COMPREDICT bietet rein softwarebasierte Lösungen für OEMs und Zulieferer. Mit unserem datengesteuerten Ansatz unter Einsatz von KI und maschinellem Lernen können wir Ausfälle von mechanischen und elektronischen Komponenten genau vorhersagen und die verbleibende Lebensdauer der Hauptkomponenten eines Fahrzeugs berechnen. Daten werden nur von Sensoren gesammelt, die bereits Teil des Systems sind. Darüber hinaus ermöglichen unsere Methoden Leichtbauweise und Kosteneinsparungen und beschleunigen den Entwicklungsprozess von Automobil-OEMs und Zulieferern. Wir sind ein deutsches Startup, das sich auf KI-basierte Algorithmen und Analysen unter Verwendung vorhandener Fahrzeugdaten spezialisiert hat. Unsere Mission ist es, Flottenbetreibern und Ingenieuren effiziente, benutzerfreundliche Datenanalysetools bereitzustellen, um den größtmöglichen Nutzen aus den umfangreichen Datenmengen zu ziehen, die von vernetzten Fahrzeugen erzeugt werden. Unser ultimatives Ziel ist es, allen Mobilitätsakteuren zu helfen, die CO2-Emissionen über den gesamten Produktlebenszyklus zu reduzieren. Unser tiefes Fahrzeugwissen zeichnet uns aus, da wir seit Beginn im Jahr 2016 an der Bestimmung von Bauteilbelastung und Ermüdung sowie der anschließenden Lebensdauerprognose arbeiten. Mit unseren Teams und unserer Lösung verbinden wir Fahrzeugexpertise und effiziente Datenwissenschaft. Für Flottenbetreiber bieten wir Verschleißvorhersage und Anomalieerkennung kritischer Fahrzeugkomponenten wie Bremsbeläge und Bremsscheiben oder Reifen, Fehlerprognose von 12/24V-Batterien, kontinuierliche Gesamtmasse in Bewegung und Hochvoltbatteriezustand. Wir warnen vor Bauteilausfällen, bevor sie auftreten, und prognostizieren die Lebensdauer von Komponenten. Unsere Algorithmen sind auf einem industrialisierten, skalierbaren Cloud-basierten Hub gehostet, der flexible und bequeme REST/API-Schnittstellen zu bestehenden Flottenmanagementplattformen oder alternativ unsere eigene Visualisierungsschnittstelle bietet.