Autonomes Fahren und die Zukunft der Mobilität. Welche ökonomischen Faktoren begünstigen den Fortschritt der Automobilindustrie?


Fachbuch, 2020

73 Seiten


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Grundlegendes
2.1 Begriffsbestimmung autonomes Fahren
2.2 Klassifizierung der Automatisierung
2.3 Vision des autonomen Fahrens
2.4 Exkurs in die Automobilindustrie

3 Ökonomische Einflussfaktoren
3.1 Technologischer Wandel
3.2 Gesellschaftlicher Wandel
3.3 Strukturelle Rahmenbedingungen

4 Entwicklungsszenarien des autonomen Fahrens
4.1 Expertenmeinung
4.2 Bildung der Szenarien
4.3 Szenario 1: evolutionäres Szenario
4.4 Szenario 2: revolutionäres Szenario
4.5 Szenario 3: transformatives Szenario
4.6 Auswertung der Szenarien

5 Handlungsempfehlungen und Fazit

Literaturverzeichnis

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Impressum:

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Covergestaltung: GRIN Publishing GmbH

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Übersicht Automatisierungsstufen

Abbildung 2: Kooperationen der Automobilhersteller

Abbildung 3: Übersicht Fahrerassistenzmodule

Abbildung 4: Prognoseübersicht der Entwicklungen bis 2030

Abbildung 5: Charakteristika der Entwicklungsszenarien

Abbildung 6: Eigenschaften der ökonomischen Treiber

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Überlastete Verkehrsnetze, die gibt es nicht mehr. Auch Unfälle gehören schon lange der Vergangenheit an und wenn Sie möchten, gönnen Sie sich doch vor der Heimfahrt noch einen guten Rotwein – so polarisierend schildern die Automobilhersteller die Zukunft im Straßenverkehr. Der Grund hierfür: autonomes Fahren.

Eines ist gewiss, die Art und Weise wie sich die Menschen zukünftig fortbewegen werden, wird sich in den nächsten Jahren maßgebend verändern. Doch welche Einflussfaktoren, Zusammenhänge und Rahmenbedingungen für die Entwicklung der zukünftigen Automobilität gibt es und wie sehen mögliche Entwicklungswege bis zum Jahr 2030 aus?

Ziel dieser Arbeit ist es, genau diese Fragen zu beantworten und den Fokus hierbei auf die relevanten Einflussfaktoren aus dem Bereich des autonomen Fahrens zu legen. Autonomes Fahren zählt neben den weiteren Megatrends der Mobilität, Konnektivität, Elektrifizierung und Digitalisierung, zu den wichtigsten und zukunftsträchtigsten Feldern innerhalb der Automobilindustrie.1 Dabei zählen diese Trends nicht nur zu einfachen Schlagwörtern, vielmehr wirken sie sich zunehmend auf die Wirtschaft, Politik und Gesellschaft aus und verändern somit die Mobilitätskonzepte der Zukunft.

Aufgrund der vielschichtigen und von der Außenwelt geprägten Charakteristika der Einflussfaktoren, wird ein weiterführender Prognosezeitraum über das Jahr 2030 hinaus als wenig sinnvoll betrachtet, da dieser mit ansteigendem Zeitraum zunehmend einer Spekulation gleichen und den fundierten, wirtschaftswissenschaftlichen Charakter der Arbeit verkennen würde. Ebenso legt diese Arbeit den Fokus gezielt auf Personenkraftwagen (Pkw), weshalb das Ergebnis für Lastkraftwagen und schienengebundene Fahrzeuge nur situativ Anwendung finden kann.

Die vorliegende Arbeit lässt sich zudem in fünf Bestandteile untergliedern, welche im Folgenden skizziert werden. Nachdem die Forschungsfrage formuliert und der Gang der Untersuchung beschrieben wurde, werden im zweiten Kapitel die Grundlagen des autonomen Fahrens erörtert. Zu diesem Zweck werden die Begrifflichkeiten und Klassifizierungen autonomer Fortbewegung definiert und anschließend die Vision und die aktuellen Entwicklungen der Automobilindustrie dargestellt. Kapitel 3 und Kapitel 4 sind dahingehend von besonderer Bedeutung, dass sie die Voraussetzungen für spätere Handlungsempfehlungen stellen. Kapitel 3 bildet dabei die Basis der Untersuchung, indem relevante ökonomische Einflussfaktoren zuerst herausgefiltert, deren Zusammenhänge beschrieben und abschließend Potenziale und Herausforderungen aufgezeigt werden. Im nächsten Schritt werden in Kapitel 4 die Expertisen renommierter Fachleute und Unternehmen kritisch gewürdigt und drei mögliche Entwicklungsrichtungen der Automobilindustrie kreiert, welche anschließend analysiert und miteinander Verglichen werden. Als Ergebnis der Szenario-Analyse werden im letzten Abschnitt Handlungsempfehlungen für die Hauptakteure der Branche abgeleitet, bevor ein persönliches Fazit hinsichtlich der dargelegten Untersuchung gezogen wird.

Da das Ergebnis anhand aktueller Entwicklungsstände, Annahmen und Erfahrungen extrapoliert wird, bleibt somit das Risiko, Fehlprognosen zu formulieren, was allerdings als fester Bestandteil der Zukunftsforschung gilt.

2 Grundlegendes

2.1 Begriffsbestimmung autonomes Fahren

Der Begriff „autonomes Fahren“ ist in der Öffentlichkeit trotz oder eben aufgrund der zunehmenden Medienpräsenz ein vielseitig verwendeter Begriff, welcher bis heute unterschiedlich interpretiert wird. Infolgedessen ist es unabdingbar, die Begrifflichkeiten des Automobils, sowie des automatisierten und autonomen Fahrens zu differenzieren.

