Versicherung für Batterie-Bewertung
Das Start-up Twaice aus München will an die Weltspitze einer Branche, die es noch gar nicht richtig gibt. Denn Twaice will mit seinen Batterieanalysedaten vorhersagen, wie lange Autobatterien halten – und hat dafür einen großen Partner an Land gezogen, der die Bewertungen absichert. Great Lakes Insurance, die Tochter des weltweit größten Rückversicherers Munich Re, bezahlt laut Twaice den achtfachen Preis der Software, sollte eine Prognose nicht zutreffen.
Nicht zuletzt dank dieses Versprechens konnte Twaice nach eigener Aussage bereits mehr als 50 Kunden für sich gewinnen, darunter Autohersteller wie Mercedes und Audi. Gerade für diese Unternehmen sind derlei Analysedaten enorm wichtig. Denn zum einen können die Autobauer so ihre Batteriegarantien erweitern, die bei Elektroautos heute üblicherweise bei acht bis zehn Jahren und 160.000 bis 200.000 Kilometern Laufleistung enden.
Zum anderen könnten verlässliche Daten die Preise der Stromer senken. Denn auch für viele Autobauer ist das Verhalten der Traktionsbatterien über diesen langen Zeitraum oft nur schwer vorherzusehen, sodass sie in die Verkaufspreise mögliche Kosten für Garantiefälle und Reparaturen einkalkulieren müssen. Wird dieser Unsicherheitsfaktor kleiner, könnten die Autobauer Berechnungen exakter vornehmen und die Kaufpreise entsprechend reduzieren.
Nicht einmal Akkuhersteller kennen die Lebensdauer
Wie groß die Unsicherheit ist, unterstreichen Gespräche mit Experten der Branche. Oft ist sogar zu hören, dass nicht einmal die großen Batterieproduzenten selbst, wie CATL, Panasonic oder LG auf stichhaltige Prognosen zurückgreifen können, da sie nach der Produktion in der Regel keinen Zugriff mehr auf die Daten ihrer Zellen und ihre Entwicklungen im realen Einsatzgebiet haben. Umfangreiche Diagnosen zum State of Healt (SoH) von Batterien erstellt auch Avilo (siehe Bildergalerie).
Genau hier setzt Twaice an. Zum einen betreibt das junge Unternehmen mit seinen 120 Mitarbeitern in München ein eigenes Labor, in dem Akkus unterschiedlicher Hersteller und Zellchemien gezielt gealtert werden, um Daten über den Alterungsprozess zu erhalten. Zum anderen setzt das bayerische Unternehmen auf Daten aus dem Feld, die es für seine Partner analysiert und in seine Datenbank überführt. Kombiniert mit einer eigens entwickelten KI führen die Bayern diese Daten dann zusammen und errechnen statistische Modelle, mit denen sie anschließend das Verhalten der Batterie durch thermische und elektrische Beanspruchung über viele Ladezyklen hinweg im realen Alltagseinsatz simulieren.
