Fahrzeugschäden erkennen: Die 5 besten Lösungen

Mit Unfällen und beschädigten Fahrzeugen muss sich jeder Flottenbetreiber auseinandersetzen. Zerkratzte Türen oder verbeulte Kotflügel ziehen dabei hohe Reparaturkosten, andere Schäden bleiben lange Zeit unentdeckt. Gerade an schwer einsehbaren Teilen wie dem Tank oder der Achse können Anbieter nicht immer alle Fahrzeugschäden erkennen. Das gefährdet nicht nur die Sicherheit der Kunden, sondern verschlechtert auch die Kundenzufriedenheit, wenn es zu Problemen und Ausfällen während einer Miete kommt.

Mittlerweile können Flottenbetreiber auf fortschrittliche Lösungen zur Schadenserkennung an Fahrzeugen zurückgreifen. Diese Tools informieren über den Zustand der Fahrzeuge und melden Schäden zuverlässig und teilweise sogar in Echtzeit. Dadurch helfen sie dabei, die Fahrzeuge in einem guten Betriebszustand zu halten.

Im Folgenden bewerten wir fünf verschiedene Techniken und Lösungen zur Erkennung von Fahrzeugschäden. Angefangen bei traditionellen Low-Tech-Lösungen bis hin zur hochmodernen KI-Schadenserkennung. Neben den Vor- und Nachteilen der einzelnen Verfahren gehen wir auch auf die Anwendungsfelder ein, für die sie am besten geeignet sind.

Inhalt

• Vertrauen in die Kunden zur freiwilligen Schadensmeldung
• Manuelle Fahrzeuginspektionen durch Personal
• Schadenserkennung mithilfe von Fotos der Kunden
• Fahrzeugschäden mit Videoaufnahmen und KI erkennen
• KI-Schadenserkennung in Echtzeit
• Nachbereitung

Wichtigste Erkenntnisse zur Schadenserkennung an Fahrzeugen

Auch in der heutigen Zeit sind konventionelle Methoden wie eine visuelle Inspektion oftmals die erste Wahl. Vor allem für Betreiber von stationsbasiertem Carsharing mit kleineren Flotten sind sie attraktiv, weil sie leicht einzuführen und kostengünstig sind. Allerdings sind sie nicht ausgereift genug, um alle Fahrzeugschäden zu erkennen und sie dem Kunden zuzuordnen, der sie verursacht hat.

Neue, hochentwickelte Methoden überzeugen hingegen durch ihre Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Geschwindigkeit. KI-Modelle, die auf großen Datensätzen verschiedener Schäden und Unfälle trainiert wurden, können Schäden an allen Fahrzeugteilen präzise erkennen. Die neuesten Entwicklungen analysieren Sensordaten in Echtzeit, um Schäden in dem Moment zu erkennen, in dem sie entstehen. Auf diese Weise können Betreiber Schäden zuverlässig zuordnen und sich jederzeit über den Zustand des Fahrzeugs informieren, selbst im Free-Floating-Carsharing.

Im Folgenden haben wir die fünf besten Lösungen gesammelt:

Vertrauen in die Kunden zur freiwilligen Schadensmeldung

Eine Information der Kunden bei Mietende ist die einfachste Möglichkeit, um Fahrzeugschäden festzustellen. Allerdings sind Carsharing-Anbieter darauf angewiesen, dass ihre Kunden bereit sind, Schäden ehrlich zu melden. Oftmals behaupten Kunden, das Fahrzeug sei schon vor Fahrtantritt beschädigt gewesen. Die Anbieter müssen dann schlüssig beweisen, wann genau ein Schaden entstanden ist. In der Praxis gelingt das nur selten. Daher bleiben Betreiber in vielen Fällen auf den Reparaturkosten sitzen.

Aus diesem Grund ist das Vertrauen in freiwillige Schadensmeldungen der Kunden keine langfristige Option. Vielmehr erhöht sie Reparatur- und Versicherungskosten. Es könnte daher sinnvoll sein, in ein umfangreicheres Produkt zur Erkennung von Fahrzeugschäden zu investieren.

Für wen sind freiwillige Schadensmeldungen geeignet?

Sich bei der Schadenserkennung auf Selbstauskünfte der Kunden zu verlassen, kann vor allem für Unternehmen mit kleineren Flotten eine geeignete Lösung sein. Diese besitzen weniger finanziellen Spielraum, um in ein Modell zur Erkennung von Fahrzeugschäden zu investieren. Auch Betreiber, die schnell in einen Markt einsteigen möchten, könnten dies als Notlösung nutzen. Sie könnten so lange auf die freiwillige Schadensmeldung der Kunden vertrauen, bis sie eine fortschrittliche Lösung eingerichtet haben.