Das eigene Auto ist, wie kaum ein anderer Alltagsgegenstand, ein Sinnbild von Unabhängigkeit, Freiheit und Selbstbestimmung, daher überrascht es nicht, dass das Wort „Automobil“, zusammengefügt aus dem griechischen autòs, sowie dem lateinischen mobilis, frei übersetzt „selbstbeweglich“ bedeutet. Da der Begriff des Automobils jedoch von unabhängiger Fahrweise losgelöst ist, wird er eingängig für die Bezeichnung von Fahrzeugen genutzt. Ebenfalls aus dem Griechischen stammend, bedeutet autonom so viel wie selbstständig, was sich unmissverständlich auf die Automobilindustrie transferieren lässt.2 Betrachtet man somit den Begriff „autonomer Fahrzeuge“ so wirkt dieser wie eine Dopplung und bedeutet wörtlich genommen „selbstständig selbstbeweglich“. Unter autonomen Fahren wird heutzutage hingegen das selbstständige Bewegen eines Objektes oder auch Fahrroboter genannt, unter realen Verkehrsbedingungen verstanden, welches sich ohne menschlichen Einwirkens zielgerichtet im Verkehr bewegt.3

Bei autonomen Fahrzeugen wird die Fahrzeugumgebung anhand visueller Informationen über integrierte Sensoren, nachgeschaltete Software und hinterlegtem Kartenmaterial erfasst und mithilfe vorprogrammierter Algorithmen aus Handlungsdatenbanken verarbeitet, um eigenständige Entscheidungen treffen zu können.4 In Vorstufen des autonomen Fahrens, dem sogenannten automatisierten Fahren, ermöglichen es deren teils vernetzte Komponenten, wie bspw. der Totenwinkelassistent, bereits heute die menschliche Wahrnehmung in definierten Situationen durch Sicherstellung von Informationen zu unterstützen und eine sichere Handlungsentscheidung des Fahrzeugführers zu forcieren. Sofern die Reaktion des Fahrzeugs jedoch selbstständig und ohne direktes Einwirken des Kraftfahrzeug­führers erfolgt, wird von autonomen Fahren gesprochen.5 Ziel eines autonomen Fahrzeugs ist es somit, das Agieren und Reagieren in jeglicher Verkehrssituation eigenständig zu regeln und auch auf nicht vorhergesehene Umstände anpassungsfähig zu reagieren, ohne dabei in Kontakt mit Fahrzeuginsassen oder einem gesonderten Navigator zu stehen.6

2.2 Klassifizierung der Automatisierung

Das selbstfahrende Auto basiert technisch gesehen auf teilweise bereits bestehenden Assistenzsystemen. Da die bisherigen Assistenzsysteme immer weiterentwickelt werden, verschmelzen die Grenzen zwischen automatisiertem und autonomen Fahren zunehmend. Um Verwirrungen zu vermeiden und technische, als auch rechtlich / regulative Transparenz innerhalb der verschiedenen Automatisierungsgrade zu erhalten, wurde neben der Begriffsdefinition, ebenfalls eine stufenweise Klassifizierung autonomen Fahrens vorgenommen. In der Öffentlichkeit, sowie Expertenforen gibt es von dreistufigen bis zu siebenstufigen Modellen verschiedene Ansätze. Der Verband der Automobilindustrie (VDA) hat die Automatisierungsgrade in Anlehnung an die klar definierte Nomenklatur des US-amerikanischen Verbandes der Automobilingenieure (SAE International), sowie der US Bundesbehörde für Verkehrs- und Straßensicherheit (NHTSA) in sechs Kategorien unterteilt. Dieses Klassifizierungssystem reicht von Stufe 0 (Driver only) bis zu Stufe 5 (autonomes / fahrerloses Fahren) und ist weltweit anerkannt.7

Die Klassifizierung zeigt, dass die Entwicklung der Fahrerassistenzsysteme zunehmend aktiver in das Fahrgeschehen eingreift, was in anschließender Kurzübersicht veranschaulicht werden soll.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Übersicht Automatisierungsstufen8

Auf Stufe 0, dem sogenannten Driver Only sind keinerlei automatisierend eingreifende Fahrerassistenzeinheiten im Fahrzeug verbaut, sodass der Fahrer jederzeit die Hoheit über die Steuerung der Längs- und Querführung innehat und kein aktives Eingreifen technischer Komponenten möglich ist.9 Der Kategorie des Driver Only zugewiesene Fahrerassistenzsysteme, sind bspw. das Navigationssystem und falls verbaut, maximal passiv warnende Assistenzsysteme wie die Spurverlassenswarnung, welche den Fahrer bei Gefahr warnt, damit dieser frühzeitig reagieren kann.10 Die eingestuften Assistenzsysteme, sind hier als Technikerweiterungen anzusehen und unterstützen den Fahrer somit, greifen jedoch keineswegs in die Fahrzeugsteuerung ein.

