Intelligente Transportlösungen: Die Blondel-Gruppe testet die eingebaute KI von Konboi in ihren Lkw
Ein und derselbe Lkw kann je nach Fahrer bis zu 25 % mehr Kraftstoff verbrauchen. Auf die gesamte Lkw-Flotte bezogen wirkt sich dies auf Ihre Kosten, Ihre CO₂-Emissionen und Ihre Sicherheitskennzahlen aus. Im Rahmen des Pilotprojekts „Groupe Blondel × Konboi“ testen wir eine Lösung für „Transportation Intelligence“ an Bord, die sich direkt auf das Fahrverhalten, den Kraftstoffverbrauch und die Betriebssicherheit auswirkt. Bei Logistics Concepts analysieren wir, wie diese „Hypermile“-Komponente in Ihr Transportinformationssystem integriert, flottenweit skaliert und auf Ihre Ziele hinsichtlich Dekarbonisierung und Kapitalrendite abgestimmt werden kann.
Ankündigung und Umfang des Pilotprojekts Blondel × Konboi: Ziele, Architektur und gemessene Kennzahlen
Saint-Quentin, 22. Juni 2026: Die Blondel-Gruppe gibt eine Partnerschaft mit Konboi bekannt, einem auf Verkehrsintelligenz spezialisierten Mobilitäts-Start-up aus der Region Île-de-France. Ziel ist es, eine in Lkw integrierte Lösung für Transportintelligenz zu testen, um den Kraftstoffverbrauch und die CO₂-Emissionen zu senken und gleichzeitig die Betriebssicherheit auf Langstrecken zu verbessern. Dieses Pilotprojekt ist Teil der Strategie der Gruppe für Logistik 4.0 und einen CO₂-freien Straßengüterverkehr.
Das Pilotprojekt präsentiert sich als strukturierter Proof of Concept mit einem zunächst begrenzten und messbaren Umfang. Vier Lkw sind mit der Hypermile-Technologie ausgestattet, einem intelligenten Tempomat, der als Baustein der Logistik 4.0 positioniert ist. In dieser ersten Phase soll der potenzielle Return on Investment validiert werden, bevor ein Übergang zu einem erweiterten industriellen Pilotprojekt und anschließend zu einer flottenweiten sowie standortübergreifenden Einführung erfolgt.
Hypermile basiert auf einem Ansatz, der auf eingebetteter Intelligenz und Edge-Computing in der On-Board-Einheit (OBU) beruht. Die Lösung bündelt Daten aus den Bereichen Telematik, Straßenverkehr und Fahrzeug, um die Geschwindigkeit kontinuierlich anzupassen. Unser Ziel ist eine gleichmäßigere Fahrweise, eine bessere Kontrolle des Kraftstoffverbrauchs und eine Vereinheitlichung des Fahrverhaltens, um ein besser planbares Flottenmanagement zu ermöglichen.
Die technische Architektur basiert auf einer Telematikbox oder einer Nachrüstbox, die als lokale Telematikplattform fungiert. Sie erfasst die Daten des CAN-Busses, gegebenenfalls über OBD-II, und ist mit den im Fahrzeug integrierten IoT-Sensoren verbunden. Die OBU führt Algorithmen des maschinellen Lernens und der Inferenz am Rand aus, ohne ständig auf die Cloud angewiesen zu sein. Diese Entscheidung begrenzt die Latenzzeiten und trägt zur Betriebssicherheit bei.
Im Bereich der Transportation Intelligence kombiniert die Lösung mehrere Module zur Sensorfusion. Die IoT-Sensoren erfassen unter anderem die Topografie, den Verkehr, zu erwartende Verkehrsbehinderungen, die Auslastung, den Reifendruck sowie bevorstehende Ereignisse auf der Strecke. Konboi gibt an, dass diese Daten in ein Modell des maschinellen Lernens einfließen, das auf eine sparsame Fahrweise ausgerichtet ist und eine dynamische Anpassung der Geschwindigkeitsvorgaben je nach Straßenabschnitt und Verkehrssituation ermöglicht.
