Transformationschampions
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Cluster Mobility & Logistics

Beschreibung

Dekarbonisierung und Digitalisierung sind die Megatrends unserer heutigen Zeit. Mit dem Wandel hin zu neuen Technologien steht die Automobilbranche vor großen Herausforderungen. Um diese erfolgreich zu meistern fördert das Bundesministerium für Wirtschaft und Klima Transformationsnetzwerke in ganz Deutschland.

Mit transform.r übernehmen das Cluster „Mobility & Logistics“ sowie das „Cluster Sensorik“ den Aufbau eines solchen Transformationsnetzwerks für die Region Regensburg. Das Ziel ist es, kleine mittelständische Unternehmen der Automobilindustrie und deren Zulieferer fit für die Zukunft zu machen.

In diesem Podcast stellen wir Unternehmen vor, die die Zukunft der Automobilindustrie bereits heute gestalten. Also echte Transformationschampions sind.
Lernen Sie Strategien und Best Practices kennen und erfahren Sie, wie diese Unternehmen die Transformation erfolgreich meistern und mitgestalten.

Mehr Informationen zu transform.r: www.transform-r.de

transform.r wird gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klima aufgrund eines Beschlusses des Bundestages

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Veröffentlichungshistorie

Episodenübersicht

Folge 28: WiSe_OMV

20.08.2026

Neuer Ansatz im städtischen Raum

Das Projekt Wiese OMV im Obermünsterviertel von Regensburg erforscht die Implementierung von Smart City-Technologien und Mobilitätsanwendungen unter realen Bedingungen. Die Herausforderungen beinhalten die Abstimmung mit städtischen Ämtern und die Berücksichtigung von Weltkulturerbe-Vorgaben.

Rolle des Clusters Sensorik

Matthias Streller leitet den Cluster Sensorik Bayern und bringt fast 20 Jahre Erfahrung in die Entwicklung und Anwendung neuer Sensortechnologien ein. Der Cluster fungiert als Technologiepartner im Projekt Wiese OMV und ist verantwortlich für die Integration relevanter Technologien.

Transformation als Daueraufgabe

Transformation wird als kontinuierlicher Prozess betrachtet, der Organisationen dazu zwingt, sich mit neuen Technologien und der Digitalisierung auseinanderzusetzen. Für den Erfolg ist es wichtig, alle Akteure einzubeziehen und Qualifikationen zu fördern.

Zusammenarbeit im Reallabor

Das Reallabor ermöglicht das Zusammenwirken verschiedener Akteure und die Erprobung neuer Technologien in einem städtischen Kontext. Durch partnerschaftliche Zusammenarbeit konnten wichtige Fragestellungen, wie Datenschutz und technische Machbarkeit, adressiert werden.

Daten und deren Bedeutung

Das Projekt umfasst die Erfassung von Bewegungsdaten, Schall und Umweltparametern, um deren Auswirkungen auf die Stadt zu analysieren. Die gewonnenen Daten werden in Dashboards aufbereitet, um eine fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Ausblick auf die Mobilität der Zukunft

Die Mobilität der Zukunft wird als multimodal und technologiegetrieben beschrieben, wobei insbesondere autonome Verkehrsteilnehmer eine Rolle spielen könnten. Der Austausch von Erfahrungen zwischen Kommunen wird als wichtig erachtet, um erfolgreiche Modelle zu etablieren.

Neuer Ansatz im städtischen Raum

Das Projekt Wiese OMV im Obermünsterviertel von Regensburg erforscht die Implementierung von Smart City-Technologien und Mobilitätsanwendungen unter realen Bedingungen. Die Herausforderungen beinhalten die Abstimmung mit städtischen Ämtern und die Berücksichtigung von Weltkulturerbe-Vorgaben.

Rolle des Clusters Sensorik

Matthias Streller leitet den Cluster Sensorik Bayern und bringt fast 20 Jahre Erfahrung in die Entwicklung und Anwendung neuer Sensortechnologien ein. Der Cluster fungiert als Technologiepartner im Projekt Wiese OMV und ist verantwortlich für die Integration relevanter Technologien.