Stufe 1 ist die Assistenz. Hier kann das Fahrzeugsystem vorab definierte Teilaufgaben der Längs- oder Querführung eigenständig übernehmen, die Steuerung der jeweils anderen Aktivität wird hingegen durchgängig vom Fahrzeugführer ausgeführt. 11 Hier sollen Fahrerassistenzsysteme wie z. B. die Stop & Go-Funktion, die Antischlupfregelung (ASR) oder der eingreifende Notbremsassistent den Fahrzeugführer beim Fahren unterstützen. Der Fahrzeugführer muss die Umgebung des Autos in diesem Fall jedoch permanent kontrollieren, sodass dieser bei Problemen in das Fahrgeschehen eingreifen kann. 12

Stufe 2 - Im ersten Grad der Automatisierung, der sogenannten Teilautomatisierung, übernimmt das System, im Gegensatz zur Assistenz, für einen gewissen Zeitraum bzw. in spezifischen Situationen, sowohl die Längs-, als auch die Querführung selbstständig. Da nur eingeschränkte Rahmenbedingungen vom Fahrzeug eigenständig abgedeckt werden können und es aufgrund dessen zu Fehleinschätzungen durch das Fahrzeugsystem kommen kann, muss der Fahrer die Überwachung des Verkehrs auch hier dauerhaft im Auge behalten und im Gefahrenfall sofort in der Lage sein, die vollständige Übernahme der Fahrzeugführung an sich zu nehmen. 13 Die automatische Einparkhilfe, bei der das Fahrzeug die Lenk-Funktion eigenständig übernimmt, zählt bspw. zu Assistenzsystemen der Stufe 2.

Stufe 3 - Das hochautomatisierte Fahren. Ähnlich wie in Stufe 2, übernimmt das Fahrzeugsystem auch auf dieser Ebene, in vom Hersteller definierten Anwen­dungsfällen, die Steuerung der Quer- und Längsführung für einen gewissen Zeitraum selbstständig, sodass sich der Fahrer anderen Tätigkeiten widmen kann und den Verkehr nicht mehr permanent überwachen muss. Ein Fahrzeug der Stufe 3 ist jedoch noch nicht in der Lage, aus jeder Ausgangssituation den minimalsten Risikozustand herbeizuführen. 14 Kann das hochautomatisierte Fahrzeugmanagement das Fahrzeug im Bedarfsfall nicht mehr eigenständig kontrollieren, so erkennt das System in dieser Stufe seine Grenzen und sendet dem Fahrzeugführer über das interne Informationssystem ein Signal, woraufhin dieser aufgefordert wird, die Fahrfunktion aufzunehmen und das Fahrzeug zu übernehmen. 15 Als Beispiel für Assistenzsysteme der Stufe 3, kann der aktive Parkassistent genannt werden.

Ab Stufe 4, dem vollautomatisierten Fahren, ermöglicht der entwickelte Fahrroboter es dem eigentlichen Fahrzeugführer einen Wechsel seiner Stellung, vom Piloten hin zum Passagier vorzunehmen. Ab dieser Stufe kann der Fahrer in spezifischen Anwendungsfällen die gesamte Verantwortung der Fahrzeugsteuerung an das Fahrzeugsystem übergeben, da alle sicherheitsrelevanten Einflüsse vom Fahrzeug erfasst werden und er selbst in Gefahrensituationen nicht mehr eigenständig eingreifen muss. Die spezifischen Fälle umfassen die Geschwindigkeitsbereiche, die Straßentypen und die Umweltbedingungen.16 Analog zu Stufe 3 fordert das Fahrzeugsystem den Fahrer bei Verlassen der spezifischen Anwendungsfälle zur Übernahme der Fahrfunktion auf, agiert aber bei Nicht-Beachtung selbstständig und führt das Fahrzeug in einen risikominimalen Systemzustand über.17

In der fünften und letzten Stufe, dem fahrerlosen bzw. autonomen Fahren angekommen, kann das Fahrzeugsystem alle Verkehrssituationen einschätzen, sich auf alle Umstände und Geschwindigkeitsbereiche, auf allen Straßentypen und unter sämtlichen Umweltbedingungen anpassen, sodass die Anwesenheit oder die Aufmerksamkeit eines Fahrzeugführers nicht mehr erforderlich ist.18

2.3 Vision des autonomen Fahrens

Ein sich gänzlich selbstorganisierender Straßenverkehr mit autonomen Fahrrobotern - so wurde das Jahr 2035 im Film „I, Robot“ beschrieben. Die Zukunft der automobilen Mobilität wurde in den vergangen Jahren von bunt ausgeschmückten Visionen geprägt, doch galten viele Annahmen zu Zeiten des Millenniumwechsels als pure Science-Fiction, entsprechen diese heute dem Stand der Technik.19 Verfolgt man die Prognosen der Automobilhersteller, ihrer Zulieferer und weiterer Protagonisten, so unterscheiden sich die Zielkorridore einzelner Innovationen, das Bild welches sie zeichnen, sieht jedoch meist gleich aus:

