Cloudbasierte Analyse macht Hochvoltbatterien effizienter und langlebiger

Digitaler Zwilling, maschinelles Lernen und Big Data optimieren den elektrischen Antrieb

Die Elektromobilität verändert nicht nur den Antrieb selbst, sondern das gesamte Fahrzeug-Ökosystem – insbesondere auf digitaler Ebene. Dabei rückt die Batterie als zentrales Bauteil des E-Autos in den Fokus neuer Strategien für Monitoring, Wartung und Optimierung. Auf dem VDI-Kongress DRITEV 2025 am 9. und 10. Juli 2025 in Baden-Baden erläutert Dipl.-Ing. Stephan Schade, Leiter Connected Services, Vehicle Health bei der Robert Bosch GmbH, wie cloudbasierte Analyseverfahren dazu beitragen, Hochvoltbatterien effizienter zu machen und ihre Lebensdauer zu verlängern.
 

Die Batterie beeinflusst maßgeblich Preis, Reichweite und Alltagstauglichkeit von Elektrofahrzeugen. Trotz sinkender Aufwände pro Kilowattstunde bleibt sie ein zentraler Kostenfaktor. Gleichzeitig steigen die Erwartungen hinsichtlich Ladegeschwindigkeit, Langlebigkeit und sekundären Nutzen wie Nachhaltigkeit und Wiederverkaufswert. Verschiedene Zielgrößen sind also beim Betrieb von Hochvoltbatterien in Einklang miteinander zu bringen. Einen wesentlichen Beitrag dazu kann das Batteriemanagement leisten. Mit „Battery in the Cloud“ hat Bosch ein System entwickelt, das auf digitalen Zwillingen, Big Data, maschinellem Lernen und elektrochemischen Modellen beruht – und damit neue Möglichkeiten für eine vorausschauende Batteriepflege eröffnet. 
 

Transparenz über den Zustand der Batterie

„Die Batterie ist die teuerste Komponente eines Elektrofahrzeugs“, sagt Stephan Schade. „Deshalb ist es essenziell, ihre Alterung zu verstehen, ihren Zustand kontinuierlich zu überwachen und durch datenbasierte Optimierung ihre Lebensdauer zu verlängern.“ Von den daraus resultierenden Vorteilen können nach seinen Worten OEMs, Flottenbetreiber und Endkunden gleichermaßen profitieren – bis hin zum Gebrauchtwagenmarkt. „Immer mehr gebrauchte Elektrofahrzeuge kommen in den Markt, doch bislang fehlt es an Transparenz über den Zustand der Batterie“, erklärt Stephan Schade. Cloudbasierte Analysen können Unsicherheiten bei der Restwertermittlung reduzieren und faktenbasierte Diagnosen liefern.

Herzstück ist dabei der digitale Zwilling, ein dynamisches und lernendes Modell, das die reale Nutzung der Batterie abbildet. „Wir verwenden ein Konzept, das physikalische beziehungsweise elektrochemische Modelle, KI-basierte Modelle und Big-Data-Ansätze in einem hybriden Algorithmus miteinander verbindet. Erst diese Kombination schafft ein präzises und skalierbares System“, betont Schade.
 

Prädiktive Analytik zur frühzeitigen Fehlererkennung

Die Stärke cloudbasierter Systeme liegt in der Fähigkeit, umfangreiche Datenmengen zu analysieren und daraus Erkenntnisse abzuleiten, die konventionelle Systeme übertreffen. „Wir können heute Anomalien im Batterie-Verhalten frühzeitig identifizieren – lange bevor ein tatsächlicher Fehler auftritt“, so Stephan Schade. Dazu zählen beispielsweise thermische Auffälligkeiten, Zell-Ungleichgewichte oder atypische Entladeprofile. Bereits eine zweistellige Anzahl solcher Anomalien wurde definiert, um sie durch eine KI-basierte Mustererkennung frühzeitig zu identifizieren.
 

Lifetime Optimization: Software verlängert Lebensdauer

Ein konkreter Nutzen dieser Analysen ist der Service „Lifetime Optimization“, der bereits seit 2022 erfolgreich im Einsatz ist. Dabei werden Lade- und Fahrdaten kontinuierlich analysiert, um Handlungsempfehlungen abzuleiten. „Wir konnten zu Beginn in einem Benchmark-Projekt mit etwa 3.000 Fahrzeugen über 18 Monate hinweg nachweisen, dass die Lebensdauer der Batterien durch softwaregestützte Optimierungen um bis zu 20 Prozent verlängert werden kann – ganz ohne Änderungen an der Hardware“, erläutert Stephan Schade. Insbesondere Fahrzeuge mit intensiver Schnellladung profitierten von deutlich reduzierter Zellalterung und verbesserter Reichweite. „Wir können für einzelne Fahrzeuge spezifische Ladeprofile bereitstellen – je nachdem, wie das Fahrzeug genutzt wird“, erklärt Schade. Dies optimiert nicht nur die Nutzererfahrung, sondern verlängert auch die Batterielebensdauer.
 

Echtzeit-Feedback zum Batterie-Zustand

Für Flottenbetreiber stellt Bosch Echtzeit-Dashboards bereit, die den Gesundheitszustand der Batterien in Echtzeit visualisieren. Der Flottenmanager kann entscheiden, ob und wie auf bestimmte Belastungen reagiert wird. „Wir geben keine Vorschriften, sondern stellen Entscheidungsgrundlagen zur Verfügung“, so Schade. Auch für Endnutzer ist die Rückmeldung möglich – beispielsweise über Hersteller-Apps. „Die Datenhoheit bleibt beim OEM, wir liefern lediglich die anonymisierten Analysen als Entscheidungsgrundlage“, betont Stephan Schade.
 

Batteriepass schafft Transparenz beim Wiederverkauf

Ein weiteres Ergebnis dieser Analysen ist der Batteriepass – ein Zertifikat, das Gesundheitszustand und Restkapazität dokumentiert und somit den Wiederverkauf erleichtert. Dies ist sowohl für Flotten als auch für Privatkunden beim Wiederverkauf relevant. Die Intention: Mehr Transparenz über den tatsächlichen Batteriezustand beim Verkauf kann dazu beitragen, mehr Vertrauen im Gebrauchtmarkt für E-Fahrzeuge zu schaffen.
 

Von der Straße ins Labor – und zurück

Die aus dem realen Einsatz gewonnenen Erkenntnisse fließen direkt in die Produktentwicklung zurück. Bereits in der Konzeptphase können Modelle genutzt werden, um Zelltypen oder Ladeverhalten zu simulieren. „Innerhalb weniger Tage können wir Aussagen über das Verhalten einer Batterie treffen, noch bevor sie tatsächlich eingesetzt wird. Dies spart Zeit, Geld und Ressourcen und unterstützt eine kontinuierliche Optimierung zukünftiger Batteriegenerationen“, schließt Stephan Schade.