Was zum Teufel ist ein virtueller Sensor (und warum brauchst DU ihn)?

0:00 Einführung in die AutoTech Detroit

Heute nehmen wir bei „ The Garage “ live auf der Messe „AutoTech Detroit“ auf. Unser Gast ist heute Christoph Lloydfed, Produktmanager bei COMPREDICT.

COMPREDICT ist ein Vorreiter im Bereich der virtuellen Sensoren. In dieser Folge erfahren Sie, was ein virtueller Sensor ist und wie er sowohl für Erstausrüster als auch für Verbraucher Vorteile in vor- und nachgelagerten Bereichen bietet. Es handelt sich dabei fast um die perfekte Anwendung für softwaredefinierte Fahrzeuge. Hören wir uns an, was COMPREDICT über virtuelle Sensoren zu sagen hat.

Los geht’s.

0:38 Vorstellung des Gastes: Christoph Loytved

Willkommen bei „ The Garage “. Ich bin John Heinlein, Chief Marketing Officer bei Sonatus. Wir senden live von der AutoTech Detroit, daher sind im Hintergrund einige Geräusche zu hören. Mein Gast heute ist Christoph Loytved, Produktmanager bei COMPREDICT.

Christophe, herzlich willkommen bei „ The Garage “. Hallo, John. Vielen Dank. Wir beginnen immer gerne damit, unsere Gäste näher kennenzulernen.

Erzählen Sie uns doch ein wenig über sich und Ihren Werdegang.

0:55 Christophs Werdegang und Berufserfahrung

Klar. Also, ich habe an der TU Darmstadt studiert. Dort habe ich meinen Master gemacht und auch eine kurze Zeit an der UBC studiert. Danach bin ich zu COMPREDICT gewechselt, wo ich als Forschungs- und Entwicklungsingenieur tätig war. In den ersten Jahren habe ich dort virtuelle Sensoren entwickelt. Ich glaube, das waren etwa fünf Jahre. Vor kurzem bin ich dann ins Produktmanagement gewechselt und bin nun für virtuelle Sensoren zum Reifen- und Bremsverschleiß verantwortlich.

Das ist toll. Und wo in Deutschland sind Sie ansässig?

Das ist in Frankfurt. Genauer gesagt in Darmstadt.

Das ist toll. Wir bitten unsere Gäste ja immer, uns eine lustige Anekdote über sich zu erzählen. Verrate uns doch mal: Was ist eine lustige Anekdote über dich?

Na gut. Also, ich tanze eigentlich sehr gerne. Genauer gesagt Salsa und seit kurzem auch ein bisschen West Coast Swing.

Das mache ich eigentlich überall gerne, egal wo ich bin. Auch hier in Detroit bin ich am Wochenende tanzen gegangen. Das war wirklich schön. Es ist ein bisschen so, als würde man eine andere Sprache sprechen. Ich weiß nicht, ob du das kennst.

Das stimmt. Ich meine, es ist so, und es ist auch universell. Oder? Man muss nicht dieselbe Sprache sprechen, aber man kann trotzdem tanzen.

Das stimmt. Das ist es eigentlich, das macht den Spaß aus. Ich kann hingehen, wohin ich will. Ich war auch schon auf Hawaii.

Ich wusste gar nicht, dass sie dort getanzt haben. Ja. Das ist echt toll. Das kann ich dir sagen.

Deshalb versuche ich immer, unseren Gästen eine lustige Anekdote zu erzählen. Ich glaube, meine lustige Anekdote wäre wohl die, dass meine Frau und ich vor Jahren geheiratet haben. Und viele, viele Paare lernen ja eine Art Tanzchoreografie ein. Also haben wir tatsächlich Tanzstunden genommen. Wir haben eine Tanzchoreografie gelernt und bei unserer Hochzeit einen Tanz aufgeführt. Das ist also meine lustige Anekdote.

Super. Das ist super.

2:25 Überblick über COMPREDICT

Erzählen Sie uns doch bitte etwas über COMPREDICT und Ihre Rolle dort.

Klar. COMPREDICT wurde also ungefähr 2016 gegründet. Tut mir leid.

Es handelte sich um ein Spin-off der TU Darmstadt, also Mechatronik.

Damals haben wir uns hauptsächlich auf die Schadensbeurteilung von Getrieben konzentriert.

Derzeit konzentrieren wir uns vor allem auf virtuelle Sensoren. Im Grunde geht es darum, das Beste aus den im Fahrzeug vorhandenen Daten herauszuholen, sicherzustellen, dass wir qualitativ hochwertigere Daten im Fahrzeug haben, Hardware-Sensoren zu ersetzen oder zusätzliche Sensorinformationen bereitzustellen. Ja.

