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Kompetenzdefizite in der Automobilindustrie

Erstellt am: 06.08.2017 | Stand des Wissens: 30.07.2018
Ansprechpartner
Technische Universität Hamburg, Institut für Logistik und Unternehmensführung, Prof. Dr. T. Blecker

Produktion und Funktionsweise von Kraftfahrzeugen basierten über Jahrzehnte primär auf mechanischen Prozessen. Metallbearbeitung, mechanische Abläufe und industrielle Fertigungsschritte wie zum Beispiel Karosseriebau zählen zu den primären Kompetenzen der Automobilindustrie. Mit dem Aufkommen von Steuerungselektronik und elektronischen Assistenzsystemen hat sich das Anforderungsprofil an die Automobilhersteller verändert. Wichtige Meilensteine dieser Entwicklung sind die serienmäßige Einführung des Antiblockiersystems (ABS) im Jahr 1979 und des elektronischen Stabilitätsprogramms (ESP) im Jahr 1995 [Iser06]. In der Konsequenz wurde Mechatronik zu einer erforderlichen Kernkompetenz in der gesamten Branche [MGLW15].

Im Kontext des autonomen Fahrens nimmt nun die Digitalisierung beim Fahrzeugbau und -betrieb erheblich zu. So werden vermehrt Sensoren in Fahrzeugen eingesetzt und Daten über Fahrverhalten, Fahrzeugzustand, Umwelt etc. erhoben. Des Weiteren werden Umweltdaten sowohl im Fahrzeug als auch zentral bei einzelnen Akteuren wie dem Automobilhersteller ausgewertet und eine intensive Kommunikation mit dem Verkehrssystem etabliert. Die dafür erforderlichen Kompetenzen sind in der Automobilindustrie nur in einem vergleichsweise geringen Maße vorzufinden.

Erforderliche Technologie- und Kompetenzfelder sind beispielsweise:

Komplexe, verteilte Softwarearchitekturen
Kommunikationsprotokolle
Bildverarbeitung
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
IT-Sicherheit

Für die Automobilindustrie sind damit eine signifikante Verschiebung der Technologieschwerpunkte und zunehmende Schnittstellen mit der IT-Branche zu konstatieren [HeSc17].

Die Bedeutung dieser neuen Kompetenzen wird zukünftig weiter steigen und sehr wahrscheinlich sogar die Relevanz der klassischen Kompetenzen übersteigen. Dies zeigt sich bereits durch die erheblichen technischen Fortschritte beim autonomen Fahren, die von den großen IT-Konzernen wie Google und Apple erzielt wurden. Zum Teil werden von diesen seit einiger Zeit autonome Fahrzeuge im öffentlichen Straßenverkehr erfolgreich erprobt (zum Beispiel in Kalifornien, Vereinigte Staaten von Amerika) [Zeit17a]. Allerdings hat sich die Strategie der IT-Konzerne in jüngster Vergangenheit verändert. Es wurde abgewichen von dem Ziel, ein Fahrzeug vollständig selbst zu konzipieren, und stattdessen eine Kooperation mit Unternehmen der Automobilbranche angestrebt (Beispiel: Google und Fiat-Chrysler). So sollen die fehlenden Kompetenzen und Erfahrungen in der Hardwareumsetzung ausgeglichen werden und eine serienmäßige Produktion schneller realisiert werden [Efra16]. Zum Beispiel haben sich die Konzerne Bosch und Daimler, sowie das Technologieunternehmen Nvidia zusammengeschlossen um ein vollautomatisiertes Shuttle zu entwickeln. Das Ziel des Projektes ist es eine Mischung aus Taxi und Car-Sharing ohne Fahrer einzurichten und wird vorrausichtlich in der zweiten Jahreshälfte 2019 beginnen [DPA18].

Kompetenzdefizite sind insbesondere in der Automobilindustrie festzustellen, deren Personalstamm im Bereich der Fahrzeugentwicklung durch Maschinenbauingenieure geprägt ist. Zwar finden sich in zunehmendem Maß in den Curricula der Hochschulen Informatikanteile im Maschinebaustudium. Dennoch ist bei den derzeitigen Mitarbeitern diese Kompetenz nur wenig verbreitet, wodurch gerade aus Sicht der Security sowohl die Fähigkeit zur Entwicklung abgesicherter autonomer Fahrzeuge als auch die Fähigkeit zur vollumfänglichen Beurteilung der von Zulieferern bezogenen IT-Systeme fehlt. Dies betrifft vor allem die IT-Sicherheit, welche auch von den Anbietern der IT-Branche bislang nicht hinreichend beherrscht wird.

