Nissan denkt Auto-Entwicklung neu: Japaner lassen KI ran und sparen sich viele Autotests

Nissan will seine Autoentwicklung massiv beschleunigen. Dafür bauen die Japaner ihre Zusammenarbeit mit dem KI-Spezialisten Monolith weiter aus und verlängern die strategische Partnerschaft um drei weitere Jahre. Kernziel der Kooperation: Transformation des gesamten Entwicklungsprozesses, Reduzierung der Anzahl teurer, physischer Tests. Die spezielle KI-Lösung soll Nissan helfen, Innovationen und neue Fahrzeuge effizienter und schneller als bisher zu realisieren.

Der Autobauer aus Japan sieht die gemeinesame Entwicklung dieses individuell auf Nissan zugeschnittenen KI-Systems als wichtiger Baustein seiner globalen Unternehmensstrategie "Re:Nissan" an. Der Fokus liege darauf, neue Produkte schneller als bisher auf den Markt zu bringen. Neben kürzeren Entwicklungszeiten soll die KI-Partnerschaft auch Innovation und betriebliche Effizienz im Unternehmen vorantreiben. Nissan nutzte die Monolith-Technologie erstmalig schon bei der Fahrzeugentwicklung des neuen, vollelektrischen Nissan Leaf zur KI-Validierung von Fahrzeugtests. Künftig will Nissan die KI-Software bei weiteren neuen Modellen für den europäischen Markt einsetzen.

Die Technologie von Monolith ist dabei kein reines Simulations-Tool. Die KI-Plattform nutzt einen riesigen Datenschatz: Testdaten von Fahrzeugen aus mehr als neunzig Jahren Forschung und Entwicklung bei Nissan. Die Software wird von den Ingenieuren bereits im Nissan Technical Centre Europe im britischen Cranfield verwendet. Die KI soll Ergebnisse von realen, physischen Tests mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Dadurch sinkt die Abhängigkeit von echten Prototypen, was den gesamten Prozess optimiert. Laut Nissan können sich die Ingenieure dadurch stärker auf die praktische Problemlösung und die finale Entscheidungsfindung konzentrieren, statt Standardtests zu wiederholen.

KI-Validierung: Pilotprojekt sparte bereits 17 Prozent der Tests

Die Entscheidung für die dreijährige Verlängerung fiel nicht aus dem Bauch heraus. Sie folgt auf eine bereits erfolgreiche Zusammenarbeit bei einem sehr spezifischen Anwendungsfall: Im Pilotprojekt ermittelte die KI-Technologie den optimalen Drehmomentbereich für das Festziehen der Schrauben. Validierung: Beeindruckt waren die Ingenieure, dass die KI-Software zuverlässig bestimmte, welche zusätzlichen Tests von den Spezialisten überhaupt noch manuell durchgeführt werden mussten. Das Ergebnis war verblüffend. Physische Tests konnten in diesem Bereich um rund siebzehn Prozent im Vergleich zu herkömmlichen Vorgehen ohne KI reduziert werden.

Potenzial: Testzeiten in Europa sollen sich halbieren

Diese 17 Prozent sind aber offenbar erst der Anfang. Nissan rechnet das Potenzial hoch: Würde man denselben KI-Ansatz auf die Entwicklung der gesamten europäischen Fahrzeugpalette anwenden, könnte die Testzeit laut Prognose sogar um die Hälfte reduziert werden. Emma Deutsch, Direktorin im Nissan Technical Centre Europe, bestätigt, dass die Machine-Learning-Modelle die Abhängigkeit von Prototypen senken. KI werde eine zentrale Rolle spielen, um die nächste Generation von Fahrzeugen schneller zu den Kunden zu bringen.

Dr. Richard Ahlfeld, CEO und Gründer von Monolith, ergänzt, dass mit diesen KI-Tools die Produktentwicklung in allen Bereichen profitiere. Die Monolith-Plattform nutze unter anderem Werkzeuge, wie einen "Next Test Recommender" (Test-Empfehlung) und einen "Anomaly Detector" (Anomalie-Erkennung). Damit ließen sich Entwicklungszyklen halbieren, ohne dass es Kompromisse bei der Qualität und Leistung der Fahrzeuge gebe.