Und virtuelle Sensoren zum Goldstandard zu machen und

3:07 Was ist ein virtueller Sensor?

Also, fangen Sie doch bitte für unsere Zuhörer damit an, uns zu erklären, was zum Teufel ein virtueller Sensor eigentlich ist?

Das stimmt. Für manche Leute ist das ein seltsames Konzept. Ja. Ja. Erkläre es doch mal.

Das hören wir ständig. Das hören wir ständig, John. Also, im Grunde läuft es so ab: Es handelt sich um eine Software, die im Auto läuft.

Es nutzt alle Sensoren, die dort vorhanden sind. Dazu gehören also unter anderem Radgeschwindigkeiten, Beschleunigungen und so weiter.

Also echte Signale, hardwarebasierte Signale.

Genau. Im Auto. Ja. Und es kombiniert diese auf clevere Weise, um Hardware zu ersetzen oder um zusätzliche Funktionen hinzuzufügen. Es handelt sich also im Grunde um eine Mischung aus physikalischen Modellen und maschinellem Lernen, wodurch deine bereits vorhandenen Daten wertvoller werden als die in der Cloud.

Also, aus bereits vorhandenen Daten auf neue Weise verschiedene Datenpunkte abzuleiten.

Ja. Das könnte man so sagen.

Wirklich, wirklich interessant.

Wirklich interessant.

3:58 Anwendungsbereiche virtueller Sensoren

Und wie sehen nun einige der Anwendungsmöglichkeiten aus? Können Sie uns ein paar Beispiele nennen, damit wir das besser verstehen?

Klar. Klar. Ich nenne dir mal zwei Beispiele dafür. In Ordnung? Das erste wäre zum Beispiel die Scheinwerfer-Leuchtweitenregulierung.

Und bei der Scheinwerfer-Niveauregulierung gibt es etwa zwei bis vier Sensoren, die die Fahrhöhe messen. Mit solchen Sensoren kann man die Neigung berechnen und dann das Licht entsprechend einstellen. Mit unserer virtuellen Sensortechnologie können wir auf diese Hardware-Sensoren zur Messung der Fahrhöhe verzichten und das System ganz oder teilweise virtuell gestalten, ganz nach den Wünschen unserer Kunden – und so Kosten für das Unternehmen einsparen. Okay.

Was wäre noch ein Beispiel? Ein weiteres Beispiel wäre zum Beispiel der Reifenverschleiß. Dabei geht es nicht um den Austausch von Hardware, sondern darum, zusätzliche Informationen über das Fahrzeug zu liefern. Soweit ich weiß, gibt es für den Reifenverschleiß keine Hardware zur Messung, zumindest nicht in ernstzunehmenden Fahrzeugen, also in serienmäßigen Serienfahrzeugen.

Ja. Und im Grunde genommen geben wir diese Informationen an das Fahrzeug weiter und bieten unseren Kunden so die Möglichkeit, zu erfahren, wann die Reifen ausgetauscht werden müssen.

17:00 Uhr Vorteile virtueller Sensoren für Erstausrüster

Das ist fantastisch. Wenn man also über die Vorteile für OEMs nachdenkt – Sie haben das ja schon kurz angesprochen, nämlich die Kosteneinsparungen –, was sind denn einige der Beweggründe für den Umstieg von hardwarebasierten Sensoren auf virtuelle Sensoren?

Ja. Wir hatten über den Austausch der Hardware gesprochen, was meiner Meinung nach der naheliegende Fall ist, um Kosten zu sparen. Aber dann geht es ja auch darum, zusätzliche Informationen ins Auto zu bringen, zum Beispiel, um noch einmal auf den Algorithmus für den Reifenverschleiß zurückzukommen.

Es ist wirklich hilfreich zu wissen, wann ein Reifen abgenutzt ist, um Kunden ganz gezielt dazu zu bewegen, wieder in die Werkstätten der Erstausrüster zu gehen. Stimmt’s? So kann man das Ersatzteilgeschäft wirklich ankurbeln. Wir schätzen den Umsatz pro Fahrzeug über die gesamte Lebensdauer auf rund 180 Euro. Das ist also tatsächlich eine ordentliche Summe.

Das ist interessant. Also zunächst einmal Kosteneinsparungen durch den Sensor, den man nicht im Fahrzeug einbauen muss, und dann weitere Einsparungen durch – ich würde sagen – wertschöpfende Maßnahmen, die man ergreifen kann. Mhmm.