Nicht ausreichend beherrscht durch alle Akteure des autonomen Fahrens werden auch neue, noch in der Entwicklung befindliche Technologie- und Kompetenzfelder wie z. B. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Diese sind u. a. erforderlich für die Erkennung von anderen Verkehrsteilnehmern, Umwelt- und Wetterbedingungen sowie Verkehrszeichen. Sie sind derzeit noch so unterentwickelt, dass in Versuchen US-amerikanischer Wissenschaftler mit simplen Maßnahmen und in Situationen, die im Straßenverkehr täglich vorkommen, Straßenschilder völlig fehlinterpretiert werden. So wurden von Menschen sofort richtig zu erkennende Stoppschilder von autonomen Systemen zu 100% als Geschwindigkeitsbegrenzung fehlinterpretiert sowie ein Hinweisschild für Rechtsabbieger in zwei Drittel aller Fälle als Stoppschild und zu einem Drittel als Hinweis auf eine weitere Fahrspur fehlgedeutet [EvEy17].

Einzelne Hersteller wie z. B. BMW gehen aufgrund des bedeutenden Kompetenzdefizites dazu über, den eigenen Ingenieuren Aufbaustudien zum Erwerb von IT-Kompetenzen zu ermöglichen [Zieg17]. Bis zur Veränderung der Situation sind mit den Kompetenzdefiziten ein erhebliches Risiko und ein bedeutendes Problemfeld für die Security autonomen Fahrens gegeben.
Ansprechpartner
Technische Universität Hamburg, Institut für Logistik und Unternehmensführung, Prof. Dr. T. Blecker
Zugehörige Wissenslandkarte(n)
Security Autonomes Fahren (Stand des Wissens: 09.10.2017)
https://www.forschungsinformationssystem.de/?475978
Literatur
[Efra16] Amir Efrati Google Scaled Back Self-Driving Car Ambitions, 2016/12/12
[EvEy17] Ivan Evtimov, Kevin Eykholt, Earlence Fernandes, Tadayoshi Kohno, Bo Li, Atul Prakash, Amir Rahmati, Dawn Song Robust Physical-World Attacks on Machine Learning Models, 2017/07/30
[HeSc17] Hans Joachim Heider, Michael Schallehn, Christoph Schlegel, Klaus Stricker An Autonomous Car Roadmap for Suppliers, 2017
[Iser06] Rolf Isermann Fahrdynamik-Regelung
Modellbildung, Fahrerassistenzsysteme, Mechatronik, Friedr. Vieweg & Sohn Verlag | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, 2006, ISBN/ISSN 978-3-8348-0109-8
[MGLW15] Maurer, Markus, Gerdes, J. Christian, Lenz, Barbara, Winner, Hermann (Hrsg.) Autonomes Fahren
Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte, Springer Vieweg, E-Book , 2015, ISBN/ISSN 978-3-662-45854-9
[Zeit17a] ZEIT ONLINE (Hrsg.) Apple darf selbstfahrende Autos testen, veröffentlicht in Zeit online, 2017/04/17, Online-Referenz http://www.zeit.de/mobilitaet/2017-04/autonomes-fahren-apple-lizenz-kalifornien
[Zieg17] Peter-Michael Ziegler BMW: Maschinenbau-Ingenieure sollen IT-Kompetenzen erwerben, 2016/05/07
Glossar
Kernkompetenz Die Fokussierung auf Kernkompetenzen (engl. Core competence) ist die Beschränkung der Unternehmensaktivitäten auf das wesentliche Geschäft, in der Regel verbunden mit dem Herauslösen gewinnreduzierender Aktivitäten, die auf spezialisierte Unternehmen übertragen werden, z. B. die Übertragung (Outsourcing) der Logistikfunktionen auf einen Dienstleister.
Carsharing
Der Begriff CarSharing stammt aus dem Englischen (car= Auto, to share= teilen) und kann sinngemäß mit der Bedeutung "Auto teilen" übersetzt werden. Er beschreibt die organisierte, gemeinschaftliche Nutzung von Kraftfahrzeugen, die meist von Unternehmen gegen Gebühr bereitgestellt werden.
Durch einen Rahmenvertrag oder eine Vereinsmitgliedschaft erhalten Kunden flexiblen Zugriff auf alle Kfz eines Anbieters. Die Fahrzeuge können über eine Webseite oder über eine Smartphone-App gebucht werden. Geöffnet werden sie in der Regel mit Hilfe von Chipkarten oder durch ein Zugangscode vermittelt über die Smartphone-App.
Bei dem System des stationsbasierten CarSharing stehen die Fahrzeuge auf reservierten Stellplätzen und werden nach der Nutzung auch wieder dorthin zurückgebracht. Ein anderes Modell ist das free-floating CarSharing. Hier stehen die Fahrzeuge in einem definierten Operationsgebiert verteilt. Sie können per Smartphone geortet werden und nach der Nutzung auf einem beliebigen Stellplatz innerhalb des Operationsgebiets zurückgegeben werden.

Auszug aus dem Forschungs-Informations-System (FIS) des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur

https://www.forschungsinformationssystem.de/?473818

Gedruckt am Sonntag, 19. Mai 2019 15:23:24