Transformation als Daueraufgabe

Transformation wird als kontinuierlicher Prozess betrachtet, der Organisationen dazu zwingt, sich mit neuen Technologien und der Digitalisierung auseinanderzusetzen. Für den Erfolg ist es wichtig, alle Akteure einzubeziehen und Qualifikationen zu fördern.

Zusammenarbeit im Reallabor

Das Reallabor ermöglicht das Zusammenwirken verschiedener Akteure und die Erprobung neuer Technologien in einem städtischen Kontext. Durch partnerschaftliche Zusammenarbeit konnten wichtige Fragestellungen, wie Datenschutz und technische Machbarkeit, adressiert werden.

Daten und deren Bedeutung

Das Projekt umfasst die Erfassung von Bewegungsdaten, Schall und Umweltparametern, um deren Auswirkungen auf die Stadt zu analysieren. Die gewonnenen Daten werden in Dashboards aufbereitet, um eine fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Ausblick auf die Mobilität der Zukunft

Die Mobilität der Zukunft wird als multimodal und technologiegetrieben beschrieben, wobei insbesondere autonome Verkehrsteilnehmer eine Rolle spielen könnten. Der Austausch von Erfahrungen zwischen Kommunen wird als wichtig erachtet, um erfolgreiche Modelle zu etablieren.

Folge 27: BIDEV

18.08.2026

Einführung in das Projekt BDEF

Das Projekt BDEF (Bidirectional Digital Electric Vehicle Charging Hub) in Regensburg zielt darauf ab, bidirektionales Laden und intelligente Ladeinfrastruktur zu kombinieren, um die Mobilität und Energieversorgung der Zukunft zu gestalten. David Rollöser führt durch die Episode und begrüßt Stefan Röss, CEO von AI Charge Technologies, um die Möglichkeiten und Herausforderungen dieser Technologien zu diskutieren.

Die Rolle von AI Charge Technologies

Stefan Röss erklärt, dass AI Charge Technologies innovative Lösungen für die Ladeinfrastruktur entwickelt, die eine intelligente Steuerung, automatisiertes Abrechnungsmanagement und KI-gestütztes Lastmanagement beinhalten. Das Ziel ist es, Elektromobilität und Energieversorgung zu verbinden, um einen nachhaltigen Mehrwert zu schaffen.

Transformation und Reallabor

Röss beschreibt Transformation als disruptive und nachhaltige Veränderungen in der Mobilität und Energie. Das Reallabor ermöglicht es, Technologien unter realen Bedingungen zu testen und zu verstehen, wie sie im Alltag funktionieren.

Bidirektionales Laden und Vehicle-to-Grid

Beim bidirektionalen Laden kann ein Elektrofahrzeug nicht nur Energie aufnehmen, sondern auch ins Netz zurückspeisen. Dies verwandelt das Fahrzeug in einen temporären Energiespeicher, der zur Unterstützung des Stromnetzes genutzt werden kann. Röss betont die Notwendigkeit, diese Technologien wirtschaftlich und nachhaltig zu gestalten.

Daten und ihre Bedeutung

Im intelligenten Ladehub werden vielfältige Daten erzeugt, die zur Optimierung der Infrastruktur beitragen. Diese Daten helfen Städten und Betreibern, die Nutzung zu verstehen und die Energieeffizienz zu verbessern. Datenschutz und Datensicherheit sind dabei essentiell.

Zusammenarbeit und Zukunft

Die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren im Projekt R-Lab wird als entscheidend für den Erfolg angesehen. Die Erkenntnisse aus dem Pilotbetrieb sollen helfen, skalierbare Lösungen für weitere Standorte zu entwickeln. Röss sieht eine Zukunft, in der bidirektionales Laden ein normaler Bestandteil der Mobilität wird und die Integration von Energie und Mobilität verbessert wird.

