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Unter dem Dach des Fahrzeug- und Flottenmanagements wachsen Telematik und Künstliche Intelligenz (KI) bei den Fahrzeugherstellern immer stärker zusammen. Die Teilbereiche dabei sind vielseitig. Ein klassischer Anwendungsfall der Hersteller ist die Predictive Maintenance. Während Sensoren alle relevanten Fahrzeugteile permanent überwachen, sorgt die Telematik dafür, dass diese Daten zentral zusammengeführt werden.

Aufgabe einer KI ist es dann, diese Daten zu analysieren und konkrete Schlüsse daraus zu ziehen, um mögliche Wartungstermine vorzuschlagen. Für Fuhrparkbetreiber können dadurch Ausfallzeiten minimiert werden. Aber auch die Hersteller beziehungsweise die angeschlossenen Werkstätten haben den Vorteil, ihre Termine und das Ersatzteilmanagement besser koordinieren zu können. Mittlerweile haben alle Hersteller solche Anwendungen im Portfolio. Renault Trucks bietet beispielsweise die vorausschauende Wartung im Produkt Samsara an, das darüber hinaus auch weitere Funktionen wie Routenplanung oder Kraftstoffoptimierung im Portfolio hat. Bei letzterer arbeitet der Hersteller an der Integration von KI, um die Kraftstoffeffizienz weiter zu verbessern, heißt es vonseiten Renaults. Die Technologie soll aber auch dafür sorgen, dass in den Elektrofahrzeugen die Batterieleistung weiter optimiert wird. Zudem sollen KI-Algorithmen die Reichweiten-Vorhersage und das Management der Ladeinfrastruktur verbessern.

Grundsätzlich versuchen die Hersteller, KI überall dort einzusetzen, wo es sinnvoll ist. Renault Trucks ist dabei, KI-Technologien aktiv zu erforschen. „Sowohl Renault Trucks als auch Volvo Trucks setzen innerhalb der Volvo Group auf die Nutzung von KI zur Verbesserung des Fahrzeugmanagements, unabhängig davon, ob es sich um Diesel- oder Elektrofahrzeuge handelt. Die konkreten Maßnahmen können unterschiedlich sein, aber das Gesamtziel besteht darin, die Effizienz zu verbessern, die Kosten zu senken und die Fahrersicherheit für beide Fahrzeugtypen zu erhöhen“, sagt eine Sprecherin von Renault Trucks.

Ähnlich klingt es bei Daimler Truck. Das Unternehmen setze seit Jahren auf die Integration von KI in allen Bereichen und betrachte diese als Chance. Daimler Truck prüfe bei der Einführung jedoch genau, ob sich ein Mehrwert für den Kunden generieren lasse.

Gleichzeitig hat die Sicherheit in allen Formen dabei oberste Priorität. „Wir bringen Technologien auf Basis künstlicher Intelligenz nur dann in Serie, wenn wir unseren Kunden ein Höchstmaß an Sicherheit gewährleisten können“, betont eine Sprecherin aus dem Hause Daimler Truck.

Zu dem Thema gehört auch die Fahrzeugsicherheit. Kameras, Sensoren und Laser an den Fahrzeugen sollen die Umgebung ständig im Auge behalten. Eine KI sorgt dann dafür, dass beispielsweise ein Hindernis eindeutig erkannt wird und entsprechend automatisch gehandelt werden kann. Diese Art der Fahrerassistenzsysteme ist schon weit entwickelt und damit ein wichtiger Bestandteil des autonomen Fahrens.