Die Lösung ist Teil eines umfassenderen Konzepts für das digitale Flottenmanagement. Die OBU nutzt GPS-/GNSS-Standortbestimmung zur Optimierung der Tourenplanung. Die Echtzeit-Tracking-Daten können anschließend in Tools zur Transparenz der Lieferkette oder in einen künftigen digitalen Zwilling der Transportabläufe auf Flottenebene einfließen.
Im Bereich der Wahrnehmung konzentriert sich der derzeitige Umfang des Pilotprojekts auf die Geschwindigkeitsregelung. Die Komponenten der Bildverarbeitung können potenziell auch für ADAS-Anwendungen, Bordkameras, Lidar, Radar, die Erkennung des toten Winkels oder die Notbremsunterstützung genutzt werden. Diese Funktionen zielen auf eine schrittweise Weiterentwicklung hin zu den Automatisierungsstufen L2 oder L3 ab, im Einklang mit dem von Konboi verfolgten Konzept des vernetzten Fahrers und des unterstützten Menschen.
Die eingebettete Software steuert die Inferenz am Netzwerkrand sowie die Anpassung der Fahrparameter. Das Modell des maschinellen Lernens wird anhand eines speziell auf den Lkw-Verkehr zugeschnittenen Datensatzes trainiert und durch einen kontinuierlichen Prozess der Datenkennzeichnung gespeist. Die Überwachung der Modellabweichung wird zu einer zentralen Herausforderung bei der Steuerung der Einführung, um die Konsistenz zwischen den beobachteten Verkehrsszenarien, den Fahrverhalten und den generierten Geschwindigkeitsempfehlungen zu gewährleisten.
Die 4G/5G-Konnektivität, die je nach Region und Netzbetreiber gegebenenfalls durch M2M- oder NB-IoT-Technologien ergänzt wird, gewährleistet die Übertragung von Telematikdaten und die Fernüberwachung. Sie unterstützt OTA-Updates für die OBU-Software, Modelle des maschinellen Lernens und Inferenzregeln, ohne dass die Fahrzeuge dafür stillgelegt werden müssen. Die OT-Cybersicherheit und die Datensicherheit stehen weiterhin im Mittelpunkt der Konzeption, um das Risiko einer Übernahme der Kontrolle oder einer Manipulation der Datenströme zu minimieren.
In regulatorischer Hinsicht fällt das Pilotprojekt unter die Vorschriften für den Straßenverkehr. Die „Transportation Intelligence“-Systeme müssen mit dem Fahrtenschreiber, den sozial- und verkehrsrechtlichen Vorschriften sowie den Lenkzeitbeschränkungen kompatibel bleiben. Die künftige Integration mit einem Telematikanbieter, einem OEM-Anbieter oder einer Telematikplattform eines Drittanbieters muss die Anforderungen an Interoperabilität, Datenhoheit und die DSGVO in allen Ländern, in denen der Betrieb stattfindet, erfüllen.
Der Zielumfang des Pilotprojekts umfasst mehrere Indikatorgruppen. Im Bereich der Energieeffizienz streben die Blondel-Gruppe und Konboi eine messbare Senkung des Kraftstoffverbrauchs pro Fahrzeug und pro Einsatzart an. Konboi gibt an, dass die Verbrauchsunterschiede von Fahrer zu Fahrer bis zu 25 % betragen können, und dass eine Verbrauchsreduzierung um 10 % bei einem Lkw, der monatlich 10.000 km zurücklegt, je nach Betriebsbedingungen und Kraftstoffart eine Einsparung von etwa 4 bis 5 Tonnen CO₂ pro Jahr und Fahrzeug bedeuten könnte.
Die logistischen KPIs erfassen zudem die wirtschaftlichen Einsparungen sowie die Entwicklung der Gesamtbetriebskosten und der Kapitalrendite. Das Pilotprojekt misst die Kraftstoffkosten pro Kilometer, pro Tour und pro Ladungsart im Zusammenhang mit den Zielen zur Dekarbonisierung des Verkehrs. Die Daten werden zudem anhand von Zukunftsszenarien ausgewertet, die Elektroflotten, Wasserstofffahrzeuge und Ladeinfrastruktur einbeziehen, um „Transportation Intelligence“ als ergänzenden Hebel für den Antriebswandel zu positionieren.