Einführung in das Projekt BDEF

Das Projekt BDEF (Bidirectional Digital Electric Vehicle Charging Hub) in Regensburg zielt darauf ab, bidirektionales Laden und intelligente Ladeinfrastruktur zu kombinieren, um die Mobilität und Energieversorgung der Zukunft zu gestalten. David Rollöser führt durch die Episode und begrüßt Stefan Röss, CEO von AI Charge Technologies, um die Möglichkeiten und Herausforderungen dieser Technologien zu diskutieren.

Die Rolle von AI Charge Technologies

Stefan Röss erklärt, dass AI Charge Technologies innovative Lösungen für die Ladeinfrastruktur entwickelt, die eine intelligente Steuerung, automatisiertes Abrechnungsmanagement und KI-gestütztes Lastmanagement beinhalten. Das Ziel ist es, Elektromobilität und Energieversorgung zu verbinden, um einen nachhaltigen Mehrwert zu schaffen.

Transformation und Reallabor

Röss beschreibt Transformation als disruptive und nachhaltige Veränderungen in der Mobilität und Energie. Das Reallabor ermöglicht es, Technologien unter realen Bedingungen zu testen und zu verstehen, wie sie im Alltag funktionieren.

Bidirektionales Laden und Vehicle-to-Grid

Beim bidirektionalen Laden kann ein Elektrofahrzeug nicht nur Energie aufnehmen, sondern auch ins Netz zurückspeisen. Dies verwandelt das Fahrzeug in einen temporären Energiespeicher, der zur Unterstützung des Stromnetzes genutzt werden kann. Röss betont die Notwendigkeit, diese Technologien wirtschaftlich und nachhaltig zu gestalten.

Daten und ihre Bedeutung

Im intelligenten Ladehub werden vielfältige Daten erzeugt, die zur Optimierung der Infrastruktur beitragen. Diese Daten helfen Städten und Betreibern, die Nutzung zu verstehen und die Energieeffizienz zu verbessern. Datenschutz und Datensicherheit sind dabei essentiell.

Zusammenarbeit und Zukunft

Die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren im Projekt R-Lab wird als entscheidend für den Erfolg angesehen. Die Erkenntnisse aus dem Pilotbetrieb sollen helfen, skalierbare Lösungen für weitere Standorte zu entwickeln. Röss sieht eine Zukunft, in der bidirektionales Laden ein normaler Bestandteil der Mobilität wird und die Integration von Energie und Mobilität verbessert wird.

Folge 26: ReSense3D

07.08.2026

Einführung in die Zusammenarbeit und Technologie

Herr Dr. Yang Yi, Founder und CEO von NewSense Engineering, diskutiert die Bedeutung von Zusammenarbeit in Innovationsprojekten. Er betont, dass Technologie nicht nur wegen ihrer Coolness entwickelt werden sollte, sondern dass es wichtig ist, konkrete Probleme zu lösen.

Über NewSense Engineering

Yang stellt sich vor und erklärt, dass seine Firma sich auf die Verbesserung von Sicherheit in kritischen Infrastrukturen, wie Verkehrsknoten und Fußballstadien, spezialisiert hat. Er bringt seine Erfahrungen aus dem Bereich autonomes Fahren ein, um neue Technologien in verschiedenen Anwendungsbereichen zu nutzen.

Das Projekt AirLab Mobilität

Yang erläutert seine Rolle im Projekt AirLab Mobility, das in Zusammenarbeit mit der Universität Regensburg durchgeführt wird. Ziel ist es, die Verkehrssituation an einem großen Studentenbahnhof zu analysieren, um bessere Verkehrsplanung und Sicherheitsmaßnahmen zu entwickeln.

Erkenntnisse und Herausforderungen

Das Projekt hat interessante Erkenntnisse gebracht, wie z.B. das Bedürfnis der Studenten nach Austausch und die Notwendigkeit von Verbesserungen am Bahnhof, um Sicherheit und Effizienz zu erhöhen. Yang betont die Wichtigkeit, Daten zu nutzen, um realistische Verkehrsbedingungen zu verstehen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen.

