Motion-S: Der Einsatz von Fahrzeugdaten und Datenanalyse in der Praxis

Während der dreimonatigen Datenerfassungskampagne rief Motion-S Datenpunkte einschließlich Standortaktualisierungen und Motormessungen von den Fahrzeugen ab. Die Daten wurden mit Hilfe der Motion-S-Plattform erweitert und profiliert, wodurch die Fahrten um kontextbezogene Elemente ergänzt und aussagekräftige Erkenntnisse zu verschiedenen Themen gewonnen wurden. Motion-S konzentrierte sich insbesondere auf Fahrsicherheit, Energieeffizienz und den Fahrzeugzustand. Diese Themen wurden im Kontext potenzieller datengesteuerter Lösungen für intelligente Versicherungen, Flottenoptimierung, vorausschauende Wartung und der Evaluierung eines Umstiegs auf Elektrofahrzeuge analysiert. In den folgenden Abschnitten werden wir einige interessante Einblicke in die Möglichkeiten vernetzter Fahrzeugdaten für die oben genannten Anwendungsfälle geben.

Vernetzte Versicherung

Die Kfz-Versicherungsbranche wird sich durch die Möglichkeit des Zugriffs auf Fahrzeugdaten in Echtzeit verändern. Dadurch können Versicherungsunternehmen ihren Kunden individuell zugeschnittene Policen und Prämien anbieten und gleichzeitig ihre Angebote um neue datenbasierte Leistungen erweitern. Die Versicherer wenden sich nutzungsbasierten Kfz-Versicherungsprogrammen zu, um den Umfang ihrer Produkte zu erweitern und wettbewerbsfähig zu bleiben. 

Nutzungsabhängige Kfz-Versicherungsprämien werden entweder nach der gefahrenen Strecke(pay-as-you-drive) oder nach dem Fahrverhalten(pay-how-you-drive) berechnet. Im Gegensatz zu Monats- oder Jahresprämien ermöglichen diese Verträge Prämien, die die tatsächliche Risikoexposition widerspiegeln. Die Versicherer profitieren von einer besseren Risikobewertung, und die Fahrer haben Zugang zu günstigeren Prämien und einem besseren Versicherungsschutz.

Die einfachsten verbrauchsabhängigen Kfz-Versicherungen sind Pay-as-you-drive-Tarife. Hier liest der Versicherer einfach regelmäßig, z. B. einmal im Monat, den Kilometerstand des Fahrzeugs ab und berechnet die individuellen Prämien entsprechend.

Fortgeschrittenere Pay-how-you-drive-Tarife berücksichtigen auch das Fahrverhalten. Versicherer, die solche Tarife anbieten, könnten Datenpunkte wie Beschleunigung, Bremsen, Kurvenfahrt und Geschwindigkeit verwenden. Die Kombination von Fahrzeugdaten und kontextbezogenen Informationen, die von Motion-S bereitgestellt werden, ermöglicht es den Versicherern, genaue Verhaltensprofile zu erstellen, die eine viel höhere Aussagekraft haben als herkömmliche telematische Faktoren.

Derzeit stützen sich die Anbieter von nutzungsabhängigen Kfz-Versicherungen entweder auf die manuelle Ablesung des Kilometerstands oder auf externe Geräte wie das Mobiltelefon des Fahrers oder Black-Boxes und Dongles, um die relevanten Daten zu erfassen. Solche Lösungen sind nicht sehr benutzerfreundlich, fehleranfällig, lassen Raum für Betrug und sind teuer im Betrieb und in der Wartung.

Der Cloud-Zugang zu den Fahrzeugdaten beseitigt Barrieren bei der Kundenakquise, dem Onboarding und dem späteren operativen Management. Die Kundenbindung wird so gestärkt, während gleichzeitig Transparenz hinsichtlich des Datenschutzes gewährleistet ist. Die Zahl der potenziellen Kunden wird erweitert.

Während des Projekts nutzte Motion-S die Datenpunkte Datumszeit und Fahrzeugkoordinaten, um die Durchschnittsgeschwindigkeit pro Fahrtabschnitt zu berechnen. Obwohl Motion-S nur alle 5 Minuten nach Aktualisierungen suchte, konnten aus den Daten Rückschlüsse auf das Fahrverhalten gezogen werden. Die folgende Abbildung fasst den Ansatz zusammen.

Datengesteuerte und individualisierte Kfz-Versicherungstarife werden die Versicherungsbranche grundlegend verändern. Mit der zunehmenden Vernetzung von Fahrzeugen und der wachsenden Akzeptanz von vernetzten Dienstleistungen wird sich der Preisdruck verstärken. Der Cloud-Zugang zu Fahrzeugdaten wird der effizienteste Weg sein, um Zugang zu den relevanten Datenpunkten zu erhalten, und wird zu einem neuen Kapitel in der Versicherungstelematik führen. Versicherungsunternehmen können die Vorteile der Integration von High Mobility in die Motion-S-Plattform nutzen, um schnelle und zuverlässige vernetzte Versicherungslösungen zu ermöglichen.