Das kommt vielleicht nicht nur dem Unternehmen zugute, sondern wahrscheinlich auch dem Verbraucher, was die Sicherheit angeht. Natürlich. Es kommt auch den OEMs zugute, möglicherweise im Hinblick auf nachhaltige Erlösmodelle.

6:01 Datennutzung in softwaredefinierten Fahrzeugen

Das ist interessant. Wenn ich über softwaredefinierte Fahrzeuge nachdenke – und darüber sprechen wir im Podcast ja aus vielen verschiedenen Blickwinkeln –, dann werden heutzutage so viele zusätzliche Signale und Datenpunkte von Fahrzeugen erfasst.

Aber Unternehmen und OEMs wissen nicht immer, wie sie davon profitieren können. Und so werden diese Daten in manchen Fällen entweder gar nicht genutzt oder vielleicht zwar erfasst, aber in einem riesigen Berg verstaut, der nie … Ich denke also, es sieht so aus, als würde das, was Sie tun, die Möglichkeit eröffnen, diese Daten auf neue Weise auszuschöpfen. Ja. Um neuen Mehrwert zu schaffen. Und ich stelle mir vor, das Tolle an virtuellen Sensoren ist, dass man sie auch nach der Produktion noch hinzufügen kann.

Ja. Damit ist alles möglich. Stimmt’s? Es gibt hier einfach eine Vielzahl von Möglichkeiten. Also, in der Produktion könnte man beispielsweise die Hardware einsparen, aber danach – selbst wenn die Hardware kaputtgeht, also in der Postproduktion – könnte man sich fragen: Ersetzen wir sie durch neue Hardware oder integrieren wir sie stattdessen in den virtuellen Sensor, den COMPREDICT entwickelt? Auch hier gibt es also mehrere Optionen. Das muss nicht nur auf die Produktion beschränkt sein.

Das kommt ganz darauf an.

7:07 Marktakzeptanz und Investitionen

Erzähl mir doch mal etwas über die Einführung in der Produktion. Ja. Wie weit ist die Marktakzeptanz bisher?

Natürlich. Es ist eine Sache, über Träume und solche Dinge zu reden. Letztendlich kommt es immer darauf an, ob sie auch wirklich umgesetzt werden. Wir freuen uns daher sehr, dass wir tatsächlich über einige unserer Kunden berichten können.

Das ist nicht immer der Fall. Bevor ich darauf eingehe, lassen Sie uns vielleicht zunächst über einen wichtigen Faktor sprechen, der uns das ermöglicht, nämlich Toyota, das kürzlich in uns investiert hat. Es sind also nicht nur wir, die an diese Art von Mission glauben, sondern auch der Toyota Motor Growth Fund, der in uns investiert hat. Aber natürlich sind die Kunden noch wichtiger.

Und eine Person bzw. eine Gruppe, über die wir sprechen können, ist die Renault-Gruppe. Im Grunde genommen nutzen alle Marken der Renault-Gruppe – wie beispielsweise Alpine und Dacia – unsere virtuelle Sensortechnologie zur Erfassung des Reifen- und Bremsverschleißes. Wir gehen davon aus, dass bis 2030 rund zehn Millionen Fahrzeuge damit ausgestattet sein werden.

Das ist fantastisch. Die Renault-Gruppe setzt Ihre Technologie also als erste Anwendung im Bereich Reifenverschleiß ein.

Das ist großartig. Das ist großartig. Ja. Herzlichen Glückwunsch. Vielen Dank. Mal sehen, ob wir unsere Zahlen bald genauso wie du auf unserer Website veröffentlichen können, oder?

Nun, vielen Dank. Vielen Dank für die freundlichen Worte. Ja. Synodos ist – je nachdem, wann Sie sich das hier ansehen – heute in vier Millionen Fahrzeugen verbaut.

Aber wenn Sie sich das hier ansehen, sind es wahrscheinlich schon fünf oder sogar noch viel mehr Millionen Fahrzeuge. Wir wachsen also rasant. Aber herzlichen Glückwunsch an Sie. Das ist eine großartige Leistung.

Ja. Danke.

8:34 Die Zukunft virtueller Sensoren in SDVs

Wenn wir also das Gesamtbild betrachten, kommt mir der Gedanke, dass diese virtuellen Sensoren tatsächlich eine großartige Anwendung für softwaredefinierte Fahrzeuge sind.

Inwiefern sind SDVs Ihrer Meinung nach wirklich die perfekte Ergänzung für virtuelle Sensoren?