Auch im Corporate Carsharing könnte die Selbstauskunft ausreichen. Unternehmen mit einem eigenen Fuhrpark können sich meist darauf verlassen, dass ihre Mitarbeiter Schäden ehrlich melden. Nichtsdestotrotz wird diese anfangs kostengünstige Lösung auf lange Sicht auch hier zu erhöhten Betriebskosten führen.

Vorteile

• Geringer finanzieller und personeller Aufwand
• Geringe Integrationskosten
• Kunden können Fahrzeuge jederzeit zurückgeben

Nachteile

• Kunden melden Schäden oft nicht
• Kunden können Schäden auf frühere Anmietungen zurückführen
• Schäden an den wichtigsten Teilen können unbemerkt bleiben
• Zeitpunkt des Unfalls kann nicht überprüft werden
• Keine schlüssige Zuordnung der Schuld

Manuelle Fahrzeuginspektionen durch Personal

Bei einer manuellen Fahrzeuginspektion muss ein Mitarbeiter die Fahrzeuge am Ende jeder Vermietung begutachten. Diese Methode der Schadenskontrolle erfreut sich aufgrund ihrer Einfachheit großer Beliebtheit, lässt sich jedoch schlecht skalieren. Sie erfordert, dass bei jeder abgeschlossenen Anmietung ein Mitarbeiter verfügbar ist. Dadurch ist sie ausschließlich für Roundtrips und stationsbasiertes Carsharing geeignet.

Obwohl diese Lösung auf den ersten Blick kosteneffizient erscheint, kann sie nicht alle Fahrzeugschäden erkennen. Bei Sichtkontrollen können bis zu 90 % der Schadensfälle unentdeckt bleiben. Im Endeffekt müssen Betreiber auch hier meistens selbst für Reparaturen aufkommen. Das gilt insbesondere für Schäden am Unterboden der Fahrzeuge, da diese schwerer zu erkennen sind.

Für wen sind manuelle Fahrzeuginspektionen geeignet?

Manuelle Inspektionen eignen sich für Betreiber, die über Mitarbeiter mit entsprechendem Fachwissen verfügen. Idealerweise handelt es sich um kleine bis mittelgroße Betriebe, die Fahrzeuge in Roundtrips vermieten. Außerdem ist diese Lösung für Unternehmen interessant, die selten von Schäden am Unterboden oder an den Achsen betroffen sind.

Vorteile

• Mitarbeiter melden erkannte Schäden zuverlässig
• Bei sorgfältiger Prüfung können Schäden eindeutig einer bestimmten Miete zugeordnet werden
• Die Schäden können den Kunden sofort gezeigt werden

Nachteile

• Personalintensiv, daher kostspielig
• Kunden können Fahrzeuge nur während der Geschäftszeiten zurückgeben
• Keine uneingeschränkte Zuverlässigkeit für alle Schäden
• Kritische Teile des Fahrzeugs werden nicht überprüft
• Nur für Roundtrips und stationsbasiertes Sharing geeignet

Schadenserkennung mithilfe von Fotos der Kunden

Nehmen Kunden Bilder und Videos ihrer gemieteten Fahrzeuge auf, können Carsharing-Betreiber die gesammelten Aufnahmen mithilfe von KI analysieren. Dies ist ein effizienter Weg, um Fahrzeugschäden zu erkennen. Diese Lösung bietet sich für jedes Sharing-Unternehmen an. Unabhängig davon, ob es sich um free-floating, stationsbasiertes oder Roundtrip-Carsharing handelt.

Die Schadenserkennung ist allerdings auf die Bereiche am Fahrzeug limitiert, die Kunden einsehen und fotografieren können. Schäden an der Karosserie oder dem Unterboden kann die künstliche Intelligenz somit nicht erfassen. Hinzu kommt, dass die von Nutzern erstellten Bilder nicht immer qualitativ hochwertig sind. Sie geben der KI dadurch oft zu wenig Anhaltspunkte, um Fahrzeugschäden effektiv zu erkennen.

Gleichzeitig zögern die Aufnahmen das Mietende hinaus und verschlechtern das Mieterlebnis. Insbesondere dann, wenn es Kunden eilig haben, z. B. am Flughafen. Für Kunden gibt es keinen Anreiz, die Fahrzeuge gründlich zu fotografieren.

Für wen ist die Schadenserkennung mit Kundenbildern geeignet?