Weitere Einblicke in die Geschichte der Telematik im Zusammenhang mit Versicherungen finden Sie in diesem Blogbeitrag von Motion-S.

Flottenmanagement

Der Nutzen des Fernzugriffs auf Fahrzeugdaten für Flottenmanagementunternehmen liegt auf der Hand. Effiziente und kostengünstige Verwaltung und Fahrzeugwartung werden immer wichtiger. Bessere und zuverlässigere Fahrzeugdaten können oft den Unterschied ausmachen. 

Dies kann verschiedene Bereiche und unterschiedliche Fahrzeugeigenschaften betreffen. Um nur einige Beispiele zu nennen: Fuhrparkmanager interessieren sich für den Standort, den Kraftstoffstand, das Fahrverhalten und auch den allgemeinen Zustand ihrer Flottenfahrzeuge.

Während ihrer Datenerfassungs- und Analysekampagne konnte Motion-S fahrzeugschädigendes Verhalten durch die Überwachung des Kraftstoffstands erkennen. Sehr niedrige Kraftstoffstände können zu Motorschäden führen. Regelmäßige Einblicke in die Kraftstoffstände geben Flottenbetreibern die Möglichkeit, Fahrer und Servicepersonal anzuweisen, die Tanks rechtzeitig aufzufüllen.

Dieses Beispiel ist nur eine von vielen Möglichkeiten, wie Fahrzeugdaten für ein besseres Flottenmanagement genutzt werden können.

Der Zugang zu Fahrzeugdaten über die Cloud wird es Flotten ermöglichen, neue Fahrzeuge schnell und einfach zu integrieren. Die zahlreichen Datenpunkte werden Möglichkeiten bieten, Kosten zu sparen, die Verwaltungsarbeit zu erleichtern und die Erfahrungen von Fahrern und Flottenmanagern zu verbessern. Letztendlich wird sich der Markt an die neuen Möglichkeiten anpassen und Prozesse effektiver und kosteneffizienter gestalten.

Wartungsvorhersage

Die vorausschauende Wartung ist ein neuer und interessanter Anwendungsfall. Die Kombination von Diagnosedaten für Wartungszwecke und Datenanalyse ermöglicht KI-gesteuerte Anwendungen und Dienste.

Diagnosedaten zur Unterstützung von Wartungsarbeiten gibt es schon seit Jahrzehnten. Sogenannte OBD-Anschlüsse (On-Board-Diagnose) werden seit den 1980er Jahren in Neuwagen verbaut. Im Jahr 1996 wurde in den Vereinigten Staaten die OBD-II-Spezifikation verbindlich vorgeschrieben, und 2001 folgte die Europäische Union dem Beispiel. 

Heutzutage verwenden die meisten Autowerkstätten OBD-II-Scanner, um Diagnosedaten von Fahrzeugen, die sie reparieren oder warten, auszulesen. Eine umfangreiche Liste von OBD-II-Parametern finden Sie online.

Eine wachsende Zahl von Automobilherstellern ermöglicht den Fernzugriff auf Diagnosedaten. Die Möglichkeit, Diagnosedaten in Echtzeit zu beobachten und zu analysieren, eröffnet völlig neue Märkte für intelligente Anwendungen und KI-gestützte Dienste. 

Wenn potenzielle Fehler bereits beim ersten Auftreten überwacht und analysiert werden, können Fahrer und Fahrzeughalter Maßnahmen ergreifen, bevor etwas kaputt geht oder Schlimmes passiert, und so Zeit und Geld sparen.

Während des Projekts zeichnete Motion-S eine beeindruckende Menge an Daten auf, mit denen sie arbeiten konnten: 231 verschiedene Fehlercodes und 331.655 Aktivierungen von Fehlercodes von nur 39 Fahrzeugen in 3 Monaten.

Nachstehend sehen Sie ein interessantes Beispiel eines wiederkehrenden Fehlercodes. Der Fehlercode "Mixture too low" zeigt an, dass etwas mit dem Motor oder der Kraftstoffzufuhr nicht stimmt.

Das obige Beispiel ist nur eines von vielen, wie die Überwachung und Analyse von Fahrzeugeigenschaften zu nützlichen Erkenntnissen führen kann. Die High Mobility Platform und die Auto API umfassen bis zu 400 Datenpunkte. Niemand kann alle Parameter eines modernen Autos im Auge behalten, aber Computer und intelligente Algorithmen für maschinelles Lernen können das. Die vorausschauende Wartung ist gerade erst im Entstehen begriffen. Es gibt viele Möglichkeiten für Entwickler und Softwareunternehmen, aktiv zu werden und interessante und nützliche Lösungen auf den Markt zu bringen.

