Von der Mechanik über Sensorik bis hin zum Internet

Platz fünf belegt Conti im Automobilwoche-Ranking der Zulieferer (siehe Automobilwoche 15/ 2017). Um weiter voranzukommen, nimmt Konzernchef Degenhart, wie er betont, "sechs Hebel für profitables Wachstum und Wertschöpfung" zur Hand:

Der Umsatz mit Industriekunden und Endverbrauchern soll steigen. Dem Reifengeschäft kommt dabei große Bedeutung zu. So wird Conti ab 2019 in Thailand Pkw-Reifen für Südostasien produzieren. Die Division Conti­Tech hat sich mit dem Kauf der Hornschuch-Gruppe verstärkt. Diese stellt Folien und Kunstleder her, womit neben Autoteilen auch Möbel bezogen werden.

Verbrennungsmotoren will Continental höhere Effizienz verschaffen – zu niedrigen Preisen. So arbeitet der Konzern an einem "Volkshybrid" (Degenhart) für breite Fahrzeugsegmente. Mit Komponenten für Elektroautos peilen die Hannoveraner einen höheren Umsatz pro Auto als mit Systemen für Verbrenner an.

Klassische Mechanik wird mit Elektronik und Software auf­gerüstet. Als besonders wachstumsstark stuft Conti Fahrerassistenzsysteme ein. Für assistiertes Fahren benötigt ein Auto rund zehn Sensoren. 2020 will Conti Lasertechnologie serienreif haben. Für automatisiertes Fahren werden später über 20 Sensoren gebraucht. "Daraus erwarten wir für uns einen weiteren Umsatzschub", so Degenhart.

Mit schneller Datenübertragung will Conti die Schwarmintelligenz miteinander vernetzter Fahrzeuge nutzen. Für Innenstädte sagt der Konzern einen rasch wachsenden Bedarf an Robotertaxis voraus. Mit dem Projekt "Cube" wird am Standort Frankfurt bereits ein Versuchsträger erprobt.

Mit Dienstleistungen will Conti neue Märkte erschließen. So bietet die US-Tochter Zonar mehrere Softwareprogramme und Apps für Nutzfahrzeuge an, die über Lenkzeiten, Tempolimits und sparsame Fahrweise wachen. Für das Industriegeschäft wird Sensorik entwickelt, die vorausschauende Wartung, etwa in Maschinenparks, ermöglichen soll.

Künstliche Intelligenz (KI) hilft bei Qualitätskontrollen. Conti verbindet Röntgenbilder mit maschinellem Lernen, um Elektronikfehler aufzuspüren. Und per KI-Planung lassen sich Lieferketten präziser steuern.

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