Was den menschlichen Aspekt betrifft, so beobachtet der Pilot die Verhaltensanalyse des Fahrers sowie das „Driver Scoring“. Ziel ist es, die Vorgehensweisen zu vereinheitlichen, ohne dabei den Komfort oder die Sicherheit zu beeinträchtigen. Zukünftige Komponenten könnten Müdigkeitswarnungen oder die Erkennung von Fahrabweichungen umfassen, wobei die Schwellenwerte so kalibriert sind, dass der vernetzte Fahrer nicht überfordert wird. Der Gedanke der „unterstützten Menschlichkeit“ bleibt zentral: Die eingebaute Intelligenz unterstützt, doch der Fahrer behält eine Schlüsselrolle bei der Überwachung und Entscheidungsfindung.
Im Hinblick auf die Betriebssicherheit werden Kennzahlen zum Vorfallmanagement und zur Verkehrssicherheit integriert. Diese umfassen abrupte Bremsmanöver, Geschwindigkeitsüberschreitungen auf bestimmten Streckenabschnitten, riskantes Fahrverhalten sowie die Häufigkeit von Beinaheunfällen. Die Daten aus der Fusion von Sensoren, eventuellen Bordkameras oder anderen ADAS-Sensoren werden langfristig in Module zur Erkennung von Anomalien einfließen, die für die vorausschauende Instandhaltung genutzt werden können.
Schließlich bleibt der Bereich Daten und Compliance ein wesentlicher Bestandteil des Anwendungsbereichs. Die Indikatoren beziehen sich auf die Qualität der erhobenen Daten, die Robustheit der Schnittstellen sowie die Integrationsfähigkeit von TMS und ERP. Die Öffnung über eine REST-API soll eine reibungslose TMS-Integration sowie eine Anbindung an ERP-Rechnungsstellungssysteme, an bestehende Tools zur Routenoptimierung und zum Flottenmanagement ermöglichen, wobei für jedes Betriebsland klar festgelegte Regeln hinsichtlich Datensicherheit, DSGVO und Datenhoheit gelten.
Bewertung der Vorteile und Grenzen der Hypermile-KI: Kraftstoffverbrauch, CO₂-Emissionen, Sicherheit und bedienerbedingte Schwankungen
Wir verfügen hier über ein industrielles Pilotprojekt, dessen Schwerpunkt auf der „Transportation Intelligence“ im Lkw-Bereich liegt. Die bordeigene Hypermile-Intelligenz fungiert als intelligenter Regler, der durch IoT-Sensoren, den CAN-Bus und möglicherweise OBD-II unterstützt wird, um Fahrzeugdaten zu erfassen. Die Edge-Computing-Logik ermöglicht eine lokale Datenauswertung, ohne ständig auf eine 4G/5G-, NB-IoT- oder M2M-Konnektivität angewiesen zu sein, was einen operativen Vorteil für den Fernverkehr darstellt.
Was den Kraftstoffverbrauch betrifft, liegt der Schwerpunkt zunächst auf den Unterschieden zwischen den einzelnen Fahrern. Konboi gibt an, dass die Verbrauchsunterschiede von Fahrer zu Fahrer bis zu 25 % betragen können. Das bordeigene intelligentes System zielt darauf ab, das Fahrverhalten zu vereinheitlichen – durch eine Analyse des Fahrverhaltens, ein implizites Fahrer-Scoring und kontinuierliche Anpassungen der Geschwindigkeit. In der Praxis fungiert Hypermile als intelligente Transportschicht, die Beschleunigungsvorgänge glättet, Steigungen und Verkehrsverzögerungen vorwegnimmt und Phasen mit übermäßigem Kraftstoffverbrauch reduziert.