Die Analyse von Kundenbildern passt zu sparsamen Unternehmen, die einen Kompromiss zwischen Kosteneinsparung und KI-Schadenerkennung suchen. Wenn Unternehmen nur selten mit Unterbodenschäden konfrontiert werden und Flexibilität bei der Rückgabe von Fahrzeugen schätzen, könnte diese Art der Erkennung von Fahrzeugschäden für sie geeignet sein. Sie ist besonders nützlich für Geschäftsmodelle, die auf einer App basieren und den Prozess der Fotos dadurch vereinfachen.

Vorteile

• Nützlich für alle Sharing-Modelle
• KI-Bilderkennung kann bei guter Bildqualität selbst kleine Schäden erkennen
• Ständige Verbesserung durch Machine Learning
• Bilder bleiben zur manuellen Überprüfung verfügbar
• Keine zusätzliche Hardware erforderlich

Nachteile

• Zeitintensiv für Kunden
• Nur so gut wie die Bildqualität
• Die meisten kritischen Teile des Fahrzeugs werden nicht überprüft
• Kunden können Schäden auf den Bildern absichtlich verstecken

Fahrzeugschäden mit Videoaufnahmen und KI erkennen

Hochentwickelte Scanning-Ausrüstung erfreut sich im Carsharing wachsender Beliebtheit. Betreiber oder Kunden fahren ihre Fahrzeuge vor und nach jeder Vermietung durch spezielle Vorrichtungen. An diesen befinden sich zahlreiche hochwertige Kameras. Dank idealer Lichtverhältnisse und modernen Kamerasystemen liefern diese Vorrichtungen hochauflösende Foto- und/oder Videoaufnahmen des Fahrzeugs.

Die Auswertung erfolgt mithilfe von fortschrittlichen Algorithmen zur Schadenserkennung. Diese identifizieren selbst kleinste Kratzer und Dellen am Fahrzeug. Das System vergleicht dabei die erkannten Schäden mit den Ergebnissen des letzten Scans. Dadurch können Betreiber die Schäden einer bestimmten Miete und somit einem Nutzer zuordnen.

Einige Hersteller bieten spezielle Kamera- und Beleuchtungsausrüstung für die Untersuchung der Fahrzeugunterböden als Zusatzleistung an. Die meisten Carsharing-Anbieter verzichten jedoch aus Kostengründen auf diese Zusatzleistung, wodurch sich auch mit dieser Methode nicht alle Fahrzeugschäden erkennen lassen.

Insgesamt handelt sich um eine zuverlässige Lösung, um Schäden am Auto mit hochwertigen Aufnahmen und KI-Tools zu erkennen. In Stoßzeiten können die Scanner jedoch auch zu Staus führen, da die zu kontrollierenden Fahrzeuge die Vorrichtungen nur sehr langsam passieren können. Darüber hinaus entstehen den Betreibern hohe Fixkosten, um die modernen Scanner bereitstellen zu können.

Für wen sind automatisierte Aufnahmen zur Schadenserkennung geeignet?

Die Analyse automatisch erstellter Bilder mit einer KI-Schadenserkennung ist eine geeignete Lösung für große, etablierte Unternehmen. Betreiber benötigen ausreichend finanziellen Spielraum, um sich die teuren Scanner kaufen oder mieten zu können. Alternativ können sie ihr Geschäftsmodell auf wenige Standorte mit hohem Aufkommen ausrichten. Dadurch müssen Betreiber weniger Scanner anschaffen.

Dies könnte jedoch zu Engpässen in den Standorten führen, da die Fahrzeuge zweimal durch den Scanner gefahren werden müssen. Unternehmen, die sich für eine KI-unterstützte Schadenserkennung ihrer Fahrzeuge entscheiden, können ihre Vermietungsprozesse daher meist weniger effizient abwickeln.

Vorteile

• Vollautomatische 360°-Bilder vor und nach jeder Vermietung
• KI-Bildanalyse und hochwertige Bilder finden zuverlässig Schäden
• Nahezu nahtlose Übergabe für Kunden, auch außerhalb der Geschäftszeiten
• Weniger Personalaufwand

Nachteile

• Nur für Roundtrips und stationsbasiertes Sharing geeignet
• Teure Scanner müssen gekauft oder gemietet werden
• Zeitpunkt des Schadens und Verursacher können nicht gesichert identifiziert werden
• Die meisten Lösungen erfassen nicht den Unterboden
• Funktioniert nur, wenn Kunden die Anweisungen für die Scanner befolgen
• Scanner verursachen Staus in den Stationen

KI-Schadenserkennung in Echtzeit

Die fortschrittlichsten Carsharing-Lösungen zur zuverlässigen Erkennung von Fahrzeugschäden verwenden Sensordaten anstelle von Bildern. Eine in den Fahrzeugen installierte Sensorbox sammelt kontinuierlich Beschleunigungsdaten und sucht mithilfe eines Algorithmus nach verdächtigen Vorfällen.

