KI für Automotive Engineering —dort, wo sie nachweisbar wirkt. Wir bringen KI ins Automotive Engineering— dort, wo sie nachweisbar wirkt.
Während die Systemkomplexität explodiert und die Entwicklungszyklen schrumpfen, stoppen vier Fehlermuster immer wieder Programme in der gesamten Branche:
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Engineering-Toolchains sind zu einem fragmentierten Flickwerk isolierter Plattformen geworden. Requirements Engineering, Testorchestrierung und CI/CD-Pipelines werden nur durch manuelle Übergaben und Custom-Workarounds zusammengehalten. Wenn KI endlich eingeführt wird, dann meist als weitere isolierte Parallelplattform – was Ingenieure zwingt, ihren Workflow zu unterbrechen, anstatt die Intelligenz direkt in ihre bestehenden ASPICE-konformen Prozesse einzubetten.
Moderne SDV-Architekturen generieren täglich Terabytes an CAN-, Ethernet- und Trace-Daten. Regelbasierte Skripte lösen Fehlalarme aus oder übersehen subtile, domänenübergreifende Anomalien. Anstatt neue Funktionen zu entwickeln, verbringen hochqualifizierte Ingenieure Wochen damit, in endlosen Log-Dateien nach der Ursache eines einzigen sporadischen Fehlers zu suchen.
Engineering-Teams brauchen fortschrittliche KI-Tools, um die Entwicklung zu beschleunigen, doch strikte IT-Richtlinien, IP-Schutz und TISAX-Vorgaben schließen moderne Cloud-KI aus. Bis eine sichere, richtlinienkonforme interne Umgebung verhandelt, beschafft und über alle Stakeholder genehmigt ist, ist die kritische Projektphase längst vorbei und das Momentum dahin.
Generische Data Scientists behandeln Daten als abstrakte Zahlen – sie kennen weder die Fahrzeugarchitektur noch Bus-Latenzen oder wissen, wie sich ein physischer Sensorfehler in einem Trace-Log zeigt. Automotive-Ingenieure wiederum haben selten Zeit, moderne KI-Architekturen zu meistern. Das Ergebnis: festgefahrene Initiativen, endlose Proof-of-Concepts und Modelle, die es nie in die Serienproduktion schaffen.
KI- und ML-Kompetenzen sind heute weltweit die am schwersten zu besetzenden Rollen (ManpowerGroup, Talent Shortage Survey 2026) — und in Deutschland, das beim Fachkräftemangel zu den am stärksten betroffenen großen Volkswirtschaften zählt, sind Ingenieure, die KI und Automotive gleichermaßen beherrschen, noch seltener.
KI-Beratung speziell für Automotive Engineering — für OEMs, Tier-1-Zulieferer und ihre Engineering-Dienstleister. Fokussiert auf die Engpässe, die generische Ansätze nicht erreichen.
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Wir betten KI-Workflows in die Tools ein, die Ihre Teams bereits nutzen. Keine parallelen Plattformen.
Wir fügen Ihrer ohnehin schon fragmentierten Toolchain keine weitere isolierte Plattform hinzu. Stattdessen entwerfen wir modulare KI-Lösungen, die sich direkt in Ihre bestehenden ASPICE-konformen Prozesse einfügen. Von der Automatisierung des Requirements Engineerings bis zur Testorchestrierung innerhalb Ihrer CI/CD-Pipelines agiert die KI als integrierte Erweiterung des aktuellen Workflows Ihres Teams. Jede Lösung wird mit strukturierter Dokumentation und klaren Verantwortlichkeiten übergeben — damit Ihre Ingenieure sie eigenständig pflegen und weiterentwickeln können, ohne wiederkehrende Abhängigkeit von uns.
Planbare Zeitlinien. Strukturierter Rollout mit klaren Meilensteinen.
KI-gestützte Analysepipelines auf Ihren Systemen, um Log-Rauschen zu durchdringen und echte Anomalien zu isolieren.
Automotive-Validierungsteams versinken in Terabytes an Log-Daten. Wir implementieren Log-Analytik und Anomalieerkennung direkt auf Ihren Systemen, um reales physisches Verhalten von Datenrauschen zu trennen. Indem wir regelbasierte Validierung mit gezielter ML-Analytik kombinieren, automatisieren wir die Root-Cause-Analyse für komplexe, domänenübergreifende Fehler – mit interaktiven Dashboards, die Ihre Ingenieure dabei unterstützen, den genauen Steuergeräte- oder Busfehler in Stunden statt Wochen zu lokalisieren.
Darauf ausgelegt, den Validierungsaufwand zu senken und Fehler in Stunden statt Wochen sichtbar zu machen.
