„Prädiktive Fähigkeiten schaffen völlig neue Einnahmequellen“

Bevor er zu Compredict wechselte, war Hassels für Audi tätig. Dort leitete er unter anderem Produktentwicklungsprozesse und gestaltete als Senior Business Designer das digitale Produktportfolio. Im Mittelpunkt seines Vortrags in der bayerischen Landeshauptstadt am 22. Mai stehen virtuelle Sensoren als geschäftskritische Ebene im SDV-Stack, um Kosten zu senken und umsatzgenerierende Services zu ermöglichen.

Herr Hassels, wie verändern virtuelle Sensoren die Wirtschaftlichkeit der SDV-Feature-Entwicklung?

Hassels: Virtuelle Sensoren verändern die Wirtschaftlichkeit der Feature-Entwicklung bei SDVs grundlegend, da sie Kosteneinsparungen im großen Maßstab ermöglichen, neue softwarebasierte Funktionen erschließen und das Aftersales-Potenzial maximieren. Sie bieten einen doppelten Vorteil: die Abhängigkeit von Hardware wird reduziert und gleichzeitig wird die User Experience verbessert. Beispielsweise können OEMs durch den Ersatz eines physischen Niveausensors – üblicherweise für die automatische Scheinwerferverstellung eingesetzt – durch einen virtuellen Sensor 7 bis 10 € pro Fahrzeug einsparen (inklusive Sensor, Kabelbaum und Steckverbindungen). Gleichzeitig steigern diese virtuellen Sensoren die Intelligenz des Fahrzeugs und ermöglichen Services wie prädiktive Wartung und personalisierte Serviceangebote. Allein die Freischaltung von Reifen- und Bremsverschleißüberwachung kann über die Lebensdauer eines Fahrzeugs hinweg mehr als 180 € zusätzlichen Umsatz generieren. Das sind keine schrittweisen Verbesserungen, sondern ein fundamentaler Wandel hinsichtlich der Fahrzeugökonomie. Aus diesem Grund sind virtuelle Sensoren nicht nur eine technologische Aufwertung, sondern eine geschäftskritische Ebene für jeden OEM, der profitable und zukunftssichere Plattformen bauen will.

Welche Rolle spielen prädiktive Modelle bei der Bereitstellung datenbasierter, umsatzgenerierender Services?

Prädiktive Modelle sind das Herzstück der virtuellen Sensoren von Compredict und unverzichtbar für OEMs und Tier-1-Zulieferer, um in einer KI-getriebenen, Lieferketten-sensiblen Branche wettbewerbsfähig zu bleiben. Da die Kundenerwartungen zunehmend auf intelligente, datengestützte Erlebnisse ausgerichtet sind – insbesondere hinsichtlich Fahrzeugzustand, Sicherheit und Performance – werden prädiktive Modelle unverzichtbar. So wie moderne Unternehmen auf datengetriebene Entscheidungsfindung setzen, müssen auch Fahrzeughersteller kundenorientierte Produkte mit datengestützten Erkenntnissen und Algorithmen entwickeln. Diese prädiktiven Algorithmen bieten nicht nur zusätzliche Informationen. Wie im vorigen Beispiel zur Reifen- und Bremsenüberwachung erwähnt, unterstützen sie nicht nur den Fahrer – sie schaffen völlig neue, wiederkehrende Umsatzquellen. Kurz gesagt: Prädiktive Modelle sind der Motor, der Rohdaten aus dem Fahrzeug in wirtschaftlichen Wert verwandelt, sie machen Daten zu einem echten Wettbewerbs- und Finanzvorteil.

Wie werden Ihre virtuellen Sensoren in Software-Stacks im Fahrzeug integriert?

Die virtuellen Sensoren von Compredict sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in moderne Fahrzeugarchitekturen integrieren lassen. Beispielsweise können sie direkt auf ECUs oder sogar im Infotainmentsystem – etwa mit Android Automotive OS – eingebettet werden. Diese In-Vehicle-Edge-Implementierung gewährleistet Echtzeitverarbeitung, Datenschutz und Unabhängigkeit von externer Konnektivität. Unser Integrationsansatz ist modular und standardkonform, sodass sich virtuelle Sensoren problemlos in bestehende Software-Stacks von OEMs einfügen, ohne dass grundlegende Architekturänderungen erforderlich sind. Diese Flexibilität ermöglicht es den Herstellern, Funktionen schnell und kosteneffizient über Plattformen hinweg zu skalieren – und Fahrzeugdaten in dynamische Funktionalität zu verwandeln.

Dieser Artikel wurde zuerst auf Automotive Digital Transformation veröffentlicht.