Erkennt die Lösung einen Fahrzeugschaden, leitet sie die Daten an einen Server weiter. Darauf arbeiten maschinelle Lernmodelle (KI), die auf Milliarden von Datenpunkten aus Tausenden von Vermietungen trainiert wurden. Die Software scannt die Daten schnell und zuverlässig, um die Richtigkeit des Vorfalls zu bestätigen. Identifiziert die KI einen Schaden, erstellt sie sofort einen aussagekräftigen Unfallbericht und benachrichtigt den Betreiber.

Für Betreiber ist es ein unverzichtbarer Mehrwert, Fahrzeugschäden in Echtzeit nachverfolgen zu können. Inspektionen vor und nach der Anmietung können zwar Schäden feststellen, die während der Fahrt entstanden sind. Den genauen Zeitpunkt und die Schwere des Unfalls können sie jedoch nicht angeben. Kunden, die für etwaige Reparaturen nicht bezahlen wollen, könnten diese Schwachstelle nutzen, um Schäden zu leugnen. Betreiber müssten dann die Schuld klar beweisen. Gelingt ihnen das nicht, bleiben sie auf den Reparaturkosten sitzen.

Die KI-basierte Schadenserkennung mithilfe von Sensoren liefert umfangreiche Daten, ohne dabei in das Nutzererlebnis einzugreifen. Kunden müssen keine Fotos aufnehmen oder die Autos durch Scanner fahren. Betreiber erhalten hingegen sofort eine Benachrichtigung über alle Schäden, die während der Anmietung entstanden sind. So entsteht ein automatisierter Prozess, der Betreibern dabei hilft, ihren Fuhrpark in einem hochwertigen Zustand zu halten.

Die KI kann zwischen kritischen und kosmetischen Schäden unterscheiden. Somit wissen Betreiber jederzeit, ob sie ein Service-Team losschicken müssen oder die Reparaturen später vornehmen können.

Für wen ist die automatisierte KI-Schadenserkennung geeignet?

Die automatisierte Schadenserkennung mit KI ist eine geeignete Lösung für Betreiber und Autovermieter, die ihren Fuhrpark in perfektem Zustand halten und die Sicherheit ihrer Fahrzeuge gewährleisten wollen. Da die KI Schäden in Echtzeit identifiziert, bleiben Betreiber jederzeit über den Zustand ihrer Fahrzeuge informiert.

Große Unternehmen können mit dieser Form der Schadenserkennung eine nahtlose Übergabe sicherstellen und dadurch die User Experience verbessern. Gleichzeitig vermeiden Betreiber Rechtsstreitigkeiten über Reparaturkosten. Da die Erkennung von Fahrzeugschäden automatisiert erfolgt, lässt sich diese Lösung problemlos skalieren. Mitarbeiter verschwenden ihre Zeit nicht mit ergebnislosen Inspektionen, sondern können sich dank der Echtzeit-Erkennung auf die bereits als beschädigt identifizierten Fahrzeuge konzentrieren.

Vorteile

• Genaue Schadenserkennung am gesamten Fahrzeug (nicht nur an leicht sichtbaren Teilen)
• Präzise Zeitstempel für Unfälle
• Einsparung von Personalressourcen
• Permanente Schadensüberwachung anstelle von Aufnahmen am Ende der Mietzeit
• Umfangreiche Informationen erleichtern die Schadensregulierung
• Automatische Arbeitsabläufe auf der Grundlage von Schadensmeldungen in Echtzeit

Nachteile

• Individuelle Installation für jedes Fahrzeug erforderlich
• Je nach Einsatzland muss der Kunde eine Datenverarbeitungsvereinbarung unterzeichnen
• Ermöglicht keinen fotografischen Nachweis von Schäden

Nachbereitung

Die obige Liste kann Betreibern dabei helfen, eine passende Lösung zur Erkennung von Fahrzeugschäden für ihren Fuhrpark auszuwählen. Alternativ können sie auch mehrere Produkte kombinieren. So lassen sich beispielsweise automatische Bildscans mit der datenbasierten KI-Schadenserkennung verbinden. Dadurch erhalten Betreiber Schadensmeldungen in Echtzeit, können die Schäden mit Fotos dokumentieren und gewährleisten gleichzeitig eine effiziente Fahrzeugübergabe.

Die optimale Lösung für einen Carsharing-Betreiber hängt stark von individuellen Faktoren ab. Die Größe des Betriebs, die Art des Sharing Modells oder auch Expansionspläne können die Auswahl beeinflussen. Betreiber sollten all diese Faktoren berücksichtigen, um die beste Gesamtlösung für eine geeignete Technologie zur Schadenserkennung an Fahrzeugen zu finden.