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Geschäftsbericht 2018

 

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Geschäftsbericht 2018

Continental Konzern Geschäftsbericht 2018

Forschung und Entwicklung

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Automatisiertes Fahren, Elektromobilität, Vernetzung und Digitalisierung sind unsere zentralen Themen.

Unsere Forschung und Entwicklung (F&E) ist darauf ausgerichtet, innovative und nachhaltige Produkte, Systeme und Services für unsere Kunden in den verschiedensten Industrien zu entwickeln.

Im Rahmen der Vorbereitungen für die neue Organisationsstruktur, die ab 2020 umgesetzt wird, befassen wir uns seit Anfang 2019 mit der Ausgestaltung der neuen zentralen F&E Automotive. In diesem neuen Bereich werden Entwicklungsfunktionen der heutigen Divisionen Interior und Chassis & Safety sowie derzeitiger Zentralfunktionen zusammengefasst. Bis Ende des Jahres werden bei F&E Automotive die Technologien für das autonome Fahren und die vernetzte Mobilität vereint. Unsere Ingenieure für Software und Hardware bilden dann ein weltweites Zentrum für die Vor- und Anwendungsentwicklung.

Durch den neuen Bereich stärken wir unsere organisationsübergreifende Kooperation, verkürzen Innovationszyklen und erhöhen die Flexibilität unserer Innovationsprozesse, insbesondere in Bezug auf Software-Entwicklung. Die Vorteile für unsere Kunden und Endnutzer sind modernste, erschwingliche Lösungen, die helfen, Unfälle zu vermeiden, Staus zu umfahren und den Fahrkomfort zu erhöhen.

Die Forschungs- und Entwicklungsstandorte der Division Powertrain sind nahezu unverändert bestehen geblieben. Verbrennungs-, Hybrid- sowie rein elektrische Antriebe inklusive Batterieaktivitäten bilden dort die Schwerpunkte.

Die F&E-Organisationen der Divisionen Reifen und ContiTech verändern sich durch die zukünftige Organisationsstruktur nicht. In der Division ContiTech sind die F&E-Aktivitäten aufgrund der unterschiedlichen Produktbereiche vorwiegend dezentral organisiert.

Die im Berichtsjahr in der Division ContiTech geschaffenen zentralen Einheiten Innovation & Digitalisierung sowie Business Development haben sich zum Ziel gesetzt, Innovationen zu fördern und das bestehende Portfolio um Dienstleistungen sowie Mobilitätsdienste zu erweitern. Für Reifen sind die Produktanforderungen weltweit sehr ähnlich, daher ist die F&E weitgehend zentral organisiert. An unserem F&E-Standort in Hannover-Stöcken beispielsweise arbeiten rund 1.400 Mitarbeiter und entwickeln bis zu 9.000 unterschiedliche Reifen für verschiedene Anforderungen in Bezug auf Geschwindigkeitsfreigaben, Rollwiderstandsoptimierung, Zollgrößen und Einsatzzweck. Über unser internationales Scouting-System stellen wir sicher, dass der Bedarf in den lokalen Märkten ausreichend Berücksichtigung findet.

Forschungs- und Entwicklungskosten (netto)
  2018 2017
  Mio € % vom Umsatz Mio € % vom Umsatz
Chassis & Safety 1.023,2 10,7 913,8 9,4
Powertrain 672,6 8,7 699,0 9,1
Interior 1.064,7 11,0 1.062,7 11,4
Reifen 299,4 2,6 289,8 2,6
ContiTech 149,1 2,3 138,4 2,2
Continental-Konzern 3.209,0 7,2 3.103,7 7,1
         
Aktivierung von Forschungs- und Entwicklungskosten 158,0 92,1  
in % der Forschungs- und Entwicklungskosten 4,7 2,9  
Abschreibungen auf aktivierte Forschungs- und Entwicklungskosten 90,0 74,5  
Download Tabellenübersicht (MS-Excel)

Maschinell lernendes Fahrerassistenzsystem
Ein äußerst komplexes Projekt haben wir im Berichtsjahr abgeschlossen. Es handelt sich um PRORETA 4, ein dreieinhalbjähriges Forschungsprojekt, das in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität Darmstadt durchgeführt wurde. Ziel des Projekts war es, ein maschinell lernendes Fahrzeugsystem (City Assist System) zu entwickeln, das Autofahrer im innerstädtischen Verkehr unterstützt. Das System kommt bereits als Prototyp zum Einsatz. Daten von Radarsensoren helfen dem System bei der Einschätzung der Verkehrslage beim Linksabbiegen, Einfahren in einen Kreisverkehr und bei Rechts-vor-links-Kreuzungen. Eine Schlüsselrolle spielte das Thema maschinelles Lernen.

