2025-11-10 09:40:00
2025-11-10 09:41:00
Automobile
Nissan nutzt KI bei der Fahrzeugentwicklung
Carzoom.de
Fotos: Nissan via Autoren-Union Mobilität
Erstmals hat Nissan die KI-Technologie von Monolith bei der Entwicklung des neuen Leaf zur Validierung von Fahrzeugtests eingesetzt. Genutzt werden Testdaten von Fahrzeugen aus mehr als 90 Jahren Forschung und Entwicklung. Sie werden von den Ingenieuren des Nissan Technical Centre Europe im britischen Cranfield verwendet, um die Ergebnisse physischer Tests vorherzusagen. Dies reduziert die Abhängigkeit von physischen Prototypen, optimiert den Entwicklungsprozess und ermöglicht es den Ingenieuren, sich auf die praktische Problemlösung und Entscheidungsfindung zu konzentrieren.
Die Entscheidung, die Zusammenarbeit auszuweiten, folgt auf die erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen Nissan und Monolith bei der Verwendung von KI für die Tests von Schraubverbindungen im Fahrzeugchassis. Die KI-Technologie empfahl den optimalen Drehmomentbereich für das Anziehen von Schrauben und priorisierte zuverlässig zusätzliche Tests, die von Ingenieuren durchgeführt werden sollten. Dies führte zu einer Verringerung realer Tests im Vergleich zum herkömmlichen, nicht KI-gestützten Verfahren um 17 Prozent. Würde derselbe Ansatz auf die Entwicklung der gesamten europäischen Fahrzeugpalette von Nissan angewendet, könnte die Testzeit um die Hälfte reduziert werden.
Man könne die Fahrzeugleistung „mit bemerkenswerter Präzision simulieren und validieren“, sagt Emma Deutsch, Director of Customer Orientated Engineering and Test Operations, Nissan Technical Centre Europe. „Die Machine-Learning-Modelle wurden mit einer Kombination aus historischen Testdaten und digitalen Simulationen trainiert und ermöglichen es uns, die Abhängigkeit von physischen Prototypen zu reduzieren und so die Entwicklungszeit und den Ressourcenverbrauch erheblich zu senken. Dieser Ansatz beschleunigt nicht nur die Markteinführung neuer Modelle, sondern unterstützt auch unser Engagement für Innovation und Nachhaltigkeit.“ Zudem verbessere sich die Produktqualität. (aum)
Veröffentlicht am 10.11.2025