Den Nutzern künftiger Fahrroboter hat es an nichts zu fehlen. Sie stehen morgens auf, verlassen Ihr Zuhause und Ihr Fahrzeug wartet bereits vor der Tür auf Sie. Nachdem Sie ein Ziel definiert haben, können Sie während der Fahrt, in Ihrem auf Sie ausgerichteten Third Place20 Emails checken, an Videokonferenzen teilnehmen oder die Ruhe genießen. In der Arbeit angekommen, steigen Sie vor der Eingangstüre aus, Ihr Gefährt sucht sich eigenständig einen Parkplatz in der Nähe und parkt auf diesem. Während Sie Ihrer Arbeit nachgehen, holt das Auto Ihre Kinder wie gewünscht von der Schule und liefert diese wieder sicher Zuhause ab.21 Pünktlich zu Ihrem Arbeitsende, steigen Sie in den bereitstehenden Wagen und machen sich auf den Nachhauseweg, während Sie sich zur Entspannung noch etwas ausruhen oder sich auch gerne das ein oder andere Glas Wein gönnen können. Künftig ist das Auto weit mehr als nur ein Fortbewegungsmittel, so soll uns die Vernetzung und Technik bspw. ermöglichen, auf Wunsch automatische Restaurantreservierungen zu tätigen oder während Ampelphasen unsere Fahrzeuge induktionsgesteuert aufzuladen, was den aktiv unterstützenden Charakter des autonomen Fahrens wiedergibt.22 Doch neben dem Schaffen von Bequemlichkeit hat das autonome Fahren auch gesellschaftliche und sozialgeographische Ziele und Nutzen. Nachdem es in Deutschland alle 2,8 Stunden, in den USA alle 25 Minuten und weltweit sogar alle 26 Sekunden zu tödlichen Verkehrsunfällen kommt, spielt die Sicherheit im Straßenverkehr eine Schlüsselrolle künftiger Mobilitätslösungen.23 Um die Anzahl der Verkehrsunfälle und Unfalltode wunschgemäß gegen null zu senken, entwarf man die „Vision Zero“, welche darauf abzielt, die Bemühungen der Politik, der Originalausrüstungshersteller (OEM), Zulieferer und auch der Fahrer zu vereinen, um die Verkehrsinfrastruktur in Gänze zu verbessern.24 Die Prognosen der Automobilvisionäre gehen noch weiter und ziehen hierzu gar ein generelles Verbot, nicht autonomer Verkehrsteilnehmer in Betracht, um die Unfallzahlen zu reduzieren. Ein ebenso visionärer und sozialgeographischer Ansatz für die Gesellschaft ist die erhoffte Steigerung der Mobilität. Durch das Nutzen effizienter Motormodi und der Ersparnis von Fahrpersonal soll es ermöglicht werden, automatisierte Taxis oder Busse so günstig zu betreiben, dass diese ländlichen Regionen besser erschließen können. Mit den Motormodi einhergehend ist die Reduktion von Klima- und Umweltbelastungen, in Form von Emissions- und Lärmsenkungen, was wiederum dem Güterverkehr zugutekommen kann.25 Elon Musk, Chief Executive Officer der Tesla Inc., sieht für Privatpersonen sogar die Möglichkeit, in der Vermietung autonomer Fahrzeuge jährlich bis zu 30.000 Dollar zu verdienen. Dem potenziellen Fahrzeug-Mieter soll bei dieser Gelegenheit per App ein Zeitfenster, des zur Verfügung stehenden Automobils bereitstehen, sodass er selbst kein eigenes Fahrzeug mehr benötigt. Auch diese Vision soll am besten mehrere Vorteile vereinen und das Gefährt der Zukunft in seiner Superlative beschreiben: Automatisiertes Fahren hat das Potenzial, die Gesellschaft, die Rolle des Autos und unser Mobilitätsverhalten in Zukunft fundamental zu verändern oder wie es Infineon beschreiben würde: „Sie sehen, alles ganz einfach, sicher und bequem.“26

2.4 Exkurs in die Automobilindustrie

2.4.1 Automobilindustrie im Wandel

Im Zusammenhang mit selbstfahrenden, fahrerlosen oder autonom bezeichneten Fahrzeugen, wird bereits seit mehreren Jahren beständig von einem radikalen Wandel und einer weiteren mobilen Revolution in der Automobilbranche gesprochen. Dieser vermag es womöglich die Automobilbranche, unser Konsumverhalten, die Mobilität und somit die ganze Gesellschaft zu prägen und zu transformieren.27 Der Automobilindustrie stehen Veränderungen bevor, die einem Paradigmenwechsel gleichkommen. Besonders in den Bereichen Forschung und Entwicklung, der Wertschöpfungskette und der Unternehmensausrichtung, werden historisch gewachsene Unternehmen mit einhergehen der autonomen Fortbewegung und den damit verbundenen volatilen Rahmenbedingungen ihre Schwierigkeiten haben, die notwendige Flexibilität im Unternehmen strukturell herbeizuschaffen. Dies führt dazu, dass eine völlig neue Art und Weise des Arbeitens und Führens entstehen kann bzw. gar entstehen muss und sich die Automobilbranche in Gänze öffnen wird.28

Galt in der Vergangenheit die Forschung und Entwicklung mit Übergabe eines Fahrzeugmodells in die Serienphase meist als abgeschlossen, wird sie in der Zukunft wohl eher einem Closed-Loop-Ansatz folgen müssen, was bedeutet, dass sich Fahrzeugprojekte den stetig wandelnden Verkehrsszenarien kontinuierlich anpassen und auch bereits ausgelieferte Fahrzeuge mit Updates versorgt werden.29

