Automotive KI
KI über den gesamten Entwicklungsprozess
Von Anforderungen über Code bis zur Validierung — wir bauen und evaluieren KI-Tools für das gesamte Automotive-Engineering. Einschließlich dem Wissen, wo sie funktionieren und wo nicht.
Der gesamte Engineering-Prozess
Automotive-Engineering umfasst Anforderungen, Modellierung, Softwareentwicklung, Testing und Dokumentation. KI kann jede Phase unterstützen — aber nur, wenn sie korrekt bewertet und verstanden wird. Wir bauen die Tools und validieren sie.
Warum das wichtig ist
Automotive-Ingenieure verbringen viel Zeit mit Dokumentation, Anforderungsreviews, Modellanalyse, Testdatenverarbeitung und Normen-Compliance — über alle Phasen des Entwicklungsprozesses hinweg.
KI kann die mechanischen Teile dieser Arbeit unterstützen. Ohne ein klares Verständnis ihrer Grenzen entsteht aber ein echtes Risiko, besonders bei probabilistischen Modellen und sicherheitsrelevanten Entscheidungen. Wir bauen die Tools und validieren sie.
Wo wir KI einsetzen
Anforderungs-Engineering
KI-gestützte Erstellung und Prüfung von Engineering-Anforderungen. Lücken erkennen, Anforderungen zu Design-Artefakten verfolgen und strukturierte Dokumente aus unstrukturierten Eingaben erstellen.
Technische Dokumentenanalyse
Automatisierte Analyse von Normen, Datenblättern und Lieferantendokumentation. Constraints extrahieren, mit Spezifikationen vergleichen und Inkonsistenzen frühzeitig aufzeigen.
Unterstützung bei Regler-Modellierung
Unterstützung für modellbasierte Entwicklungsprozesse inklusive Simulink. Parameteranalyse, Modellstruktur-Review und KI-gestützte Empfehlungen für Regler-Tuning.
Code-Generierung und -Review
Unterstützung bei der Automotive-Softwareentwicklung — Code-Generierung, Review und statische Analyseunterstützung. Ausgerichtet auf AUTOSAR, MISRA und V-Modell-Anforderungen.
Testdaten-Analyse und Reporting
Automatisierte Verarbeitung von Fahrwerk- und Funktionstestdaten. Mustererkennung, Anomalie-Erkennung und strukturierte Berichtserstellung direkt aus Messdaten.
KI-Tool-Validierung
Wir validieren die Tools selbst. Für probabilistische Ausgaben und sicherheitsrelevante Anwendungen bewerten wir die Konfidenz, definieren Anwendungsgrenzen und legen fest, wo KI-Empfehlungen vertrauenswürdig sind und wo nicht.
Unser Maßstab
KI-Tools müssen nachweisbar funktionieren.
Im Automotive-Engineering zählt nicht, ob ein KI-Ergebnis plausibel klingt. Es zählt, ob es gegen Anforderungen, Messdaten, Normen und bekannte Referenzen besteht. Gerade bei sicherheitsrelevanten Systemen, Testauswertung und Modellierung können kleine Fehler unauffällig bleiben und später teuer werden.
Deshalb prüfen wir KI-Tools mit Ground-Truth-Daten, realen Engineering-Beispielen und klaren Akzeptanzkriterien. Wir machen Fehlermuster sichtbar, definieren Einsatzgrenzen und entscheiden erst dann, wo ein Tool produktiv unterstützen darf.
Verankert in der Realität des Automotive-Engineerings
Unsere KI-Tools werden von Ingenieuren gebaut und bewertet, die praktische Erfahrung entlang des Entwicklungsprozesses haben — vom Systemdesign und der Modellierung bis zu physischen Testprogrammen. Dadurch sind die Tools in der Realität des Automotive-Engineerings verankert, nicht in theoretischen Annahmen.
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Wir zeigen, wo KI-Tools passen — und wo zuerst eine sorgfältige Evaluierung notwendig ist.