Best Practice

Künstliche Intelligenz transformiert die Automobilindustrie

Mit unserem Ansatz unterstützen wir Unternehmen in allen Projektphasen und legen dabei höchsten Wert auf Qualität, Wissenstransfer und Transparenz. Langfristige Projekterfolge mit effektiven KI-Strategien sind das Ergebnis unserer Zusammenarbeit mit Branchenführern.

KI-Strategien für die Automobilindustrie

Die Optimierung und Personalisierung der Customer Experience mit KI ist zu einem zentralen Ziel von Unternehmen im Automobilsektor geworden. Langfristige KI-Strategien sind daher unerlässlich. Als Multi-Cloud-Dienstleister unterstützen wir Unternehmen aus der Automobilbranche bei der Evaluierung bestehender und zukünftiger KI-Anwendungsfälle. Unser Ziel ist, den konsequenten Einsatz von KI sicherzustellen, ein KI-Anwendungsfall-Portfolio aufzubauen und Bewertungskriterien für verschiedene Parameter wie Geschäftswert oder Time-to-Market zu definieren – von der Strategieentwicklung bis zur Implementierung von Cloud-Lösungen.

Bei Reply helfen wir Branchenführern, wegweisende Lösungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Plattform- und Datenstrategien umzusetzen.

Etablieren einer agilen, datengesteuerten Denkweise mit KI

Neben der technischen Umsetzung und der Entwicklung einer Use-Case-Roadmap für KI führen wir Change Management durch, um Mitarbeiter und Stakeholder in die aktuellen Entwicklungen einzubinden. Wir geben Workshops zu den übergreifenden Themen "Künstliche Intelligenz" und "Agilität", um ein datengetriebenes und digitales Mindset bei Mitarbeitern und Stakeholdern zu schaffen. In jedem Sprint-Review sorgen wir dafür, dass mögliche Projektrisiken und -hindernisse transparent dargestellt werden. Auf diese Weise können sie direkt an die richtigen Stakeholder adressiert und bereits im Vorfeld vermieden werden.

Lösen von Data-Science-Herausforderungen durch grundlegende Prinzipien

Wir führen für unsere Kunden einen technischen Platform Maturity Check durch, um zu prüfen, ob der gewünschte Anwendungsfall umgesetzt werden kann. Dabei wird die bestehende Architektur auf ihren Reifegrad hinsichtlich neun verschiedener Dimensionen geprüft: Datenbeschaffung, Datenaufbereitung, Labeling, Modelltraining, Test, Deployment, Modellnutzung, Berechtigungskontrolle und Betrieb.

So können wir Schwachstellen in der Architektur identifizieren und die Bereiche definieren, in denen Verbesserungen realisierbar sind. Für den Go-Live setzen wir vier Methoden ein, um die Komplexität zu reduzieren. Dazu gehören: Vererbungsmechanismus, Vereinheitlichung der Datenstruktur, Verwendung von Komponentenansätzen, einheitliche Bereitstellung und Überwachung.

Vererbungsmechanismus

Vereinheitlichung der Datenstruktur

Verwendung von Komponentenansätzen

einheitliche Bereitstellung und Überwachung

Verfügbarkeit und Qualität durch Überwachung und Automatisierung

Zunächst legen wir großen Wert auf die Einrichtung eines zuverlässigen Monitorings. Dazu gehören:

Überwachung der Anwendung (Logs, "goldene Signale", verteiltes Tracing zur Leistungsüberwachung).
Automatisierung der Überwachung durch Alarme (E-Mail, SMS, Pager)
Überwachung von Vorhersagen und Qualitätskontrollen mit Labels
Kontrolle der Verteilung von Vorhersagen
Überwachung der Eingabedaten: Kontrolle der Verteilung der Merkmale
Kontrolle von wichtigen Metriken wie der Anzahl fehlender Werte

Im nächsten Schritt automatisieren wir alle Prozesse, die bisher manuell durchgeführt wurden:

Automatisches Deployment der Modelle, z. B. mit Canary-Releases.
Automatisierung der Infrastrukturbereitstellung (Infrastructure-as-code)
Bedarfsorientierte, automatisierte Nachschulung des Modells