TireFuture: Entwicklung eines ML-Softwaretools zur fahrzeug- und fahrprofilabhängigen Berechnung der idealen Reifenausrüstung für LKW

Das Projekt entwickelt ein intelligentes Software‑Tool, das für LKW automatisch die ideale Reifenausrüstung berechnet – individuell abgestimmt auf Fahrzeugdaten und das tatsächliche Fahrprofil. Durch die optimale Kombination aus Reifenwahl und Reifendruck lässt sich der Kraftstoffverbrauch um bis zu 10 % reduzieren. Speditionen und Flottenbetreiber profitieren dadurch von deutlich niedrigeren Betriebskosten und einer spürbaren Senkung des CO₂-Ausstoßes.

Kern des Systems ist eine mehrstufige Analyse der verfügbaren Reifensorten. Zunächst werden die unterschiedlichen Reifenarten mithilfe heuristischer Methoden hierarchisch klassifiziert. Anschließend vergleicht ein Machine‑Learning‑Modell – voraussichtlich ein neuronales Netz mit heteroskedastischer Regression – Reifen mit ähnlichem Profil hinsichtlich ihres Einflusses auf den Kraftstoffverbrauch in Abhängigkeit vom konkreten Fahrprofil.

Auf Basis dieser Auswertungen erstellt das Tool für jedes individuelle Fahrprofil eine kraftstoffverbrauchsoptimierte Reifenempfehlung. Das System nutzt vorhandene Fahr- und Sensordaten und verknüpft sie mit modernen ML‑Techniken, um fundierte, datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen. So unterstützt die Lösung Logistikunternehmen dabei, ihre Flotte sowohl ökonomisch als auch ökologisch zu optimieren.