Residualwertschätzung

Bei der Restwertschätzung geht es um das Auto als Investition. Der Restwert eines Autos hängt von vielen Variablen ab, von denen viele durch Fahrzeugdaten dargestellt werden. Intelligente Algorithmen, die Fahrzeugdaten analysieren, können den Wertverlust und damit den aktuellen Wert eines Fahrzeugs schätzen.

Kluge Fuhrpark- und Fahrzeugbesitzer wollen wissen, wie viel ihre Fahrzeuge zu einem bestimmten Zeitpunkt wert sind. Sie wollen gute Entscheidungen für sich selbst und für ihr Unternehmen treffen. Autowerkstätten wiederum müssen auch den Restwert von Fahrzeugen kennen, weil sie ihre Kunden beraten müssen. 

Der Anwendungsfall der Restwertschätzung ähnelt dem Anwendungsfall der vorausschauenden Wartung. Während es bei der vorausschauenden Wartung um die effiziente Nutzung des Fahrzeugs geht, geht es bei der Restwertschätzung darum, den besten Zeitpunkt für den Verkauf, die Reparatur oder die Entsorgung zu bestimmen. Restwertschätzungen können Diagnosedaten, Fahrzeugnutzungsdaten und Gebrauchtwagenmarktdaten umfassen.

Motion-S konnte zeigen, dass Abweichungen im Abnutzungsprofil auf der Grundlage von Fahrzeugdaten zur Ermittlung des relativen Wertverlusts eines Fahrzeugs verwendet werden können.

Sowohl die Werkstätten als auch die Fahrzeugbesitzer werden von den Restwertschätzungsdiensten profitieren. Die Werkstätten können den Fahrzeugbesitzern bessere Empfehlungen geben, und die Fahrzeugbesitzer können bessere Entscheidungen treffen.

Evaluierung eines Umstiegs auf ein Elektrofahrzeug

Wann ist es sinnvoll, von einem Verbrennungsmotor auf ein Elektrofahrzeug (EV) oder ein Hybridfahrzeug umzusteigen? Ein interessanter Vorschlag von Motion-S für einen datengesteuerten Dienst zur Beantwortung dieser Frage ist die Evaluierung des Umstiegs auf ein Elektrofahrzeug.

Autodaten können helfen, Muster im Fahrstil und in der Fahrzeugnutzung zu analysieren. Die Erstellung einer objektiven Bewertung, ob der Umstieg auf batteriebetriebene Elektrofahrzeuge (BEV), Plug-in-Hybrid-Elektrofahrzeuge (PHEV) oder Hybridelektrofahrzeuge (HEV) für einen einzelnen Fahrer vorteilhaft ist, kann sich auf mehrere Faktoren stützen, z. B. auf den Fahrstil (z. B. harte Manöver, Vorausschau), die typische tägliche Fahrstrecke, die üblichen Geschwindigkeiten, die Straßenumgebung (z. B. Stadt oder Autobahn), die Verfügbarkeit von Ladeinfrastruktur in der Nähe, die effektiv verfügbare Leistung (kW) und die typischen Haltezeiten in der Nähe von Ladestationen. Fahrzeugbesitzer können intelligente Entscheidungen darüber treffen, wann der beste Zeitpunkt für einen Wechsel ist.

Anwendungsfälle wie die Evaluierung des Umstiegs auf ein Elektrofahrzeug verdeutlichen die Vorteile des hardwarefreien Zugriffs auf Fahrzeugdaten und die daraus resultierende Umwälzung in der Automobil- und Mobilitätsbranche. Fahrzeugdatengesteuerte digitale Dienste können potenziellen Kunden wie jede andere Softwareanwendung angeboten werden. Es gibt kaum Barrieren für Kunden, einen Dienst oder eine Anwendung zu abonnieren. Gleichzeitig haben sie das Potenzial, die Handlungen und weitreichenden Entscheidungen von Fahrern und Fahrzeugbesitzern zu beeinflussen.

Ausblick

Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um mit der Entwicklung von und Investitionen in fahrzeugdatengesteuerte Dienste zu beginnen. Die interessanten Nutzenvorschläge von Motion-S zeigen, dass es eine fast unendliche Anzahl von vorstellbaren Produkten und Geschäftsmöglichkeiten gibt, wenn man Fahrzeugdaten und Datenanalysen einsetzt. Viele dieser Geschäftsmöglichkeiten verbessern nicht nur das Nutzer- oder Fahrererlebnis, sondern ermöglichen auch Kosteneinsparungen, was ein gutes Zeichen für Investoren und Start-ups ist, die Märkte erschließen oder neu schaffen wollen.