Denny Krull 
Der japanische Hersteller will mit Hilfe von KI die Fahrzeugproduktion beschleunigen. Zum Einsatz kommt die KI-Technologie von Monolith.
Die bereits bestehende Partnerschaft zwischen Nissan und Monolith wurde nun um drei Jahre verlängert, um den Prozess der Fahrzeugentwicklung weiter zu transformieren und die Entwicklung künftiger Modelle zu beschleunigen, indem mit KI die Anzahl der physischen Tests reduziert wird.
Monolith AI
Das Unternehmen Monilith AI hat sich auf KI-Software spezialisiert und stellt Ingenieuren sowie Datenwissenschaftlern in der Automobilbranche, Luft- und Rauffahrt leistungsstarke KI-Tools zur Verfügung. Die Plattform unterstützt die Ingenieure dabei, komplexe Prozesse anhand von Testdaten zu modellieren.
Nissan und Monolith
Die Ingenieure des Nissan Technical Centre Europe im britischen Cranfield verwenden die KI-Technologie von Monolith, um die Ergebnisse physischer Tests genau vorherzusagen. Die KI-Software nutzt Testdaten von Fahrzeugen aus mehr als neunzig Jahren Forschung und Entwicklung, wodurch sich die Abhängigkeit von physischen Prototypen reduziert und den Entwicklungsprozess optimiert. Auch können sich Ingenieure durch den Einsatz der KI-Software besser auf Problemlösungen konzentrieren.
Die Verlängerung der Partnerschaft erfolgt durch die Zusammenarbeit zwischen Nissan und Monolith bei der erfolgreichen Anwendung der KI bei Tests von Schraubverbindungen im Fahrzeugchassis, da die Technologie den optimalen Drehmomentbereich für das Anziehen von Schrauben empfahl und ebenso zusätzliche Tests zuverlässig priorisierte.
„Durch die Integration der fortschrittlichen KI-Software von Monolith und der Daten aus jahrzehntelanger Fahrzeugentwicklung können wir die Fahrzeugleistung mit bemerkenswerter Präzision simulieren und validieren. “
KI bei der Entwicklung des Nissan Leaf
Nissan LEAF
Ausführung: Standard Range
Modelljahr: 2025
- Leistung 130 kW
- Reichweite 436 km
- Akkukapazität 55 kWh
Die KI-Technologie von Monolith setzte Nissan das erste Mal zur Validierung von Fahrzeugtests bei der Entwicklung des neuen Nissan Leaf ein und künftig wird die Technologie bei weiteren neuen Nissan-Modellen für Europa eingesetzt, um die Entwicklungszeiten zu verkürzen und die betriebliche Effizienz zu steigern.
„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. KI wird in Zukunft eine immer zentralere Rolle dabei spielen, wie wir die nächste Generation von Fahrzeugen entwerfen, testen und schneller zu unseren Kundinnen und Kunden bringen.“