Auch Produktionszyklen, welche im Fahrzeugbau typischerweise mehr Zeit benötigen als im Softwarebereich, müssen strategisch neu ausgerichtet werden. Das erfordert jedoch eine deutliche Umstellung von klar abgeschlossenen und terminierten Entwicklungsprojekten, hin zu zeitlich unbegrenzten Projekten, die Release- und Integrationszyklen erlauben.30 Diese Umstellung wiederum, kann nur dann möglichst schnell vollzogen werden, wenn die hierfür notwendigen IT-Spezialisten vorhanden sind. Hier zeichnet sich ein Wandel bzgl. Bedarf und Bedeutsamkeit an Arbeitskräften ab, indem die klassische Ingenieurstechnik von einem IT geprägtem Arbeitsumfeld abgelöst wird. Neben der Forschung und Entwicklung verändern sich auch weitere Produktionsfaktoren innerhalb der Wertschöpfungskette. So ermöglichen autonome Last- oder Teilewägen bspw. eine Optimierung in der just in time-Anlieferung und der innerbetrieblichen Teileversorgung. Müssen derzeitig Fahrer während der Be- und Entladung kostenintensiv warten oder Ruhezeiten einhalten, spielt dieser Faktor in einem autonomen Prozess keine ausschlag­gebende Rolle mehr, wodurch Warte- und Umschlagszeiten reduziert und die Produktionskosten folglich deutlich gesenkt werden.31 Gleiches gilt für die Automatisierung der Absatzlogistik, für bereits in Anwendung befindliche Teilewägen mit Magnetspurverfolgung oder für Rangierarbeiten der produzierten Fahrzeuge innerhalb unterschiedlicher Produktionshallen, mit denen die Teileverfügbarkeit am Produktionsort sichergestellt werden und Fahrer oder gar Förderanlagen einspart werden können. Ein Faktor welcher nicht nur unsere Wahrnehmung von Autos verändern wird, sondern auch Chancen und Veränderungspotenzial innerhalb der Wertschöpfungskette aufzeigt, ist die künftige Fahrzeuggeometrie. Bestimmen das Interieur und Exterieur heutzutage 55% des Fahrzeuggewichtes, so kann aufgrund sinkender Unfallzahlen, besonders im Exterieur auf Knautschzonen und Verstärkungen verzichtet werden, was neue Werkstoffe, Verbindungstechniken und Fertigungsverfahren in der Automobilherstellung erlaubt.32 Hierdurch sollen sowohl das Fahrzeuggewicht, als auch Emissions- und CW-Werte33 drastisch gesenkt werden. Kreativen Spielraum für Entwickler und Zulieferer schaffen ebenso Visionen des Interieurs von morgen, in denen sich primär auf Kundenwünsche im Infotainment orientiert wird und Steuerelemente wie Pedale und das Lenkrad in den Schatten rücken. Besonders technikaffinen Zulieferern und Unternehmen bietet sich hier eine Chance durch intuitive und sensitive Innovationen in die Automobilbranche einzudringen und durch neue Konzepte, Materialien und Oberflächen das Auto, wie wir es kennen, grundlegend zu verändern.34 Ein bereits jetzt spürbarer Effekt der Automatisierung von Fahrzeugen, ist die Öffnung der gesamten Automobilbranche und das Wegbrechen bekannter Oligopol Strukturen auf Anbieterseite. Mit dem Trend zur Elektrifizierung und dem Rückgang von Verbrennungsmotoren schwinden gleichbedeutend die Markteindringungsbarrieren, in Form von tiefgründigen Know-how Voraussetzungen von Diesel- und Benzinaggregaten, was das Eindringen neuer Protagonisten, bevorzugt aus der IT-Branche, in den Markt ermöglicht. Tesla beansprucht hier eine Vorreiterstellung gegenüber anderen Automobilherstellern und verweist unter anderem auf das „Model 3“ und dessen autonome Fähigkeiten im Straßenverkehr.35 Ebenso erwähnenswert sind auch neue Automobilentwickler- / Hersteller, wie Google mit seiner Tochterfirma Waymo, Intel, Mobileye, Microsoft, Apple oder Nvidia mit seiner offenen Hochleistungsplattform DRIVE AGX.36 Auffällig ist der Zuwachs der Kooperationsbereitschaft zwischen Automobilherstellern und IT-Spezialisten, aber auch der unter den Automobilherstellern selbst. Hierbei zeigt sich, was vor Jahren undenkbar gewesen wäre: Die großen Automobilmarken müssen aktiv zusammenarbeiten, um sich der Komplexität der Aufgabe gemeinsam zu stellen, Ressourcen zu sparen und unternehmensspezifische, aber auch allgemeingültige Rahmen und Ziele zu gestalten. Ein nennenswertes Beispiel ist der Zusammenschluss von elf Branchenführern aus der Automobil- und Zulieferindustrie im Projekt „Safety First for Automated Driving”, kurz SaFAD genannt. Hierbei agierten die Automobilhersteller Audi, BMW, Fiat Chrysler Automobiles (FCA), Daimler, Infineon und Volkswagen mit den Zulieferern und IT- und Mobilitätsunternehmen von Aptiv, Baidu, Continental, HERE und Intel zusammen, um mit dem SaFAD-Whitepaper und seinen zwölf Leitprinzipien eine branchenweite Definition von Sicherheit festzulegen und gewissermaßen den Markt zu ihren Gunsten hin zu bewegen.37 Kooperationen werden zudem, nicht nur innerhalb der klassischen Automobilhersteller, sondern auch mit Startups und regional gleichgesetzten Unternehmen geschlossen. Verdeutlichen soll die Vielfalt der Kooperationen Abbildung 2.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Kooperationen der Automobilhersteller38

Die Konsequenz dieser Bemühungen mündet in einer Flut an Patentsicherungen. Das europäische Patentamt verzeichnete in den Jahren von 2011 bis einschließlich 2017, einen Anstieg von über 330% an Patentanmeldungen zu autonomen Fahren bzw. zu unterstützender Technik.39 Angeführt von Audi, Bosch und Continental kommen rund 48% aller weltweiten Patente aus deutschstämmigen Unternehmen, gefolgt von den USA und Japan mit 25% und 14%.40 Während Europa besonders in den Bereichen Umfeldanalyse, Steuerung und Logistik vorne liegt, zeigen sich die Stärken der US-amerikanischen Unternehmen in den Bereichen Kommunikations- und Rechnertechnik.41 Die meist Software-lastigen Patente drängen die Automobilbranche somit spürbar in Richtung der Computerindustrie und zeigen, bei VW bspw. mit geplanten Investitionsausgaben von rund 44 Mrd. Euro in fünf Jahren, welch innovative Neuerungen den Kunden und gleichermaßen welche Managementherausforderungen den OEM´s und Zulieferern der Automobilbranche durch die disruptiven Technologien bevorstehen.42

