Jungheinrich setzt bei Batterieentwicklung für Elektrostapler der nächsten Generation auf prädiktive KI-Modelle
Jungheinrich setzt Monoliths KI-gestützte Engineering-Software ein, um Performancekennwerte neuer Batterietechnologien früher zu prognostizieren, technische Entscheidungen früher abzusichern und den Bedarf an umfangreichen physischen Testreihen zu reduzieren.
- Prädiktive Modellierung auf Basis früher Batterietestdaten wird die Bewertung zentraler Performancekennwerte beschleunigen
- Datengetriebene KI-Ansätze können laut einer Studie von McKinsey F&E-Prozesse um 20 bis 80 % beschleunigen
- Schlankere physische Testkampagnen durch validierte Vorhersagemodelle
Hamburg/London – Jungheinrich, einer der weltweit führenden Hersteller von Industrieausrüstung, beschleunigt die Entwicklung batteriebetriebener Flurförderzeuge durch die Modellierung von Batterietestdaten. Dazu arbeitet das Unternehmen mit Monolith zusammen, einem Anbieter von KI-Software für datengetriebene Engineering- und Validierungsprozesse.
Angesichts der rasanten Weiterentwicklung von Batterietechnologien wird die belastbare Bewertung der Batterieleistung sowie die Integration in neue Fahrzeugplattformen zunehmend zu einer komplexen Engineering- und Validierungsaufgabe. Im Rahmen der Zusammenarbeit analysieren die Ingenieure von Jungheinrich frühe Batterietestdaten und leiten daraus mithilfe der KI-gestützten Engineering-Tools von Monolith Vorhersagen für produktrelevante Performancekennwerte ab. Dazu werden Machine-Learning-Modelle mit realen Testdaten trainiert und validiert, um frühzeitig belastbare Erkenntnisse für schnellere, fundiertere technische Entscheidungen zu gewinnen und zugleich den Umfang physischer Testkampagnen zu reduzieren.
Jungheinrich führt entwicklungsbegleitende Batterietests durch und generiert dabei erhebliche Mengen an technischen Mess- und Testdaten. Im Projekt werden diese Datensätze in die Engineering-Tools von Monolith überführt, um prädiktive KI-Modelle zu trainieren und zu validieren.
Während Jungheinrich sein Elektro-Produktportfolio erweitert, zielt die Zusammenarbeit durch die Transformation von Testdaten in Vorhersagemodelle darauf ab, die Bewertung und Auswahl von Batterietechnologien zu optimieren. Der Einsatz von KI im Engineering gewinnt an Bedeutung, da Hersteller unter wachsendem Druck stehen, nachhaltigere Produkte zu liefern und zugleich Entwicklungszeiten sowie -kosten zu senken. Untersuchungen von McKinsey legen nahe, dass KI-gestützte Ansätze F&E-Prozesse in komplexen Fertigungsindustrien um 20 bis 80 % beschleunigen könnten.
Monolith stellt dafür eine KI-gestützte Engineering-Software bereit, die den Bedarf an Prototypen und Testkampagnen reduzieren und so den Fokus der Engineering-Teams auf kritische Design- und Validierungsfragen unterstützen soll. Des Weiteren erhält Jungheinrich Zugang zu einer zentralen Engineering-Intelligence-Plattform, auf der Teams sicher auf Testdaten, Modellwissen sowie Empfehlungen für nächste Experimente aus unterschiedlichen Entwicklungsprogrammen zugreifen können. Die skalierbare Lösung unterstützt dabei, Entscheidungen früher im Entwicklungszyklus zu treffen und gleichzeitig Kosten sowie Testaufwand zu senken. „Da wir unser Angebot an elektrischen Flurförderzeugen weiter ausbauen, ist die Fähigkeit, Batterietechnologien schnell und zuverlässig zu bewerten, für die Wahrung unseres Wettbewerbsvorteils von entscheidender Bedeutung. Durch die Zusammenarbeit mit Monolith können wir unsere Testdaten besser nutzen, um kritische Leistungsmerkmale von Batterien früher zu erkennen und intelligentere technische Entscheidungen zu treffen, die die nächste Generation effizienter, nachhaltiger Produkte unterstützen“, sagt Dr. Andreas Münz, Head of HW Testing, Corporate Infrastructure & Test Methods, Jungheinrich AG.
„Die Elektrifizierung ist der Schlüssel, um den Sektor für industrielle Ausrüstung zukunftssicher zu machen, und die Optimierung der Batterieleistung ist heute ein zentraler Faktor dafür, wie schnell neue Produkte entwickelt und auf den Markt gebracht werden können. Durch den Einsatz von KI bei der Auswertung von Testdaten helfen wir den Teams von Jungheinrich, komplexe Batteriedatensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln – was ihnen wiederum die Möglichkeit gibt, schnellere und sicherere Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig die Abhängigkeit von kostspieligen physikalischen Tests zu verringern“, so Dr. Richard Ahlfeld, CEO und Gründer von Monolith.
Über Monolith:
Monolith ist ein Unternehmen für industrielle KI, das Ingenieuren hilft, bessere Produkte schneller zu entwickeln. Es wandelt komplexe Konstruktions-, Test- und Betriebsdaten in Modelle um, die schnelleres Lernen, intelligentere Entscheidungen und weniger physische Iterationen ermöglichen. Monolith hat mit führenden Unternehmen aus der Automobil- und Luftfahrtindustrie zusammengearbeitet, darunter Mercedes-Benz und Nissan, sowie mit OEMs und Motorsportteams. Das Unternehmen wird von CoreWeave unterstützt, dessen Übernahme im Jahr 2025 die wachsende Nachfrage nach KI in der industriellen Innovation widerspiegelt.
Bild: Jungheinrich bewertet Batterieleistung mit prädiktiven KI-Modellen von Monolith schneller und reduziert Entwicklungs- sowie Testaufwände.