Paradebeispiel autonomes Fahren

Hierbei ist zum einen ein Zusammenspiel von internen Fahrzeugprozessen und zusätzlichen Informationen von außen notwendig. Damit fällt ein gewisser Prozentsatz in den Bereich Telematik. Gleichzeitig laufen hier alle Anwendungen – von einem effizienten Kraftstoffmanagement über eine Verschleißteilkontrolle und eine automatisierte Schaltung bis hin zur Überwachung der Fahrzeugumgebung – zusammen. Parallel dazu müssen noch die Verkehrslage, das Wetter und möglichst die Straßenverhältnisse miteinbezogen. Die Telematik liefert auch hier die Daten, während eine künstliche Intelligenz diese zusammenführt und die richtigen Entscheidungen treffen muss. Damit ist das autonome Fahren wohl auch die höchste Kunstform im Zusammenspiel beider Technologien. Viele Hersteller sind hier aktiv. Zumeist geschieht dies aber noch auf Projektbasis.

Fahrzeughersteller MAN ist seit Jahren dabei, das autonome Fahren intensiv zu testen. Erst im März dieses Jahres schloss die Muttergesellschaft Traton eine Partnerschaft mit dem amerikanischen Unternehmen Plus, einem Spezialisten für automatisierte Fahrsysteme. Beide wollen den Einsatz autonomer Lkw in der Logistikpraxis beschleunigen. Zuvor hatte MAN bereits im Hamburger Hafen autonom fahrende Lkw in einem geschlossenen Gebiet bei der Hamburger Hafen und Logistik AG (HHLA) erfolgreich getestet. Auch Volvo, Scania und DAF sind dabei, autonom fahrende Lkw in geschlossenen Umgebungen zu testen.

In einem seiner neuesten Projekte verbindet Daimler Truck die Elektromobilität mit dem autonomen Fahren. Der Konzern nutzt den batterieelektrischen Freightliner eCascadia und verknüpft das Modell mit der autonomen Fahrsoftware von Torc Robotics sowie moderner Sensorik und Computertechnologie. Diese Komponenten sollen ermöglichen, dass der Technologieträger zu einem späteren Zeitpunkt gemäß SAE-Level 4 autonom fahren kann. Obwohl es sich noch um ein Forschungs- und Vorentwicklungsprojekt handelt, zeigt Daimler Truck damit das Potenzial auf, autonome Technologie zu einer modularen, skalierbaren Plattform zu entwickeln, die von der Antriebstechnologie unabhängig und flexibel in verschiedenen Lkw-Anwendungen einsetzbar ist.

Flottenmanagement mit Telematik

Ein etwas anders gestalteter Bereich ist das Flottenmanagement. Hier besteht bei vielen Anwendungen die Chance, Daten auszutauschen und zu bearbeiten. Telematik trifft mittlerweile oft auf eine KI, sobald es sich um eine Routen- oder Tourenplanung handelt. Umfassend wird es dann, wenn auch Informationen zur Fahrzeugwartung integriert werden können. Gleichzeitig fließen Daten aus dem Fahrer- und Auftragsmanagement mit ein. Das gibt schon einmal ein Grundgerüst für die Planung. Noch umfangreicher wird es, sobald Echtzeitdaten über den Verkehr mitberücksichtigt werden können. Für eine Ad-hoc-Planung besonders im Bereich der Last Mile ist dann schon eine gute KI notwendig. Viele der OEMs haben hier in den vergangenen Jahren aufgerüstet. So kaufte MAN beispielsweise die Plattform Rio. Daimler Truck ging einen anderen Weg und erweiterte seine Lösung Fleetboard um neue Komponenten.

Je nach Umfang haben die Hersteller ihre Angebote differenziert. Hier greifen wieder alle Bereiche des Fahrzeug- und Flottenmanagements. Als Beispiel kann dabei Renault dienen. So nutzt das Produkt Fleetio KI, um Flottenwartung, das Kraftstoffmanagement und Fahrzeuginspektionen zu automatisieren. Keep-Truckin wiederum deckt den Bereich der Fahrzeugverfolgung in Echtzeit, eine Fahrersicherheitsüberwachung und ein Compliance-Management ab. Diese Liste könnte von jedem Hersteller ergänzt werden. (ben)