Aktuelle Schätzungen gehen von einer Senkung des Kraftstoffverbrauchs um 10 % bei einem Lkw aus, der monatlich etwa 10.000 km zurücklegt; dies würde je nach Betriebsbedingungen eine Einsparung von mehreren Tonnen CO₂ pro Jahr und Fahrzeug bedeuten. Im Hinblick auf logistische Kennzahlen und die Gesamtbetriebskosten wirkt sich diese Größenordnung direkt auf die Kapitalrendite des Projekts aus – vor dem Hintergrund nachhaltig steigender Energiepreise und des regulatorischen Drucks zur Dekarbonisierung des Verkehrs.
Die Emissionsminderung ergänzt weitere Maßnahmen wie die schrittweise Einführung von Elektrofahrzeugen, Wasserstofffahrzeugen oder die Nutzung alternativer Kraftstoffe. Der Vorteil dieser Technologie besteht darin, dass sie über ein Nachrüstgerät oder eine an Bord befindliche OBU in Verbindung mit einem Telematikmodul sofort auf bestehende Lkw mit Verbrennungsmotor angewendet werden kann. Im Rahmen eines ganzheitlichen Ansatzes für „Smart Logistics“ ermöglicht die Feinoptimierung des Fahrverhaltens, einen Großteil der Fahrzeugflotte zu optimieren, ohne auf die vollständige Erneuerung der Antriebe oder den Ausbau der Ladeinfrastruktur warten zu müssen.
Im Bereich der Verkehrssicherheit ergänzt Hypermile bestehende ADAS-Funktionen wie den Notbremsassistenten, die Totwinkelüberwachung oder die Spurverlassenswarnung. Durch die Stabilisierung der Geschwindigkeit und die Vorwegnahme der Verkehrsbedingungen trägt die Lösung zu einem gleichmäßigeren und berechenbareren Fahrverhalten bei, was der Betriebssicherheit zugutekommt. Das Konzept des vernetzten Fahrers wird weiter gestärkt: Die Plattform kann Telematik, GPS-/GNSS-Standortbestimmung, Echtzeit-Überwachung und Müdigkeitswarnung kombinieren, um das Unfallrisiko zu verringern, und ist dabei weiterhin mit den Vorschriften für den Straßenverkehr und der Verwendung des Fahrtenschreibers kompatibel.
Aus Sicht der Transportation Intelligence ebnet die Fülle der erfassten Daten zudem den Weg für die vorausschauende Instandhaltung. Die kontinuierliche Analyse von Geschwindigkeits-, Last- und Reifendruckprofilen sowie von Ereignisdaten, die von IoT-Sensoren stammen, ermöglicht eine frühzeitige Erkennung von Anomalien. Ein eingebettetes Modell des maschinellen Lernens kann Anzeichen für eine Abweichung bei bestimmten Fahrzeugkomponenten erkennen und in eine Strategie zur vorausschauenden Instandhaltung einfließen, vorausgesetzt, es steht ein gut beschrifteter Trainingsdatensatz zur Verfügung und die Modellabweichung wird im Zeitverlauf überwacht.
Hypermile ist Teil einer Edge-Computing-Architektur. Die lokale Inferenz begrenzt die Latenz und verringert die Abhängigkeit von der Cloud bei Fahrentscheidungen. Die aggregierten Daten können anschließend über 4G/5G- oder M2M-Konnektivität an eine Telematikplattform oder ein Flottenmanagementsystem zur umfassenden Analyse weitergeleitet werden. Wir haben es hier mit einem Anwendungsfall im Bereich der intelligenten Logistik zu tun, bei dem Flottenmanagement, Tourenplanung und Routenoptimierung auf einer strukturierten Echtzeit-Erfassung der Ereignisse vor Ort basieren, ohne die Netzwerke zu überlasten.
Was die betrieblichen Vorteile betrifft, ermöglicht die Vereinheitlichung des Fahrverhaltens eine Angleichung der Unterschiede zwischen erfahrenen Fahrern und Neueinsteigern. Die beim Kraftstoffverbrauch sehr ausgeprägte Schwankung aufgrund des Fahrverhaltens der Fahrer wird durch eine einheitliche algorithmische Steuerung auf Flottenebene verringert. Diese Standardisierung erleichtert zudem die Steuerung logistischer KPIs, indem sie eine stabilere Grundlage für die Messung von Maßnahmen zur Emissionsreduzierung, Kraftstoffeinsparung oder zur Verringerung des mechanischen Verschleißes bietet. Sie kann außerdem als Grundlage für gezielte Schulungsprogramme dienen, die auf den Daten aus dem Fahrer-Scoring basieren.