2.4.2 OEM: Automobilhersteller vs. Mobilitätsdienstleister

Neben den plastischen Produktionsfaktoren der Unternehmen, sehen sich diese auch mit den Herausforderungen durch den Megatrend der Konnektivität und dessen Auswirkungen auf die Wertschöpfungskette konfrontiert. Stand das Produkt über einen langen Zeitraum im Mittelpunkt der automobilen Wertschöpfung, so ist in den kommenden Jahren mit einem weitergehenden Wandel von reiner Produktion, hin zu erweiterten Mobilitätsleistungen zu rechnen.43 Während der Verlauf des autonomen Fahrens aus heutiger Sicht nur bedingt vorherzusehen ist, wird der Megatrend der Konnektivität mit seinen vielfältigen Sharing-Ansätzen bereits heute gelebt und steht in zahlreichen Varianten zur Verfügung. Der Wunsch des Kunden ein Fahrzeug zu besitzen, nimmt nachgewiesenermaßen ab und verringert sich speziell in Ballungsräumen, was oftmals auf den Parkplatzmangel zurückzuführen ist. Zugang statt Eigentum ist demzufolge die neue Devise, weshalb allein in Deutschland mittlerweile über 2,46 Millionen Menschen auf über 740 Orte verteilt, die diversesten Sharing-Angebote nutzen.44 Neben dem Ansatz von erhöhter Flexibilität, gibt es wissenschaftlich betrachtet zwei wichtige Faktoren und Treiber des Sharing Gedankens, die sogenannte Mobilitäts-Effizienz-Revolution und die Mobilitäts-Zeit-Revolution. Erstgenannte Revolution bezieht sich hierbei auf den Nutzungsgrad bzw. die Auslastung der Fahrzeuge, welche rund 95% der Zeit ungenutzt herumstehen und selbst in der geringen Nutzungsphase nur zu einem Drittel ausgelastet sind.45 Die Mobilitäts-Effizienz-Revolution zielt darum darauf ab, die Auslastung sowohl der Zeit, als auch des Fahrzeuges selbst optimaler zu gestalten, um sich somit effizienter fortzubewegen und zugleich den Ökohaushalt nicht unnötig zu belasten. Die Mobilitäts-Zeit-Revolution verfolgt den Sinn, die genutzte Zeit während der Fortbewegung aktiv als Freizeit zu nutzen und nicht durch die Fahrzeugbewegung als solche zu verschwenden. Laut Citroën können wir in unserem Leben, hierdurch immerhin 49 Monate an Freiheit gewinnen.46 Mit einer Investitionssumme von über 21 Milliarden Dollar zeigt die Automobilbranche zudem, dass in den Herausforderungen bisher auch Chancen für den Markt erkannt wurden und deren Bedeutsamkeit einen hohen Stellenwert inne hat.47 Tina Müller, die ehemalige Marketingchefin der Adam Opel AG hält hierzu fest, dass das Ziel der Automobilhersteller künftig nicht mehr nur darin bestehen wird faszinierende Fahrzeuge zu bauen und zu verkaufen, sondern darin, den Kunden dazu zu bewegen, möglichst viele Kilometer mit dem Fahrzeug zu fahren. Dies zeigt eine grundsätzliche Transformation der Geschäftsmodelle, wie sie klassische OEM´s bisher gelebt haben.48 Dass diese Transformation gelingen kann, zeigen die deutschen Autobauer Daimler und BMW mit ihren Carsharing-Diensten DriveNow und car2go welche mittlerweile zu SHARE NOW fusioniert werden. Mittels Mobilitäts-App erhält der Nutzer in weit über 25 internationalen Städten, für 19 bis 31 Cent/Km gesteuerten Zugang zu einer ausgebreiteten Flotte mit rund 20.000 Fahrzeugen, welche er nahezu uneingeschränkt nutzen kann.49 Wichtig für den Erfolg der Sharing-Dienste sind in diesem Beispiel die erweiterten Mobilitätsangebote wie FreeNow (Mobilitätsvermittler für Taxi/Fahrdienste), ReachNow (globaler Mobilitätsvermittler u. a. für Fahrräder), ParkNow (zeigt Parkmöglichkeiten inkl. Tarifinformationen), ChargeNow (zeigt u. a. freie E-Ladestationen), mit etablierten Kooperationspartnern aus dem Sektor der Mobilitätsdienstleistungen, wie MyTaxi, Moovel, ParkMobile, RingGo, clever und Kapten. Durch die Kooperationen und Bündelung von Mobilitätsdiensten, kann der Kunde den kompletten Reiseweg von der Fahrzeugbereitstellung, zur Nutzung, bis hin zum Parken mit Dienstleistungen abwickeln, während er lediglich auf einen einzigen Anbieter (SHARENow) zurückgreift.50 Dies zeigt sinnbildlich, wie nicht nur für den Automobilsektor fremde Unternehmen die Potenziale der Mobilitätsdienste erkannt haben, sondern dass klassische OEM´s ihr ursprüngliches Kerngeschäft ebenso erweitern, was einen weiteren Schritt, hin zu Mobilitätsdienstleistungen vermuten lässt.