Damit ein Assistenzsystem in einer komplexen Verkehrssituation eine Empfehlung an den Fahrer geben kann, die von diesem akzeptiert wird – den Fahrer quasi wie ein guter Beifahrer kennt –, muss das System dessen Fahrstil und subjektives Sicherheits- und Risikoempfinden analysieren. Ein solches Fahrprofil entsteht sicher und schnell auf Basis eines maschinellen Lernverfahrens. Dafür wertet das System Daten aus, die während der Fahrt erfasst werden. Dem Algorithmus geben u. a. Beschleunigung, Bewegungsrichtung, Bremsvorgänge und Querbeschleunigung Aufschluss, um welchen Fahrertyp es sich handelt.

Umfangreiche Testfahrten mit Probanden ergaben, dass bei den im City Assist System eingesetzten Algorithmen innerhalb von drei bis fünf Fahrmanövern Rückschlüsse auf den aktuellen Fahrstil des Fahrers möglich sind. Damit ist die Zuordnung des Fahrers zu einem oder auch mehreren Clustern von Fahrprofilen möglich, wodurch sich die Fahrempfehlungen des Stadtassistenten personalisieren lassen.

Das globale Continental-Forschungsnetzwerk für Künstliche Intelligenz (KI) ist im Berichtsjahr weiter gewachsen. Nach der Universität Oxford, dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und anderen Einrichtungen hat Continental einen Vertrag mit der KI-Forschungsgruppe Berkeley DeepDrive (BDD) an der University of California geschlossen. Die gemeinsame Arbeit zielt u. a. auf die Optimierung der Geschwindigkeit von neuronalen Netzen im Auto sowie die Absicherung von KI-Systemen in sicherheitskritischen Anwendungen. Die KI-Forschungsergebnisse sollen so schnell wie möglich ihren Weg in die Serie nehmen.

Forschungs- und Versuchslabor für Löwenzahnkautschuk eröffnet
Im Berichtsjahr eröffneten wir das „Taraxagum Lab Anklam“ genannte Forschungs- und Versuchslabor in Anklam, Deutschland. Dort sollen der Anbau und die Verarbeitung von Russischem Löwenzahn als alternative Rohstoffquelle zum Kautschukbaum weiter erforscht werden. Geplant ist, Kautschuk aus Löwenzahn binnen zehn Jahren in der Serienproduktion einzusetzen bzw. einen wachsenden Teil des Naturkautschukbedarfs aus der Löwenzahnpflanze zu gewinnen. Wir sehen den Russischen Löwenzahn als wichtige Alternative und Ergänzung zu konventionellem Naturkautschuk, um einerseits den global steigenden Bedarf auf verlässliche Weise zu decken und andererseits die Reifenherstellung nachhaltiger und umweltschonender zu gestalten.

Erstes automatisiert fahrendes Reifentestfahrzeug
Auf unserem Testgelände in Uvalde, USA, haben wir ein erstes automatisiert fahrendes Testfahrzeug für Reifen auf unterschiedlichsten Untergründen in Betrieb genommen. Ziel ist es, die Aussagekraft der Testergebnisse von Continental-Pkw-Reifen weiter zu verbessern und Einflüsse des Testverfahrens auf die Ergebnisse zu minimieren. Es wird mithilfe eines satellitengestützten Ortungssystems gesteuert. Das neue Testfahrzeug basiert auf dem für die Autobahn entwickelten, automatisiert fahrenden Cruising Chauffeur von Continental. Automatisierte Fahrzeuge bieten die Möglichkeit, Abläufe genau zu reproduzieren, sodass jeder Reifen im Test exakt die gleichen Bedingungen erfährt. So wissen wir sicher, dass Unterschiede im Testergebnis tatsächlich von den Reifen und nicht durch die Testprozedur erzeugt werden.

Intelligente Lösungen für Fördergurte
Zur Demonstration der Möglichkeiten von Services bei Fördergurten für Schütt- und Stückgut haben wir ein Modell entwickelt, das die aktuellen Markttrends der Gurtüberwachung sowie Full-Service-Anwendungen veranschaulicht. Dabei überwachen Sensoren jede Bewegung von Fördergurt und Fördergut. Sie inspizieren die Oberflächen, melden Füllstände oder schief laufende Gurte in Echtzeit. Datenbanken speichern die Informationen, Algorithmen werten sie aus und wissen, wann der Gurt einen Service benötigt. Durch die Überwachungssysteme werden zudem die sicherheitsrelevanten Gurteigenschaften kontrolliert.

Die Technologie bietet darüber hinaus die Voraussetzung für neue Geschäftsmodelle wie „Pay-per-Ton“ (bezahlen pro Tonne) oder das vorausschauende Warten von Komponenten oder Systemen.

Schon heute können Kunden nicht nur einen Gurt kaufen, sondern sich ein Komplettpaket aus Fördergurt und Service zusammenstellen

F&E-Kosten (netto) Mio € / F&E-Quote %

F&E-Kosten (netto) Mio €
F&E-Quote %

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