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Millionen Euro Analyse der künftigen Markt- und Wertschöpfungsentwicklung eine induzierte Beschäftigung in Höhe von 48.765 Beschäftigten in sonstigen Wirtschaftszweigen, sowie eine Wertschöpfung im Bereich ADAS / HAF in Höhe von 8,789 Mrd. Euro. Aufgrund der Vorlaufzeit der Entwicklungstätigkeiten ist damit zu rechnen, dass ein Teil der Leistungserstellung bereits vor 2025 erfolgt und die damit verbundenen Beschäftigungseffekte in Teilen ebenso bereits vorher eintreten. 120.000 100.000 80.000 Sonstige Wirtschaftszweige 60.000 NACE 29 40.000 20.000 0 2014 2020 2025 Abbildung 65: Beschäftigungszuwachs durch ADAS und HAF bis 2025 9.000 8.000 7.000 6.000 5.000 Wertschöpfung ADAS Wertschöpfung HAF 4.000 3.000 2.000 1.000 0 2014 2020 2025 Abbildung 66: Wertschöpfungszuwachs durch ADAS und HAF bis 2025 7.3 Leitmarkt-/Leitanbieter-Index für hochautomatisiertes Fahren Im vorangegangenen Kapitel wurde die erwartete Markt- und Wertschöpfungsentwicklung bis zum Jahr 2020 berechnet und bis 2025 grob abgeschätzt. Da die Markteinführung des HAF jedoch erst ab dem Jahr 2018 erwartet wird, beschreiben die gezeigten Daten bis 2020 lediglich die erste Marktphase und damit eine Phase marginaler Auswirkungen. Die Schätzungen bis 2025 basieren auf der optimistischen Annahme, dass Deutschland seine Position als Leitmarkt und 208 | 358 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V. HAF auf Autobahnen – Industriepolitische Schlussfolgerungen
Leitanbieter und die damit verbundenen Wertschöpfungsanteile im Bereich ADAS und HAF halten kann. Diese Annahme soll im Folgenden Kapitel auf den Prüfstand gestellt werden. Die quantitative Markt- und Wertschöpfungsanalyse von hochautomatisierten Fahrzeugen stößt bei der Bewertung künftiger Entwicklungen in zwei Bereichen an Grenzen: Zum einen bei der Ermittlung regionenspezifischer Marktanteile hochautomatisierter Fahrzeuge und zum Anderen hinsichtlich der Frage, an welchem Standort die Entwicklungs- und Produktionsaktivitäten der Hersteller und Zulieferer stattfinden werden. Um dennoch die künftige markt- und anbieterseitige Wettbewerbsstärke des Standorts Deutschland hinsichtlich des hochautomatisierten Fahrens ermitteln zu können, wurde ein Kennzahlensystem entwickelt, welches Faktoren untersucht, die die Bildung eines Leitmarktes oder einer Leitanbeiterschaft spezifisch für HAF begünstigen. Im folgenden Kapitel wird eine Standortanalyse durchgeführt, welche die wichtigsten Nationen der globalen Automobilindustrie, Deutschland, USA, Japan und China hinsichtlich relevanter Einflussfaktoren vergleicht. Die Definition der betrachteten Einflussfaktoren und deren Überführung in 23 messbare Indikatoren erfolgten vorrangig durch das Projektteam auf Basis der vorangegangenen Recherchen. Eine Validierung und Ergänzung der Indikatoren erfolgte innerhalb der geführten Experteninterviews und wurde am 23. Juni 2015 in einem Expertenworkshop unter der Beteiligung von ca. 40 Fachvertretern aus Industrie, Politik und Wissenschaft verabschiedet. Die gewählten Einflussfaktoren für die Kategorie „Leitanbieter“ lauten: • Politischer Rahmen • Qualität der Forschungslandschaft • Vorhandene Kompetenzen • Verfügbarkeit von Kapital Als Leitanbieter wird der nationale Standort mit dem höchsten Weltmarktanteil bezeichnet. Leitanbieter für hochautomatisierte Fahrzeuge Politischer Rahmen Forschungslandschaft Kompetenzen Kapital Koordination der Interessen zwischen Wirtschaft & Politik Testbedingungen für automatisiertes Fahren Staatliche F&E- Förderung Leistungsfähigkeit der Wissenschaft Patentanmeldungen im Bereich automatisiertes & vernetztes Fahren F&E-Beschäftigte Automobilindustrie Top Tech- Universities HAF-Relevanz Studiumsinhalte Unternehmensinvestitionen in F&E am Standort Verfügbarkeit von Risikokapital am Standort Abbildung 67: Standortindikatoren für die Etablierung einer Leitanbieterschaft Die folgenden Faktoren haben hingegen maßgeblichen Einfluss auf die Etablierung eines Leitmarktes für hochautomatisierte Fahrzeuge: • Politischer Rahmen • Rechtlicher Rahmen • Kundenakzeptanz Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V. HAF auf Autobahnen – Industriepolitische Schlussfolgerungen 209 | 358
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Barr, A. (2015): Google’s Self-Dr
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BMW 2012: Vernetzte Vorausschau, UR
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BGBl. I (2011): Verordnung über di
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Cieler, S. et al. (2014):Projekt Pr
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De Locht, C./Van den Broeck, J. (20
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Frost & Sullivan (2014b): Analysis
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Hakuli, S./Krug, M. (2015): Virtuel
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Klanner, F./Ruhhammer, C. (2015): B
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http://www.springerprofessional.de/
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Meyer, O./Harland, H. (2007): Haftu
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Opel (2015): Insignia - Sicherheit.
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Roland Berger (2014): Zitiert nach:
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Smith, B. (2014): Automated Vehicle
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