendes Wachstum.

Um inmitten des Umbruchs in der Automobilbranche erfolgreich zu sein, ist die Integration neuer Technologien unerlässlich. Ein fortschrittlicher, datengestützter Ansatz unter Einsatz von KI kann Produktionszyklen drastisch verkürzen, die Effizienz steigern und neue Möglichkeiten erschließen, wodurch Unternehmen ihr Wachstum vorantreiben und wettbewerbsfähig bleiben können.