Es zeigen sich jedoch auch Grenzen und Punkte, die besondere Aufmerksamkeit erfordern. Im Hinblick auf die OT-Cybersicherheit und die Datensicherheit erfordert der Zugriff auf den CAN-Bus und die IoT-Sensoren in Verbindung mit OTA-Updates ein hohes Schutzniveau, sowohl auf der Ebene der Bordeinheit als auch auf der der zentralen Plattform. Die Anforderungen der DSGVO, der Datenhoheit sowie der Einhaltung sozialer und verkehrsrechtlicher Vorschriften gelten, sobald die Daten die Nachverfolgung eines Fahrers ermöglichen, selbst wenn dies pseudonymisiert erfolgt. Die Transparenz des Systems, die Erklärbarkeit der Algorithmen und die Daten-Governance werden somit zu wesentlichen Bestandteilen der Transportation Intelligence.
In technischer Hinsicht muss die Skalierbarkeit noch überprüft werden. Der Übergang von vier Lkw zu einer größeren Flotte erfordert eine zuverlässige Qualitätssicherung bei der Zusammenführung der Daten von IoT-Sensoren, eventuellen Bordkameras, Lidar, Radar sowie GPS-/GNSS-Daten. Die Anbindung an bestehende Informationssysteme, wie beispielsweise eine Flottenmanagement-Plattform oder ein TMS, erfordert eine robuste Interoperabilität über REST-APIs oder sogar eine ERP-Integration, um die Vorteile hinsichtlich der Transparenz in der Lieferkette voll auszuschöpfen. Ohne diese Integration bleibt der Proof of Concept auf einen lokalen Bereich beschränkt, mit einer nur teilweisen Kapitalrendite, die sich nur schwer verallgemeinern lässt.
Roadmap für die industrielle Einführung: Von der OBU bis zur DSGVO-Konformität
Das an vier Lkw durchgeführte Pilotprojekt zeigt, dass sich eine bordeigene Intelligenz vom Typ „Hypermile“ in einen umfassenderen Kontext von „Transportation Intelligence“ und „Logistik 4.0“ einfügt. Um den Weg vom Proof-of-Concept über ein industrielles Pilotprojekt bis hin zur Einführung bei 150 Lkw und darüber hinaus zu beschreiten, müssen wir eine Roadmap erstellen, die technische Einschränkungen, die Integration des Informationssystems, die Governance, die Kapitalrendite und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften miteinander in Einklang bringt.
Wir sprechen hier von einem intelligenten Verkehrssystem, in dem die Telematikplattform, das Telematikmodul und die On-Board-Unit (OBU) die physische Grundlage der Verkehrsinfrastruktur bilden, während die Edge-Computing-Technologie die lokale Datenverarbeitung gewährleistet. Die Herausforderung besteht darin, die Skalierbarkeit sicherzustellen und gleichzeitig die Betriebssicherheit sowie die Einhaltung gesellschaftlicher und verkehrsrechtlicher Vorschriften zu gewährleisten.
- Stabilisierung der Architektur aus OBU, Sensoren und Edge-Computing
- Gewährleistung der Interoperabilität zwischen TMS und ERP über eine REST-API
- Festlegung einer Daten-Governance, der DSGVO und der Cybersicherheit im Bereich OT
- Erstellung des Business Case zu den Gesamtbetriebskosten und der Kapitalrendite
- Ein System zur Störungsbearbeitung einrichten
Embedded-Architektur: OBU, IoT-Sensoren und Edge-KI
Das Herzstück der Roadmap ist die On-Board-Unit (OBU), die Telematikdaten, IoT-Sensoren und Fahrzeugsignale zusammenführt. Im Rahmen eines Smart-Logistics-Ansatzes müssen wir die Telematikbox für die gesamte Flotte standardisieren, unter anderem durch Nachrüstung älterer Lkw, um den gesamten Straßentransportfuhrpark abzudecken – sowohl Fahrzeuge mit Verbrennungsmotor als auch Elektro- und Wasserstofffahrzeuge.
