Mit der neuen AI Data Cloud for Automotive adressiert Snowflake gezielt die Anforderungen von Fahrzeugherstellern, Zulieferern und Mobilitätsanbietern. Die Plattform soll datenbasierte Innovationen entlang der gesamten automobilen Wertschöpfungskette unterstützen und fördert die Nutzung von KI- und Data-Science-Anwendungen unter höchsten Datenschutz- und Compliance-Standards.
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Tim Long, Global Head of Manufacturing bei Snowflake
Seit der Einführung der AI Data Cloud for Manufacturing im April 2023 verzeichnet Snowflake ein signifikantes Wachstum im Bereich der Industrieanwendungen. Die Zahl der datenbasierten Anwendungen und Kollaborationen im Fertigungssektor stieg um 416 Prozent, während Analyseprojekte um 185 Prozent und Data-Science-Anwendungen um 188 Prozent zunahmen. Aufbauend auf diesen Erfolgen reagiert das Unternehmen nun auf die steigende Nachfrage aus der Automobilindustrie. Die neue AI Data Cloud for Automotive richtet sich an OEMs, Zulieferer und Mobilitätsanbieter und unterstützt sie bei der digitalen Transformation von der Entwicklung bis hin zum After-Sales. Bereits heute nutzen laut Snowflake rund 80 Prozent der weltweit führenden Automobilhersteller die Plattform für ihre Daten- und KI-Projekte, darunter auch Unternehmen wie Nissan und Siemens.
Die AI Data Cloud for Automotive ermöglicht einen durchgängigen Datenaustausch über sämtliche Phasen des Fahrzeuglebenszyklus hinweg. Entwicklungssysteme, Produktionsumgebungen, vernetzte Fahrzeuge, Serviceprozesse und Garantiesysteme werden in einer zentralen Plattform integriert. Dadurch erhalten Unternehmen einen umfassenden Überblick über Fahrzeugleistung und Kundenerlebnis – unabhängig von Abteilungs-, System-, Cloud- oder Unternehmensgrenzen. Diese Vernetzung verkürzt Entwicklungszyklen, hilft, Kosten zu senken, und verbessert gleichzeitig die Kundenzufriedenheit. Darüber hinaus schafft die Plattform die Basis, um datengetriebene Innovationsprozesse zu beschleunigen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Software-definierte und autonome Fahrzeuge erzeugen riesige Datenmengen, etwa durch hochauflösende Sensoren und Kameras. Die Architektur von Snowflake erlaubt es, diese Daten effizient zu verarbeiten, da Speicher und Rechenleistung entkoppelt sind. Selbst exponentiell wachsende Datenvolumen lassen sich so performant bewältigen, ohne dass die Zugänglichkeit oder Analysefähigkeit eingeschränkt wird. Gleichzeitig eröffnet Snowflake Unternehmen die Möglichkeit, KI- und Machine-Learning-Anwendungen unternehmensweit einzusetzen – ohne spezialisierte Infrastruktur. Teams können mit ihren bevorzugten Tools und Programmiersprachen Vorhersagemodelle entwickeln, Sensorbeobachtungen analysieren und KI-Lösungen für Design, Qualitätssicherung und Wartung implementieren. „Moderne Fahrzeuge erzeugen enorme Datenmengen – Snowflake liefert die Grundlage, um diese effizient zu nutzen und KI-Anwendungen entlang der gesamten Lieferkette zu skalieren“, erklärt Tim Long, Global Head of Manufacturing bei Snowflake.
Ein weiteres zentrales Element der Plattform ist die Möglichkeit zur sicheren Datenmonetarisierung über den Snowflake Marketplace. Fahrzeugdaten können für personalisierte Services oder strategische Partnerschaften bereitgestellt werden, wobei Datenschutz und Compliance höchste Priorität haben. Die konsolidierte Sicht auf alle Kundenkontaktpunkte ermöglicht zudem eine verbesserte Entwicklung von Angeboten entlang der Customer Journey. Parallel dazu trägt die Plattform dazu bei, die Resilienz und Effizienz in der Lieferkette zu erhöhen. Echtzeittransparenz über Lieferanten, Lagerbestände und Logistikpartner hilft, Störungen frühzeitig zu erkennen, genauere Prognosen zu erstellen und Kosten zu senken. Snowflake schafft damit eine zentrale Entscheidungsplattform, die fragmentierte Informationssysteme ersetzt und die Markteinführungszeit neuer Produkte verkürzt.
