Inhalt & Zielsetzung

Der Hackathon bringt Hochschulen, Start-ups und relevante Akteure aus dem Automotive-Ökosystem zusammen, um neue datengetriebene Geschäftsmodelle für den Automotive Aftermarket zu entwickeln. Im Fokus steht die Frage, wie simulierte Live-Telematikdaten und aftermarketbezogene Daten genutzt werden können, um konkrete Use Cases mit wirtschaftlichem Potenzial zu identifizieren, zu bewerten und weiterzuentwickeln.

Das Format ist als zweitägiger, praxisorientierter Workshop-Hackathon konzipiert.

Am ersten Tag werden durch externe Impulse zentrale Markt-, Technologie- und Datenperspektiven gesetzt. Anschließend entwickeln die Teilnehmenden eine Longlist möglicher Use Cases, aus der drei bis fünf besonders vielversprechende Ansätze priorisiert werden.

Am zweiten Tag werden diese Use Cases anhand simulierter Daten weiter ausgearbeitet, konkretisiert und in Form erster Geschäftsmodell- und MVP-Ansätze präsentiert.

Im Mittelpunkt des Hackathons stehen drei zentrale Fragestellungen:

• Welche datengetriebenen Use Cases besitzen im Automotive Aftermarket das größte wirtschaftliche und strategische Potenzial?
• Wie lassen sich simulierte Live-Telematikdaten und Aftermarket-Daten sinnvoll aufbereiten, kombinieren und für neue Services nutzbar machen?
• Welche Geschäftsmodelle, Plattformansätze und MVP-Konzepte können aus diesen Daten entstehen?

Ziel des Hackathons ist es, konkrete Innovationspotenziale im Automotive Aftermarket sichtbar zu machen, datenbasierte Geschäftsmodelle zu validieren und Ansatzpunkte für mögliche Pilotprojekte mit Partnern aus Industrie, Wissenschaft und Start-up-Ökosystem abzuleiten.

Zielgruppe

Der Hackathon richtet sich an Studierende, Forschende, Start-ups sowie Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Automotive, Aftermarket, Telematik, Datenökonomie, künstliche Intelligenz, Mobilitätsservices und digitale Geschäftsmodelle.

Besonders angesprochen sind Teilnehmende mit Expertise oder Interesse in folgenden Bereichen:

• Automotive Aftermarket und Werkstattprozesse
• Telematik- und Fahrzeugdaten
• Datenanalyse, KI und Softwareentwicklung
• digitale Plattformen und datengetriebene Geschäftsmodelle
• Predictive Maintenance und Vehicle Lifecycle Services
• Mobilitätsdatenräume, Datenzugang und Datenmonetarisierung

Die Teilnahme bietet die Möglichkeit, gemeinsam mit Expertinnen und Experten aus Wirtschaft, Wissenschaft und Technologie praxisnahe Lösungen für den datengetriebenen Automotive Aftermarket zu entwickeln und aktiv an zukünftigen Geschäftsmodellen der Branche mitzuwirken.