Diese OBU fungiert als Knotenpunkt der Edge-Computing-Infrastruktur für die eingebettete Intelligenz. Sie führt eingebettete Modelle des maschinellen Lernens aus, erfasst und bereitet Datenströme aus dem CAN-Bus, OBD-II, der GPS-/GNSS-Geolokalisierung, Drucksensoren, Bremssensoren sowie ADAS-Signalen vor. Zudem ermöglicht sie die Übertragung von OTA-Updates für die Modelle, einschließlich einer Logik für die Versionsverwaltung, Rollbacks und Tests in einer eingeschränkten Umgebung vor der allgemeinen Einführung.
Sensorfusion und ADAS: Auf dem Weg zu einem vernetzten, erweiterten Fahrer
Der beschriebene Entwicklungsweg im Bereich des „erweiterten Fahrers“ erfordert die Steuerung der zahlreichen Sensoren und deren Datenfusion. Die Kombination aus Computer Vision, Bordkamera, Radar, Lidar und GNSS-Daten ermöglicht eine Verhaltensanalyse des Fahrers, ein fortschrittliches „Driver Scoring“, die Erkennung des toten Winkels sowie ADAS-Funktionen wie Notbremsassistent oder Müdigkeitswarnung, im Einklang mit den verschiedenen Automatisierungsstufen L2 oder L3 im Autobahnverkehr.
Wir müssen Konfigurationsprofile definieren, die auf die jeweiligen Anwendungsfälle zugeschnitten sind: Senkung des Kraftstoffverbrauchs, Emissionsminderung zur Dekarbonisierung des Verkehrs, aktive Sicherheit, Routenoptimierung und Fahrplanoptimierung. Die Fähigkeit der Edge-Computing-Systeme, auch bei einem Ausfall der 4G/5G-, NB-IoT- oder M2M-Konnektivität eine robuste lokale Inferenz durchzuführen, ist ein entscheidendes Kriterium für die Betriebssicherheit.
IT-Integration: Marktplatz-API, TMS, ERP und Transparenz in der Lieferkette
Eine flottenweite Einführung erfordert, dass die OBU als Bestandteil der Informationsplattform für das Transportwesen behandelt wird. Die Zielarchitektur basiert auf einer Telematikplattform, die standardisierte REST-APIs für die TMS- und ERP-Ebenen bereitstellt, um die Flottenverwaltung, die Rechnungsstellung, die Wartung und die Planung zu unterstützen. Ziel ist es, eine digitale Kontinuität zwischen dem Außendienst und dem Backoffice herzustellen.
Die TMS-Integration ermöglicht es, Algorithmen zur Routen- und Tourenoptimierung mit den Hypermile-Fahrempfehlungen zu verknüpfen. Auf diese Weise können wir einen Kompromiss zwischen Fahrzeit, Kraftstoffverbrauch und Kundenanforderungen finden. Die ERP-Integration liefert die Grundlage für die Berechnung der Betriebskosten, die Überwachung der logistischen KPIs und die Steuerung der Gesamtbetriebskosten auf Ebene der Finanzabteilung, um eine konsolidierte Transparenz der Lieferkette zu gewährleisten.
Datenpipeline, Trainingsdatensatz und Modelldrift
Transportation Intelligence basiert auf der Qualität der vor Ort erfassten Daten. Wir müssen eine Datenpipeline zwischen OBU und Cloud konzipieren, um Trainingsdatensätze zu erstellen, Daten zu kennzeichnen und die Leistung der Modelle des maschinellen Lernens zu überwachen. Dieser Ansatz ermöglicht es, die Modelle an die tatsächlichen Fahrstrecken, Fahrerprofile und Fahrzeugspezifika anzupassen, auch in einem Umfeld mit mehreren Akteuren wie OEMs und Mobilitäts-Start-ups.