Nun, es gibt tatsächlich viele Aspekte, über die wir sprechen könnten. Oder? Ein Ansatz für uns besteht darin, all diese Daten wirklich effizient zu nutzen. Wir setzen beispielsweise unsere virtuellen Sensoren ein. So haben wir die Möglichkeit, virtuelle Sensoren problemlos in diesen Fahrzeugen zu betreiben, die Daten dort auszuwerten und nur die relevanten Daten hochzuladen – und nicht diese riesigen Datenmengen.

Eigentlich ist die Integration, die wir besitzen…

Das ist ein wirklich interessanter Punkt.

Stellen Sie sich das also so vor: Anstatt alle Daten zur Verarbeitung in die Cloud senden zu müssen, kann der virtuelle Sensor im Fahrzeug die Daten ableiten und die abgeleiteten Daten senden, die wahrscheinlich viel kleiner sind … Natürlich …

Als die, als die, als die Quelldaten.

So sollte es eigentlich sein. Oder? Wir sollten nämlich nur relevante Daten und nicht alle Daten in die Cloud senden. Und derzeit gibt es für manche Informationen einfach keine Möglichkeit, sie vom Fahrzeug aus zu übertragen. Mit unseren virtuellen Sensoren können wir diese Daten jedoch im Fahrzeug generieren und dann an die Cloud senden – wie zum Beispiel den Reifenverschleiß. Es liegen keine Informationen zum Reifenverschleiß vor.

Das bedeutet also ein enormes Einsparpotenzial bei der Datenverwaltung und -bearbeitung.

Ja. Auf jeden Fall.

Das ist toll. Du hast gerade von Integration gesprochen. Entschuldigung. Ja.

Vielen Dank. Die Integration ist natürlich auch für uns ein sehr wichtiger Punkt, da wir versuchen, wirklich skalierbare Software zu entwickeln, die in vielen Fahrzeugen läuft.

Stimmt’s? Wir wollen also nicht all diese Schritte durchlaufen, wie zum Beispiel die Integration in dieses Auto und mit dieser oder jener Software-Schnittstelle. Wir wollen wirklich eine standardisierte Methode haben, um auf diese Art von Daten zuzugreifen und unsere Software einzubinden. Im Idealfall schließen wir die Daten einfach an den virtuellen Sensor an, und schon funktioniert es.

Wir sind also davon überzeugt, dass es im Bereich der virtuellen Entwicklungen wie SDV eine klare Möglichkeit geben wird, unsere Drittanbietersoftware in die Fahrzeuge der Erstausrüster zu integrieren, ohne dass diese sich den Kopf darüber zerbrechen müssen, wie sie das am besten bewerkstelligen sollen – denn es ist standardisiert. Richtig? Das ist also wirklich eine große Sache für uns.

Ja. Und das wirft tatsächlich die übergeordnete Frage nach SDV auf. Weißt du, in den letzten Jahren herrschte das Gefühl vor, dass SDV zwar ein Modewort war, die Leute sich aber fragten: Ist das wirklich real oder nur eine interessante Idee?

Ich verstehe Sie so, dass dies, das und Ähnliches echte Anwendungsfälle sind, die SDV bei der Entwicklung neuer Anwendungen wirklich wertvoll machen können.

Ja. Ja. Da stimme ich zu. Ich denke, wir sind einer dieser vielen Anwendungsfälle, in denen das wirklich hilfreich sein kann und in denen wir das Beste aus dem SDV herausholen können, über das wir gerade sprechen. Und es ist wirklich ein Anwendungsfall – nicht nur eine Überlegung, was wir theoretisch tun könnten, sondern tatsächlich etwas, das wir tun können. Und wir wissen bereits, dass es funktioniert.

Das ist fantastisch. Also, Sonatus – einer unserer Vorzüge ist unter anderem die hochauflösende Datenerfassung.

Ich habe also das Gefühl, dass wir hervorragend zusammenpassen. Wir freuen uns sehr darauf, auch in Zukunft mit Ihnen zusammenzuarbeiten.

Wir freuen uns riesig für Sie über Ihren großen Erfolg mit Renault und hoffen, dass Sie bald noch mehr Kunden gewinnen können.

Vielen Dank. Ja.

11:49 Fazit und Schlusswort

Ja. Hey. Vielen Dank, dass du bei unserem Podcast dabei bist.

Danke. Danke, John.

Wenn euch diese Folge gefällt, dann klickt bitte auf „Gefällt mir“ und abonniert unseren Kanal, um weitere ähnliche Beiträge zu sehen – sowohl von AutoTech Detroit als auch aus unserem Heimstudio. Nochmals vielen Dank, und wir sehen uns schon bald in einer neuen Folge.