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COMPREDICT

KI-Software · KI-Startup

Darmstädter Ausgründung der TU Darmstadt, die virtuelle Sensoren für Fahrzeuge entwickelt: Machine-Learning-Modelle berechnen aus vorhandenen CAN-Signalen Werte wie Reifen- und Bremsverschleiß, Radkräfte oder Temperaturen, ohne zusätzliche Hardware. Die Renault Group setzt die Verschleißsensoren seit 2024 in Serie ein und will bis 2030 mehr als zehn Millionen Fahrzeuge damit ausstatten. Die Series B über 15 Mio. US-Dollar führte 2024 Woven Capital, der Wachstumsfonds von Toyota.

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Standort
Darmstadt, Hessen
Gegründet
2016
Teamgröße
11-50
Preismodell
Lizenzmodell auf Anfrage

Was COMPREDICT macht

COMPREDICT wurde 2016 von Dr. Stéphane Foulard und Dr. Rafael Fietzek nach ihrer Promotion an der TU Darmstadt gegründet, zunächst mit einem EXIST-Gründerstipendium. Nach einer Seed-Runde mit THI Investments, SEK Ventures und Michelin führten Vektor Partners und BlackBerry die Series A über 5,5 Mio. Euro; im Juni 2024 folgte eine Series B über 15 Mio. US-Dollar unter Führung von Woven Capital. Im September 2024 kündigte das Unternehmen eine sechsjährige Partnerschaft mit der Renault Group an, laut Automotive Testing Technology International laufen die Sensoren für Reifen- und Bremsverschleiß dort bereits in Serie. Zum fünften Gründungsjahr nannte COMPREDICT 25 Mitarbeitende und mehr als zehn Hersteller und Zulieferer als Kunden; eine aktuelle Teamgröße veröffentlicht das Unternehmen nicht. 3214

Virtuelle Sensoren für Serienfahrzeuge
Die Modelle verbinden Fahrzeugtechnik mit Sensorfusion, Signalverarbeitung und Machine Learning und berechnen aus Standardsignalen wie Geschwindigkeit, Drehmoment und Raddrehzahlen Größen, für die sonst eigene Sensoren nötig wären. Sie laufen in der Cloud oder eingebettet im Fahrzeug, vom Pkw bis zum schweren Nutzfahrzeug. 32
Reifen- und Bremsverschleiß
Die Verschleißsensoren schätzen die Restlebensdauer von Reifen und Bremsen und ermöglichen so vorausschauende Wartung. Die Renault Group bringt sie in Modelle von Renault, Dacia und Alpine, mit dem Ziel von mehr als zehn Millionen ausgestatteten Fahrzeugen bis 2030. 14
Werkzeuge für Entwicklung und Erprobung
Für Test- und Entwicklungsteams liefert COMPREDICT Echtzeitwerte wie Radkräfte, Spurstangenlasten, Antriebswellenmoment sowie Reifen- und Bremstemperaturen mit bis zu 100 Hz. Das Demofahrzeug Compredictor auf Basis eines Renault Megane E-Tech wurde mit Dewesoft und UTAC auf dem Testgelände in Mortefontaine kalibriert. 1

Schwerpunkte, Technologien und Branchen

Schwerpunkte
Virtuelle SensorenReifen- und BremsverschleißPredictive MaintenanceFahrzeugdaten
Technologien
Machine LearningSensorfusionSignalverarbeitungEmbedded und Cloud
Branchen
AutomobilNutzfahrzeugeFlottenmanagementZulieferer

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Quellen

  1. 1Quelle zum Unternehmensprofilautomotivetesting.mydigitalpublication.com
  2. 2UnternehmenswebsiteCOMPREDICT
  3. 3About CompredictCOMPREDICT
  4. 4COMPREDICT and Renault Group Announce Landmark Partnership for Predictive Maintenance TechnologyCOMPREDICT
  5. 5Compredict erhält 5,5 Millionen EuroStartbase

Zuletzt geprüft am 5. Oktober 2026