Transformation durch Daten

Transformation wird für Yang durch Zusammenarbeit auf einer gemeinsamen Grundlage definiert. Er sieht es als entscheidend an, die Herausforderungen der Stakeholder zu verstehen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, um die Effizienz zu steigern.

Technologische Anwendungen und Datenschutz

Yang gibt Einblicke in die technologischen Lösungen von NewSense Engineering, wie z.B. die Überwachung von Flughäfen und Fußballstadien. Diese Technologien sind datenschutzkonform und ermöglichen es, Personenströme zu analysieren, ohne persönliche Daten preiszugeben.

Erfahrungen mit Universitäten und deren Bedeutung

Die Zusammenarbeit mit Universitäten, wie der OTH Regensburg, hat Yang neue Erkenntnisse und Perspektiven in der Verkehrsplanung gebracht. Er sieht den Praxisbezug als essenziell für die Ausbildung von Studenten und die Entwicklung innovativer Lösungen.

Die Zukunft der Mobilität

Yang prognostiziert eine vielfältige Zukunft der Mobilität, in der verschiedene Formen koexistieren. Er betont die Notwendigkeit, den Menschen neue Mobilitätslösungen nahezubringen und sie aktiv in den Transformationsprozess einzubeziehen.

Einführung in die Zusammenarbeit und Technologie

Herr Dr. Yang Yi, Founder und CEO von NewSense Engineering, diskutiert die Bedeutung von Zusammenarbeit in Innovationsprojekten. Er betont, dass Technologie nicht nur wegen ihrer Coolness entwickelt werden sollte, sondern dass es wichtig ist, konkrete Probleme zu lösen.

Über NewSense Engineering

Yang stellt sich vor und erklärt, dass seine Firma sich auf die Verbesserung von Sicherheit in kritischen Infrastrukturen, wie Verkehrsknoten und Fußballstadien, spezialisiert hat. Er bringt seine Erfahrungen aus dem Bereich autonomes Fahren ein, um neue Technologien in verschiedenen Anwendungsbereichen zu nutzen.

Das Projekt AirLab Mobilität

Yang erläutert seine Rolle im Projekt AirLab Mobility, das in Zusammenarbeit mit der Universität Regensburg durchgeführt wird. Ziel ist es, die Verkehrssituation an einem großen Studentenbahnhof zu analysieren, um bessere Verkehrsplanung und Sicherheitsmaßnahmen zu entwickeln.

Erkenntnisse und Herausforderungen

Das Projekt hat interessante Erkenntnisse gebracht, wie z.B. das Bedürfnis der Studenten nach Austausch und die Notwendigkeit von Verbesserungen am Bahnhof, um Sicherheit und Effizienz zu erhöhen. Yang betont die Wichtigkeit, Daten zu nutzen, um realistische Verkehrsbedingungen zu verstehen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen.

Transformation durch Daten

Transformation wird für Yang durch Zusammenarbeit auf einer gemeinsamen Grundlage definiert. Er sieht es als entscheidend an, die Herausforderungen der Stakeholder zu verstehen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, um die Effizienz zu steigern.

Technologische Anwendungen und Datenschutz

Yang gibt Einblicke in die technologischen Lösungen von NewSense Engineering, wie z.B. die Überwachung von Flughäfen und Fußballstadien. Diese Technologien sind datenschutzkonform und ermöglichen es, Personenströme zu analysieren, ohne persönliche Daten preiszugeben.

Erfahrungen mit Universitäten und deren Bedeutung

Die Zusammenarbeit mit Universitäten, wie der OTH Regensburg, hat Yang neue Erkenntnisse und Perspektiven in der Verkehrsplanung gebracht. Er sieht den Praxisbezug als essenziell für die Ausbildung von Studenten und die Entwicklung innovativer Lösungen.

Die Zukunft der Mobilität

Yang prognostiziert eine vielfältige Zukunft der Mobilität, in der verschiedene Formen koexistieren. Er betont die Notwendigkeit, den Menschen neue Mobilitätslösungen nahezubringen und sie aktiv in den Transformationsprozess einzubeziehen.