3 Ökonomische Einflussfaktoren

3.1 Technologischer Wandel

3.1.1 Stand der Technik

In der Automobilgeschichte gab es seit Einführung der ersten Assistenz- bzw. Hilfssysteme, wie bspw. der Servolenkung oder der Geschwindigkeitsregelanlage, besser bekannt als Tempomat, zahlreiche Neuentwicklungen. Mittlerweile haben diese Hilfssysteme einen sehr hohen Stellenwert erlangt und geben die Norm eines zeitgemäßen Fahrzeuges wieder.51 Für uns Menschen wird die Mobilität im Individualverkehr künftig spürbar computergesteuert stattfinden, weshalb mit dem Aufkommen der ersten Visionen des automatisierten Fahrens, die Bedeutung der Assistenzsysteme auf ein neues Niveau gehoben wurde.52 Der Unterschied innerhalb der Automatisierungsstufen ergibt sich, technisch betrachtet, durch den Reifegrad, die Eigenschaften und die interne und externe Konnektivität der einzelnen Assistenzsysteme wieder. Zur eigenständigen Fahrweise werden umgebungserkennende Datenerfassungseinheiten in Form von Kamerasystemen und Sensoren verwendet, welche die essentielle Basis zur Realisierung zukunftsfähiger Fahrzeuge bilden.53 Anzumerken ist hierbei, dass derzeitig sämtliche Automobil Hersteller und zahlreiche Startups der IT- und Automobilbranche mit Eifer an der Forschung und Entwicklung des technischen Fortschrittes dieser Datenerfassungseinheiten arbeiten und sich genannter Fortschritt somit im permanenten Transformations- und Erneuerungsprozess befindet, weshalb diese Bachelorarbeit nicht den gesamten Stand der Technik abbilden kann. Dennoch möchte diese Arbeit einige technische Innovationen und die mögliche Kombination dieser anführen.

Wie erwähnt besitzen Fahrassistenzsysteme eine zentrale Rolle im Wandel der Technik, wobei diese den drei Grundprinzipien, der Unfallvermeidung, sowie der Steigerung der Sicherheit und des Komforts folgen.54 Innerhalb der Hilfssysteme kann zwischen aktiv eingreifenden und passiv unterstützenden Systemen unterschieden werden. Hier können bspw. das Adaptive Cruise Control (ACC, Abstandregeltempomat) als aktiv eingreifendes und die langjährig bekannte GPS-Navigation als unterstützendes Systemen genannt werden.55 Um die Aufteilung und Aufgaben der einzelnen Hilfssysteme verstehen zu können, muss auf die Funktionsweisen der Datenerfassungssysteme eingegangen werden. Anhand des technisch aufgerüsteten Prototypenfahrzeuges der Firma Audi AG, dem „Audi RS7 Piloted driving“, kurz „Bobby“ genannt, wird deshalb in den folgenden Abbildungen die Vielfalt und Zusammenwirkung der notwendigen Datenerfassungseinheiten aufgezeigt und erklärt.

[...]


1 Vgl. Herrmann, A., Brenner, W., (Autonome Revolution 2018), S. 37 ff.

2 Vgl. Ohl, L. S., (Zukunft des autonomen Fahrens 2018), S. 11.

3 Vgl. Hammel, T., Wandt, M., (Haftung bei Pkw mit Assistenzsystemen 2016), S. 191.

4 Vgl. Ohl, L. S., (Zukunft des autonomen Fahrens 2018), S. 17 f.

5 Vgl. Hammel, T., Wandt, M., (Haftung bei Pkw mit Assistenzsystemen 2016), S. 191.

6 Vgl. Pfützenreuter, T., (Missionsmanagement autonomer Systeme 2005), S. 3.

7 Vgl. Schlimme, H. C., (Zulassungsrechtliche Probleme, 2016), S. 5; Verband der Automobilindustrie e. V., (VDA Automatisierung), S. 14, abgerufen am 25.07.2019 und Johanning, V., Mildner, R., (Car IT kompakt, 2015), S. 64.

8 Eigene Darstellung in Anlehnung an: o. V., (Klassifizierungsübersicht), abgerufen am 14.10.2019.

9 Vgl. Bubb, H., Bengler K., Grünen R., E., Vollrath M., (Automobilergonomie 2015), S. 558.

10 Vgl. Othersen, I., (Vom Fahrer zum Teilzeitlenker 2016), S. 18.

11 Vgl. Schlimme, H. C., (Zulassungsrechtliche Probleme 2016), S. 5.

12 Vgl. Hilgers, M., (Elektrik und Mechatronik 2016), S. 66.

13 Vgl. Wulf, F., (Sicherheitsgewinn eines Stauassistenten 2015), S. 13.

14 Vgl. Bousonville, T., (Logistik 4.0 2017), S. 33 und Lehmacher, W., (Globale Supply Chain 2016), S. 102.

15 Vgl. Lehmacher, W., (Globale Supply Chain 2016), S. 102.

16 Vgl. Dungs. J., Duwe. D., Herrmann, F., Schmidt, A., Stegmüller, S., Gaydoul, R., Peters, L. P., Sohl, M., (Service Potenzial), S. 2, abgerufen am 25.07.2019 und Bousonville, T., (Logistik 4.0 2017)‚ S. 33.

