Künstliche Intelligenz in der Automobilindustrie (eBook)
XV, 320 Seiten
Springer Vieweg (Verlag)
978-3-658-31567-2 (ISBN)
Dieses Buch öffnet Ihnen die Augen, wie Künstliche Intelligenz die Automobilindustrie nachhaltig disrumpieren wird. Um diese Disruption zu meistern, müssen Automobilhersteller das volle Potential aus ihren Daten schöpfen, und in der Lage sein, täglich neue Dienste an ihre Kunden auszuspielen. Dieses Buch zeigt die dazu notwendigen Transformationen auf: Vom Aufbau einer tragfähigen Vision bis hin zur technologischen und organisatorischen Umsetzung im Unternehmen. Auf dieser Basis können sich die Automobilhersteller vom Blechbieger zum Techgiganten transformieren. In über 100 Fallbeispielen entlang der automobilen Wertschöpfungskette wird aufgezeigt, wo Künstliche Intelligenz einen Mehrwert liefern kann. Auf das autonome Fahren als wichtiger Enabler wird eingegangen sowie auf die wichtigsten Verfahren der Künstlichen Intelligenz, die für die Automobilindustrie relevant sind.
Das Buch richtet sich an Entscheider in der Automobilindustrie, Studierende, Dozenten und alle, die sich ein Bild über eine der vielleicht größten industriellen Transformationen dieses Jahrhunderts machen möchten.
Dr.-Ing. Michael Nolting ist Leiter des Bereichs für Digital Services & Data Analytics bei Volkswagen Nutzfahrzeuge, Berater, KI-Experte und Keynote-Speaker für die Themen Künstliche Intelligenz, DevOps und Leadership. Er lehrt als Honorardozent an der Leibniz Universität Hannover.
| Erscheint lt. Verlag | 18.12.2020 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Technik im Fokus |
| Zusatzinfo | XV, 320 S. 66 Abb. |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Technik ► Fahrzeugbau / Schiffbau |
| Technik ► Maschinenbau | |
| Schlagworte | AI-first IT-Gigant • automobile Wertschöpfungskette • Automobilindustrie • Data Science Plattform • DevOps • Digitale Dienste • digitale Transformation • Fahrzeug- und Service-Plattform • Künstliche Intelligenz • Leadership • Moderne Softwareentwicklung |
| ISBN-10 | 3-658-31567-9 / 3658315679 |
| ISBN-13 | 978-3-658-31567-2 / 9783658315672 |
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