Die Unternehmensführung muss die Überwachung von Modellabweichungen integrieren, wobei die Kennzahlen zwischen dem operativen Bereich und den Datenteams gemeinsam genutzt werden. Mögliche Abweichungen, die auf eine neue Sensorgeneration, Veränderungen im Verkehrsaufkommen oder neue Vorschriften im Straßenverkehr zurückzuführen sind, erfordern Verfahren zur Neukalibrierung und zum Nachtraining, ohne dabei die Betriebssicherheit zu gefährden.
Governance, Cybersicherheit im operativen Bereich und Vorfallmanagement
Die Skalierung erfordert eine klare Steuerung zwischen Betrieb, IT-Abteilung, den Transportfachbereichen und den Risikomanagementfunktionen. Die Cybersicherheit im operativen Bereich (OT) wird zu einem zentralen Schwerpunkt, sobald die Telematikplattform mit dem CAN-Bus und ADAS-Funktionen kommuniziert. Wir müssen die Risiken erfassen und Richtlinien für die Netzwerksegmentierung, die Verwaltung von Maschinenidentitäten sowie die Überwachung von M2M-Datenflüssen festlegen.
Das Störungsmanagement muss drei Aspekte abdecken: die Verfügbarkeit der IT-Dienste am Netzrand und der Echtzeitüberwachung, die Integrität der Fahrdaten sowie die Betriebskontinuität im Falle eines Ausfalls der OBU oder eines Sensors. Verfahren für den Rückgriff auf kontrollierte und geprüfte Fahrmodi ohne Fahrerunterstützung sind weiterhin erforderlich, um die Einhaltung gesellschaftlicher und verkehrsrechtlicher Vorschriften sowie die Sicherheit der Fahrer zu gewährleisten.
Der Rahmen der DSGVO, Datenhoheit und der Schutz des vernetzten Fahrers
Eine integrierte Intelligenz, die das Fahrverhalten detailliert analysiert, wirft Fragen zum Schutz personenbezogener Daten auf. Der Status als vernetzter Fahrer sowie die Funktionen des Fahrer-Scorings und der Verhaltensanalyse des Fahrers müssen durch präzise DSGVO-Richtlinien geregelt werden, die die Datenminimierung, die Begrenzung der Aufbewahrungsfristen und, soweit möglich, die Pseudonymisierung vorsehen.
Wir müssen die Datenhoheit zwischen Flottenbetreiber, Telematikanbieter und Technologiepartnern klären, indem wir die Verantwortlichkeiten für die Datenverarbeitung und die Auftragsverarbeitung festlegen. Die Anwendungen im Zusammenhang mit dem Fahrtenschreiber, der Einhaltung sozialer und verkehrsrechtlicher Vorschriften sowie der Verwaltung der Lenkzeiten müssen klar von den Anwendungen zum Coaching oder zur Förderung umweltbewussten Fahrverhaltens getrennt bleiben, wobei gegenüber den Fahrern und ihren Vertretern vollständige Transparenz gewährleistet sein muss.
ROI, TCO und Investitionsentscheidungen
Die angekündigten Größenordnungen – mit einer potenziellen Senkung des Kraftstoffverbrauchs um 10 % und einer Einsparung von mehreren Tonnen CO₂ pro Jahr und Fahrzeug bei einem Lkw, der monatlich 10.000 km zurücklegt – dienen als Grundlage für den Business Case. Wir müssen diese mit den tatsächlichen Einführungskosten abgleichen: OBU, IoT-Sensoren, 4G/5G-Konnektivität, Softwarelizenzen, TMS/ERP-Integration und Change Management.
Die Analyse der Kapitalrendite muss die Einsparungen beim Kraftstoffverbrauch, die Emissionsminderung im Rahmen der Dekarbonisierung des Verkehrs, den potenziellen Rückgang der Schadensfälle dank ADAS sowie die Auswirkungen auf die vorausschauende Instandhaltung berücksichtigen. Parallel dazu berücksichtigen wir die Mehrkosten im Zusammenhang mit Cybersicherheit, der DSGVO und dem OBU-Support, um die Gesamtbetriebskosten auf Flottenebene zu steuern.
