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KI in der
Automobilindustrie

Data & KI-Projekte in der
Automobilindustrie mit [at]

Mit künstlicher Intelligenz kann die Automobilproduktion über die gesamte Wertschöpfungskette optimiert werden. Schon heute kommen KI und Data Science Methoden in vielen Bereichen zum Einsatz. So beruht die Spracherkennung im Auto auf Natural Language Programming (NLP) – einem wichtigen Teilgebiet von KI. Auch die Optimierung der Navigation wird durch lernfähige, intelligente Algorithmen unterstützt. Viele Fahrerassistenzsysteme und bestimmte Zusatzfunktionen wie die Vorausberechnung des Streckenverlaufs für die automatische Anpassung der Scheinwerfer beruhen zum Teil auf Bilddatenauswertung bzw. Objekterkennung.

In der Fahrzeug-Produktion spielt die vernetzte Produktion und Predictive Maintenance eine immer größere Rolle. Hochkomplexe Vorgänge wie autonomes Fahren sind die Königsdisziplin von Artificial Intelligence. Grundsätzlich können durch den Einsatz von KI in der Automobilindustrie in allen Bereichen große Effizienz- und Ertragssteigerungen realisiert werden. Der Einsatz von digitalen Assistenten und Chatbots führt zur Einsparung von Ressourcen und hilft Kosten zu senken. Die Kundenloyalität kann durch personalisierte, datengetriebene Services und Angebote langfristig gestärkt werden.

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Chancen von Künstlicher Intelligenz in der Automobilindustrie

Neue Business Modelle

Durch digitale Produkte und Vertriebskanäle neue Zielgruppen und Umsatzquellen erschließen

Kundenbindung steigern

Mit datengetriebenen Lösungen nachhaltige Kundenerlebnisse schaffen und Kunden langfristig binden.

Kosten reduzieren

Durch Prozessautomatisierungen können Ressourcen in allen Bereichen eingespart werden.

Unsere Kundenprojekte

Seit unserer Gründung haben unsere Data & AI Experten zahlreiche Projekte im Bereich Data Engineering erfolgreich umgesetzt. Lesen Sie hier einige unserer Kundenreferenzen.

Energie AG, Werkstatt 8 GmbH Sustainability App
  • Marketing & Sales
Nachhaltigkeit mit Agentic AI

Die Energie-AG – ein österreichischer Strom- und Energieanbieter - möchte das Thema Nachhaltigkeit zugänglicher für seine Kunden und die allgemeine…

Data Sharing in der Luftfahrtindustrie, eine Ansammlung von Heißluftballonen in einer weiten Voralpenlandschaft
  • Production
Data Sharing in der Luftfahrtindustrie

In der Vergangenheit konfrontierten uns unsere Kunden mit einer Herausforderung, die vielen Unternehmen bekannt ist: Trotz einer Fülle von Daten, die…

Datenvisualisierung für ein Telekommunikationsunternehmen, Alexander Graham Bell, telefonierend, hinter seinem Schreibtisch futuristische Objekte in orange
  • Finance & Controlling
Financial Forecasting auf Basis von Zeitreihenanalysen für einen Energiekonzern

In der Vergangenheit stand ein Kunde vor der herausfordernden Aufgabe, die Prognosegenauigkeit seiner betriebswirtschaftlichen Unternehmensfunktionen…

Grundlagentraining in Datenvisualisierung, eine Gruppe von Malerinnen eine Studie von Blumen anfertigend
  • Marketing & Sales
Grundlagentraining in Datenvisualisierung für einen Pharmakonzern

In einer immer stärker digitalisierten Welt sind Unternehmen vermehrt auf schnelle, effiziente und klare Datenanalysen angewiesen. Ein Kunde kam mit…

Unsere Methodik:
Die [at] Data Journey

[at] Data Journey by Alexander Thamm GmbH, Data Strategy, Data Lab, Data Factory and DataOps in einem Flowchart
Alexander Thamm GmbH 2025

Unsere Erfahrung aus über 2.500 Projekten haben wir genutzt, um ein ganzheitliches System für Data & KI-Projekte zu entwickeln – unsere Data Journey. Eine durchgängige Data Strategy bildet die Basis und den Rahmen, um aus Daten echten Mehrwert zu generieren – wir nennen es Data2Value. Im Data Lab geht es um Geschwindigkeit! Ziel ist es, möglichst schnell Use Cases zu testen – vom Konzept zum Prototypen mit Echtdaten. In der Data Factory werden Use Cases zum fertigen Produkt industrialisiert. Absoluter Fokus ist die Skalierung und nachhaltige Generierung von Mehrwerten – daher steht auch hier der Nutzer im Fokus. In unserer DataOps betreiben und warten wir Ihre Plattformen und Machine Learning Algorithmen.

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