Neue Batteriezellen zu entwickeln, kostet Automobilhersteller viel Zeit und Geld. BMW will diesen Engpass nun mit Künstlicher Intelligenz auflösen. Ein Forschungsprojekt soll die Testphasen drastisch verkürzen.
An der Börse sorgte die technologische Offensive am Donnerstag nicht für direkte Impulse. Die BMW-Aktie gab leicht auf 80,72 Euro nach. Seit Jahresbeginn summiert sich das Minus auf knapp 16 Prozent. Der Kurs notiert damit spürbar unter seinem langfristigen Durchschnittstrend.
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Algorithmen statt Testreihen
Im Projekt „Insight“ arbeitet der Münchner Autobauer mit der Universität Zagreb zusammen. Die Forscher füttern KI-Modelle mit Versuchsdaten und Echtzeitwerten aus der laufenden Produktion. Das Ziel: eine präzise Vorhersage. Die Software analysiert die Muster und berechnet die optimalen Parameter der Zellen.
Dadurch sinkt die Zahl der teuren Testreihen. Laut BMW halbiert sich der Zeitaufwand für die Entwicklung im besten Fall. Die Qualität der Hochvoltbatterien bleibt dabei mindestens stabil. Häufig verbessert sie sich durch die exakten Vorhersagen sogar.
Ende der Quarantäne
Die Technologie setzt direkt in der Münchner Fertigung an. Bisher müssen neue Batteriezellen nach der ersten Ladung in eine spezielle Lagerung. Diese thermische „Quarantäne“ kostet Platz und blockiert Kapital. Die KI-Analyse soll diesen Zwischenschritt künftig komplett überflüssig machen. Die Zellen wandern dann direkt in das Batteriegehäuse.
Effizienz in diesem Bereich ist für den Konzern extrem wichtig. Im vergangenen Jahr machten elektrifizierte Fahrzeuge bereits 26 Prozent der weltweiten Verkäufe aus. Reine Stromer kamen dabei auf einen Anteil von 18 Prozent.
Besonders in Europa wächst das Batterie-Segment rasant. Hier kletterte der Absatz vollelektrischer Modelle zuletzt um über 28 Prozent. Eine schnellere und günstigere Zellproduktion senkt die Abhängigkeit von knappen Rohstoffen. Das schont die Margen im harten Preiskampf der Branche.
BMW integriert die KI im hauseigenen Kompetenzzentrum und vollzieht damit einen klaren Strategiewechsel. Der Konzern verlagert den Fokus von physischen Tests auf digitale Datenmodelle. Greifen die Optimierungen in der Massenfertigung, sinken die Produktionskosten pro Fahrzeug spürbar.
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