Audi e-tron GT to pierwszy model spod znaku czterech pierścieni, którego produkcja została w całości zaplanowana bez używania fizycznych prototypów. Było to możliwe dzięki wielu innowacyjnym rozwiązaniom technicznym, m.in. dzięki trójwymiarowemu skanowaniu budynków, procesowi uczenia się maszyn (tzw. machine learning) i dzięki wykorzystaniu wirtualnej rzeczywistości. Wszystkie procesy montażowe: procedury i poszczególne czynności wykonywane przez pracowników, zostały przetestowane i zoptymalizowane w przestrzeniach wirtualnych, które w najdrobniejszych szczegółach odwzorowują ich rzeczywiste odpowiedniki.
W konwencjonalnym procesie planowania produkcji każdego nowego modelu Audi wykorzystywane są różne prototypy. We wczesnej fazie planowania wytwarzane są prototypy pojazdów, które są raczej jednorazowymi modelami i w których wiele części wykonanych jest ręcznie. To czasochłonne i kosztowne. Pracownicy planowania montażu wykorzystują te prototypy do definiowania i optymalizacji późniejszych procesów produkcyjnych. Jakie są zadania pracownika? Gdzie musi znajdować się dana część, aby pracownik miał do niej optymalny dostęp? Czy pracownik może samodzielnie trzymać i instalować część? Jak musi się przy tym poruszać? Czy inne części stoją na przeszkodzie? Jakich narzędzi potrzebuje? Podczas planowania produkcji modelu Audi e-tron GT tego typu pytania i udzielone na nie odpowiedzi zostały w całości przeniesione do świata wirtualnego. Każdy krok i każde działanie były testowane w przestrzeni cyfrowej, przy użyciu wirtualnej rzeczywistości. Celem wirtualnego planowania jest takie ułożenie poszczególnych czynności i działań, by podczas późniejszej produkcji pojazdu wszystkie procesy były perfekcyjnie zsynchronizowane i aby cykle linii produkcyjnej były płynnie koordynowane. Wymaga to precyzyjnego i skalowalnego modelowania każdego detalu hali produkcyjnej. Do tego stosuje się trójwymiarowe skanowanie. Za pomocą specjalnego sprzętu i oprogramowania tworzy się wirtualną reprodukcję fizycznego obiektu produkcyjnego, w tym wszystkich urządzeń, narzędzi i półek. Zakład produkcyjny Audi w Böllinger Höfe, będący częścią fabryki w Neckarsulm, gdzie produkowane jest Audi e-tron GT, również został odtworzony w cyfrowym świecie. A dzięki nowym, cyfrowym metodom planowania, na bazie tego modelu można zaplanować produkcję z praktycznie rocznym wyprzedzeniem.
Urządzenie skanujące ma około dwóch metrów wysokości i cztery koła, dzięki czemu pracownik może przemieszczać je po całej przestrzeni. Na górze znajduje się urządzenie LiDAR (ang. Light Detection and Ranging), trzy dodatkowe skanery laserowe i kamera. Podczas skanowania przestrzeni prowadzone są jednocześnie dwa procesy: kamera szerokokątna robi zdjęcie przestrzeni, podczas gdy lasery precyzyjnie ją mierzą i generują trójwymiarową chmurę punktów otoczenia. Tylko w zakładach w Neckarsulm zostało już zeskanowanych przy użyciu tej techniki 250 000 metrów kwadratowych powierzchni hal produkcyjnych. To, że generowane punkty, obrazy i zbiory danych stają się użytecznym obrazem ogólnym, który może być wykorzystany w istniejących systemach planowania, wynika z interakcji pomiędzy sprzętem a oprogramowaniem. Zastosowane tu oprogramowanie jest własnym opracowaniem Audi, opartym na sztucznej inteligencji i zasadzie uczenia się maszyn (ang. machine learning). Chmura punktów i zdjęcia są łączone w trójwymiarową, realistyczną przestrzeń podobną do tej, którą widać w Google Street View. Proporcje i rozmiary są prawdziwe, odpowiadają rzeczywistości, ale można je skalować. Oprogramowanie automatycznie rozpoznaje wszystkie obiekty w przestrzeni.
Sam zaś skaner za każdym razem uczy się też jeszcze dokładniej automatycznie rozpoznawać, rozróżniać i klasyfikować obiekty. Na przykład: system odróżnia półkę od stalowej belki konstrukcji hali. Pozycja półki może być później zmieniona w programie i w przestrzeni wirtualnej, a pozycja stalowej belki nie. Dane te umożliwiają wirtualne przejście przez zeskanowany zakład produkcyjny z dowolnego punktu początkowego i mogą być bezpośrednio wykorzystane w procesach planowania.