Digitalisierung in der Automobilindustrie „Die herkömmliche Serienproduktion von Software stößt zunehmend an ihre Grenzen“

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Große OEMs können von kleinen, agilen Start-up-Unternehmen bei der Softwareentwicklung lernen. Denn traditionelle Entwicklungsprozesse sind zu starr, um auf schnelle Änderungen reagieren zu können. Wie Automobilhersteller in einer schnell entwickelnden Branche immer einen Schritt voraus sein können.

Während die Automobilindustrie sich auf die Digitalisierung einstellen muss, müssen Softwareentwickler auch versehen, dass es bei der Automobilsoftware nicht nur um die Entwicklung neuer Funktionen geht. Es geht auch darum, die Prozesse, die sie unterstützen, zu verfeinern beziehungsweise neu zu definieren.

Software-Innovationen sind unbestreitbar von entscheidender Bedeutung, insbesondere da die Nutzer in einem Fahrzeug. Denn es kommen zunehmend mehr High-Tech-Funktionen wie autonomes Fahren dazu. Doch die Software-Entwickler müssen sicherzustellen, dass sich die Prozesse zur Erstellung von Automobilsoftware erneuern. Die Änderung des menschlichen Verhaltens, insbesondere in einer Branche mit einer langwährenden Tradition wie der Automobilindustrie, ist keine leichte Aufgabe. Die Serienproduktion von Software – die mit einer Fertigungslinie vergleichbar ist – bietet zwar Kontrolle, ist aber nicht mehr der effizienteste oder effektivste Weg, die Softwareentwicklung anzugehen.

Grenzen der Serienproduktion von Software

Die herkömmliche Serienproduktion von Software, ähnlich wie in einer Fertigungslinie, stößt zunehmend an ihre Grenzen. Sie bietet zwar Kontrolle, ist jedoch nicht mehr der beste Weg, um komplexe Softwarelösungen zu entwickeln. Stattdessen ist ein agilerer Ansatz gefragt, der kürzere Entwicklungszyklen und neue Testmethoden, wie beispielsweise virtuelle Umgebungen, einbezieht. Das bisher in der Automobilbranche gängige V-förmige Entwicklungsmodell, bei dem Kundenanforderungen direkt mit dem Endprodukt verknüpft werden, erweist sich als zu zeitaufwändig und ungenau. Es braucht neue Prozesse, die durch Techniken wie künstliche Intelligenz (KI) unterstützt werden können, um schneller und präziser zu arbeiten.

Ein Kulturwandel ist dabei unerlässlich. Die Veränderung der Arbeitsweisen ist zwingend notwendig, besonders in einer traditionsreichen Branche wie der Automobilindustrie. Entwickler konzentrieren sich oft auf das Beheben von Fehlern und das schnelle Veröffentlichen von Softwareupdates, was dazu führt, dass die Notwendigkeit einer Prozessinnovation oft übersehen wird.

Im Gegensatz dazu setzen technologisch junge Unternehmen auf Agilität und kontinuierliche Verbesserung. Dies hat auch große Original Equipment Manufacturers (OEMs) dazu bewegt, ihre Arbeitsweisen zu überdenken und sich an den agilen Arbeitsmethoden von Startups zu orientieren. Diese Zusammenarbeit zwischen großen und kleinen Unternehmen deutet auf einen Wandel in der Branche hin.

Künstliche Intelligenz im Testprozess

Entwickler stellen ihre Prozesse auf den Prüfstand und überlegen, wie sie mit der zur Verfügung stehenden Technik die Prozesse verbessern können. Beispielsweise könnten bestehende Methoden zur Softwareentwicklung oder zum Testen ineffizient sein. Möglicherweise dauert der Testprozess zu lange oder es ist schwierig, Softwareupdates rechtzeitig zu veröffentlichen. Externe Faktoren wie die Lieferkette können ebenfalls zu Problemen führen. Hier kann ein durchdachter Prozessansatz helfen.

Ein konkretes Beispiel für solche Prozessinnovationen ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Testprozess. Wenn alle Tests bei jeder Softwareänderung erneut ausgeführt werden, führt das zu unnötigem Aufwand. Durch den Einsatz von KI könnten die Änderungen in der Software analysiert und die potenziellen Qualitätsrisiken automatisch erkannt werden. So könnte der Testprozess deutlich effizienter gestaltet werden.

Fehler möglichst früh im Entwicklungsprozess erkennen

Ein weiteres wichtiges Prinzip im Zusammenhang mit der Prozessoptimierung in der Automobilsoftwareentwicklung ist das Konzept des „Shift Left“. Damit wird der Ansatz beschrieben, potenzielle Fehler oder Probleme so früh wie möglich im Entwicklungsprozess zu erkennen und zu beheben, bevor die Software in den späten Phasen des Lebenszyklus gelangt. Traditionell steigen die Kosten für das Beheben von Fehlern, je weiter die Software im Lebenszyklus voranschreitet.

Ein besonderer Fokus liegt hier auf Software-Updates, die traditionell ineffizient gehandhabt wurden. Fahrzeugsoftware-Updates wurden häufig erst nach der Installation im Steuergerät durchgeführt, was sehr aufwendig und teuer war. Durch den Einsatz von KI und die Integration von Software-Updates in den laufenden Entwicklungsprozess (Continuous Integration/Continuous Deployment, CI/CD) können diese ineffizienten Prozesse umgangen werden. Solche Tools ermöglichen es, Updates schneller, agiler und als integralen Bestandteil der Softwareentwicklung bereitzustellen. Dies reduziert nicht nur die Kosten, sondern beschleunigt auch die gesamte Entwicklungszeit.

Bei der Digitalisierung der Automobilindustrie ist es entscheidend, die nötige Balance zwischen Entwicklung und Prozessoptimierung zu finden. Durch den Einsatz agiler Methoden, die Schaffung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung, die Umstellung auf neue Techniken und die Integration von KI-Tools können Automobilhersteller dabei sicherstellen, dass sie in einer sich schnell entwickelnden Branche immer einen Schritt voraus sind. (heh)

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* Alexander Bodensohn ist Director Business Development bei Auroralabs.

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