17 Vgl. Lehmacher, W., (Globale Supply Chain 2016), S. 102.

18 Vgl. Schäuffele, J., Zurawka, T., (Automotive Software Engineering 2016), S. 16.

19 Vgl. o. V., (Science-Fiction wird Realität), abgerufen am 13.08.2019.

20 Ein Refugium in dem wahlweise entspannt oder gearbeitet werden kann. Vgl. hierzu Infineon Technologies AG, (Zukunft von Infineon), abgerufen am 05.07.2019.

21 Vgl. Zerelles, B., (Zukunft der Mobilität), abgerufen am 13.08.2019.

22 Vgl. Infineon Technologies AG, (Zukunft von Infineon), abgerufen am 05.07.2019.

23 Vgl. Schäfer, P., (Kampf um Vision Zero), abgerufen am 13.08.2019.

24 Vgl. Dudenhöffer, F., (Wer kriegt die Kurve 2016), S. 105 ff. und Schäfer, P., (Kampf um Vision Zero), abgerufen am 13.08.2019.

25 Vgl. Hohensee, M., (Einnahmequelle Auto), abgerufen am 13.08.2019 und ADAC e. V., (Digital entspannt), abgerufen am 13.08.2019.

26 Zitiert nach: Infineon Technologies AG, (Zukunft von Infineon), abgerufen am 05.07.2019.

27 Vgl. Maurer, M., Gerdes, J. C., Lenz, B., Winner, H., (Geleitwort Autonomes Fahren 2015), S. V.

28 Vgl. MHP Management GmbH, (Digitale Transformation der Autobranche), S. 11, abgerufen am 29.07.2019.

29 Vgl. Herrmann, A., Brenner, W., (Autonome Revolution 2018), S. 17 f.

30 Vgl. MHP Management GmbH, (Digitale Transformation der Autobranche), S. 8, abgerufen am 29.07.2019.

31 Vgl. Hampel, C., (Autonomous trucks), abgerufen am 29.08.2019.

32 Vgl. Kummert A., Vogelskamp, S, A., (Bergisches Städtedreieck), S. 39, abgerufen 08.07.2019 und Herrmann, A., Brenner, W., (Autonome Revolution 2018), S. 208 f.

33 Ebenfalls als Strömungswiderstandskoeffizient betitelt, gibt der Cw-Wert den Luftwiederstand eines Körpers wieder. Vgl. hierzu Ceramex Media GmbH, (Definition CW-Wert), abgerufen am 11.10.2019.

34 Vgl. Kummert A., Vogelskamp, S, A., (Bergisches Städtedreieck), S. 40, abgerufen 08.07.2019.

35 Vgl. Wittenhorst, T., (Vorreiter Tesla), abgerufen am 29.08.2019.

36 Vgl. Conrad, B., (Die Technologieführer), abgerufen am 29.8.2019.

37 Vgl. Eliot, L., (Safety first), abgerufen am 30.08.2019.

38 Eigene Darstellung auf Basis von: Eckl-Dorna, W., (Kooperationen), abgerufen am 14.10.2019

39 Vgl. Europäisches Patentamt, (Patentanmeldungen), abgerufen am 29.8.2019.

40 Vgl. Bardt, H., (Führungsrolle bei Patenten), abgerufen am 30.09.2019.

41 Vgl. Krempl, S., (Patente USA/EU), abgerufen am 30.08.2019.

42 Vgl. o. V., (VW investiert), abgerufen am 30.09.2019.

43 Vgl. MHP Management GmbH, (Digitale Transformation der Autobranche), S. 11, abgerufen am 29.07.2019.

44 Vgl. Bundesverband CarSharing, (Bundesverband Carsharing), abgerufen am 30.8.202019.

45 Vgl. Bratzel, S., Thömmes, J., (Verkehrswende im Automobilsektor 2018), S. 12.

46 Vgl. Reidel, M., (Vier Jahre Freizeit), abgerufen am 30.08.2019.

47 Vgl. NTT DATA Deutschland GmbH, (Perspective on future mobility), S. 16, abgerufen am 30.8.2019.

48 Eisert, R., Seiwert, M., Rother, F. W., (Provokanter, kantiger, mutiger), S. 44.

49 Vgl. moovel Group GmbH, (Mobilitäts-Lösungen), abgerufen am 27.09.2019.

50 Vgl. moovel Group GmbH, (Mobilitäts-Lösungen), abgerufen am 27.09.2019.

51 Vgl. Reif, K., (Fahrassistenzsysteme 2013), S. 6 f.

52 Vgl. Hawranek, D., Schulz, T., (Erfindung des Automobils 2014), S. 14.

53 Vgl. Reif, K., (Sensoren im KFZ 2016), S. 2.

54 Vgl. Reif, K., (Fahrassistenzsysteme 2013), S. 6.

55 Vgl. Winner, H., Schopper, M., (Adaptive Cruise Control 2015), S. 852 ff.

Ende der Leseprobe aus 73 Seiten

Details

Titel
Autonomes Fahren und die Zukunft der Mobilität. Welche ökonomischen Faktoren begünstigen den Fortschritt der Automobilindustrie?
Autor
Jahr
2020
Seiten
73
Katalognummer
V510351
ISBN (eBook)
9783963560309
ISBN (Buch)
9783963560316
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Autonomes Fahren, Auomobilindustrie, 2030, ökonomischen Implikationen, Künstliche Intelligenz, Automobilität, Umweltschutz, Akzeptanz, Verkehrsvernetzung, Automatisierung
Arbeit zitieren
Christian Sippl (Autor), 2020, Autonomes Fahren und die Zukunft der Mobilität. Welche ökonomischen Faktoren begünstigen den Fortschritt der Automobilindustrie?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/510351

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