On-Premise, Cloud oder Hybrid — wir entwickeln KI-Lösungen für das Deployment-Modell, das Ihrer Realität entspricht.
Generische Cloud-KI scheitert oft schon an der ersten IT-Compliance-Prüfung. Wir bauen KI-Architekturen von Anfang an rund um Ihre Anforderungen an die Datensouveränität. Ob isoliertes On-Premise-Setup, hybride Architektur oder eine TISAX- und DSGVO-konforme Private Cloud – Sicherheit ist by Design integriert. So erhalten Sie moderne KI-Governance und flexible Deployments, ohne Ihr geistiges Eigentum zu riskieren oder Quartale auf IT-Freigaben zu warten. Und weil ein Modell erst nützlich ist, wenn es Ihre Daten kennt, greifen wir über sicheres Retrieval auf Ihre eigenen Quellen zu — vollständig auf Ihrer Infrastruktur, sodass Anforderungen, Spezifikationen und Trace-Archive Ihren Perimeter nie verlassen, mit kontrolliertem Zugriff.
Darauf ausgelegt, in Wochen statt Quartalen einsatzbereit zu sein — ohne IT-Verzögerungen oder Compliance-Risiko.
KI-Agenten, die Ihre Engineering-Workflows End-to-End ausführen — und manuelle Koordination spürbar reduzieren.
Moderne Automobilentwicklung basiert auf voneinander abhängigen Aufgaben, verteilt über Tools und Teams — Requirements-Reviews, Spezifikations-Abgleiche, Testfallgenerierung, Pipeline-Trigger und Fehlermanagement: Fehler erkennen, klassifizieren und melden, ohne manuellen Eingriff. Wir entwerfen und implementieren aufgabenspezifische KI-Agenten, die diese Ketten End-to-End ausführen, ohne dass bei jedem Schritt ein Mensch eingreifen muss. Aufgebaut auf offenen Agent-Frameworks und in Ihre bestehende Toolchain integriert, erledigen sie über Nacht, was zuvor Tage an Abstimmung erforderte — und beseitigen die Übergabe-Latenz, die sich im Entwicklungszyklus summiert.
Engineering-Zyklen, die unbeaufsichtigt laufen. Koordinations-Overhead an der Quelle eliminiert.
Entwickelt von Ingenieuren, die Software Defined Vehicles bei BMW und der VW Group End-to-End in Serie gebracht haben — und vollständig auf Ihrer Infrastruktur betrieben.
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Vom ECU-Prototyp bis zur Serienproduktion — wir haben SDV-Systeme End-to-End für VW und BMW Group geliefert.
Aufgebaut auf über 15 Jahren Connected-Car-Engineering bei der VW Group und der BMW Group. Vom ECU-Prototyp bis zur Serienproduktion — wir haben Software Defined Vehicle Systeme End-to-End geliefert. Wir wissen, wo KI in Ihrem Entwicklungsprozess Hebel erzeugt — und wo nicht.
Gründergeführt und hands-on — Sie arbeiten direkt mit dem Ingenieur, der diese Systeme ausgeliefert hat, fließend in KI und Automotive.
Nach 15 Jahren bei BMW Group und VW Group haben wir K1Logic 2026 in München gegründet — weil wir immer wieder dieselben Engpässe sahen und wussten, was es braucht, um sie zu lösen. Diese Tiefe bedeutet null Übersetzungsverluste zwischen Ihren Engineering-Engpässen und der technischen Lösung. Wir betrachten Daten nicht einfach als abstrakte Zahlen in einem Cloud-Dashboard; wir verstehen die Hardware, die sie generiert. Von der Signalerzeugung in Steuergeräten und Bussystemen bis zum physischen Verhalten des Fahrzeugs auf der Straße – wir kombinieren diese Systemsicht mit modernen KI-Architekturen, um Lösungen zu entwickeln, die im Serienbetrieb standhalten.
Alles läuft auf Ihrer Infrastruktur — keine Daten verlassen Ihr Unternehmen, kein Lock-in. Volles Eigentum ab Tag eins.
Strikte IT-Richtlinien, TISAX-Anforderungen und die DSGVO machen Cloud-first-KI zu einer Compliance-Herausforderung. Wir haben über ein Jahrzehnt innerhalb dieser Rahmenbedingungen gearbeitet — auf BMW- und VW-Group-Infrastruktur, mit deren Sicherheitsprotokollen und Compliance-Frameworks. Alles läuft auf Ihren Systemen. Keine Daten verlassen Ihr Unternehmen, kein Lock-in. Volles Eigentum ab Tag eins.
Wir schaffen Klarheit darüber, wo KI in Ihrem Entwicklungsprozess fachlich sinnvoll, messbar und mit vertretbarem Umsetzungsaufwand einsetzbar ist.