VehiForce-FM

Die präzise Kenntnis mechanischer und thermischer Belastungen sicherheitskritischer Fahrzeugkomponenten erfordert heute physische Sensorik (Wheel Force Transducer, Thermoelemente), die mit 150.000–400.000 EUR pro Achse für Serien- und Flottenanwendungen unwirtschaftlich ist. Bestehende KI-Modelle werden je Fahrzeugtyp und Zielgröße neu trainiert und skalieren daher nicht. Die Folge sind ungeplante Ausfälle und konservative, zeitbasierte Wartungsintervalle mit hohen Kosten und vermeidbarem Ressourcenverbrauch.

VehiForce-FM ist nach unserem Kenntnisstand das erste physik-informierte Foundation Model, das Kräfte, Drehmomente und Temperaturen allein aus vorhandenen CAN-Bus- und Telematikdaten berechnet und über Fahrzeugklassen hinweg generalisiert – vom PKW bis zum Militärfahrzeug. Eingesetzt wird eine Transformer-Architektur für multivariate Zeitreihen, kombiniert mit mechanischen und thermodynamischen Erhaltungssätzen als differenzierbare Constraints und einem Multi-Task-Head.

Fachliche Hürden sind die einheitliche Repräsentation asynchroner CAN-Signale und Metadaten, die skalierbare Einbettung physikalischer Constraints, der Few-Shot-Transfer auf ungesehene Fahrzeugklassen und die Modellkompression für den Edge-Einsatz.

COMPREDICT entwickelt KI-basierte virtuelle Sensoren für die Automobilindustrie und ist mit dieser Technologie bereits bei Renault Group im Serieneinsatz. VehiForce-FM erweitert diesen Ansatz auf zustandsbasierte Wartung, Fahrzeugsicherheit und prädiktive Lebensdauerberechnung.

Der Kundennutzen ist unmittelbar: Belastungsdaten entstehen ohne jede Zusatzhardware, allein aus vorhandenen Bordnetzdaten. Ungeplante Ausfälle sinken, Wartung wird bedarfsgerecht statt zeitbasiert, und die Integration erfordert keine Eingriffe in die Fahrzeugarchitektur.

Primäre Zielgruppe sind Automobil-OEMs. Ebenso profitieren Flottenbetreiber und Leasinggesellschaften über Total-Cost-of-Ownership-Optimierung sowie Versicherer und Aftermarket-Anbieter über risikoadjustierte Modelle.

Perspektivisch erschließt die Architektur Nutzfahrzeuge, Baumaschinen, Schienenfahrzeuge und Industrieanlagen sowie – als Dual-Use-Feld – militärische Land- und unbemannte Systeme.

Das Vorhaben wird von COMPREDICT allein durchgeführt; es handelt sich nicht um ein Verbundvorhaben.

Das Kernteam vereint vier Kompetenzfelder: Data Science und KI-Modellierung (Transformer, Physics-Informed Neural Networks, Transfer Learning), Automotive Engineering (Fahrzeugtechnik, CAN-Bus, Messdatenvalidierung), Software Engineering (Cloud, REST-API, Edge) sowie Qualitätssicherung.