Tech Layer · Cross-Product AI

Die KI-Engine hinter uRent.

Vier AI-Komponenten, integriert in jeder Vermieter-Aktion. Transparent, erklärbar, outcome-getrieben.

Technische Dokumentation Im Fleet OS sehen

R01–R13 produktiv · 14-Tage-Evaluation · Audit-sicher

Fleet Intelligence Engine

Live

Input Layer

▸Telematik

847 events/min

▸Buchungen

120 active

▸Marktdaten

45 signals

Rule Evaluation

⚙R01 · Dynamic Pricingconf: 0.92

⚙R04 · Maintenance Windowconf: 0.88

⚙R07 · Idle Fleet Alertconf: 0.95

⚙R09 · Yield Rebalancingconf: 0.79

⚙R12 · Demand Forecastingconf: 0.85

Action Queue

#1Preis +12 € · BMW 3erscore: 0.847

#2Service BMW 5er vorziehenscore: 0.712

#3Rebalance · VW T6 nach MUCscore: 0.654

Komponenten

Vier Engines, ein System.

HAL PREDICTIVE

Wartungsprognose

Analysiert Telematik-Daten (OBD2, GPS, Sensorik) in Echtzeit. Erkennt Ausfall-Muster, bevor sie zu Defekten führen.

▸Risiko-Score (0–100) pro Fahrzeug
▸Vorhersage 7 Tage im Voraus
▸Automatisches Werkstatt-Ticket bei kritischer Prognose
▸Confidence-Intervall + Reparatur-Kostenschätzung

Integration: Fleet OS · Werkstatt-Tickets-Modul

FLEET INTELLIGENCE

Handlungsempfehlungen

Regelbasierte Engine mit Outcome-Evaluation. Jede Empfehlung erklärbar, jede Wirkung messbar, jede Fehlentscheidung als Lernsignal.

▸13 produktive Regeln (R01–R13)
▸Priority-Scoring: Impact × Confidence / Cost
▸Simulation-Mode + Bundle-Engine
▸Auto-Apply mit Safety-Layer (opt-in)

Integration: Fleet OS · Dashboard + Empfehlungs-Queue

YIELD FORECASTING

Preisoptimierung

Prognostiziert Umsatz pro Fahrzeug für die nächsten 7 Tage. Liefert Preisempfehlungen zur Optimierung von Auslastung und Umsatz.

▸7-Tage-Umsatzprognose pro Fahrzeug
▸Dynamic Pricing basierend auf Auslastung + Saison
▸Rebalancing-Empfehlungen zwischen Depots
▸Ist-vs-Soll-Ertragsvergleich

Integration: Fleet OS · Dashboard + Depot-Analytics

MARKET INTEL

Marktanalyse

Aggregiert externe Datenquellen: Wettbewerber-Preise, lokale Events, Wetter-Muster. Verfeinert Demand-Prognosen und Preisempfehlungen.

▸Top-3-Anbieter-Tracking pro Kategorie
▸Event-Detection (Messen, Konzerte, Sport)
▸Wetter-Korrelation mit Buchungsmustern
▸MarketSignal-Feed in Fleet Intelligence

Integration: Fleet OS · Fleet-Intelligence-Modul

Priorisierung

Transparente Priorisierung. Keine Blackbox.

Jede Empfehlung folgt einer offenen Formel. Die Eingangsgrößen sind in der UI einsehbar.

priority.py

1# Priority Score Calculation
2def calculate_priority(action):
3    impact = action.expected_impact_eur
4    confidence = weighted_average([
5        factor.value * factor.weight
6        for factor in action.confidence_factors
7    ])
8    cost_weight = EFFORT_MAP[action.effort]
9    # trivial=1, low=2, medium=4, high=8
10 
11    return (impact * confidence) / cost_weight

Transparente Scoring-Formel. Jede Empfehlung in Fleet OS zeigt diese Werte im Explain-Dialog — keine Blackbox, keine proprietären Magie-Algorithmen.

Learning Loop

Das System lernt aus Erfolgen und Misserfolgen.

Jede angewendete Empfehlung wird nach 14 Tagen evaluiert. Die tatsächliche Wirkung fließt in zukünftige Confidence-Werte ein.

Step 1

Empfehlung generiert

Regel feuert mit Priority-Score.

Step 2

Vermieter wendet an

Nutzer akzeptiert oder verwirft im Dashboard.

Step 3

14 Tage Evaluation

Outcome-Messung pro Aktion.

Step 4

Outcome klassifiziert

successfulpartialfailed

Step 5↻ Loop

Confidence angepasst

Lernsignal fließt in nächste Regel-Auswertung.

Step 5 → Step 1 · Closed Feedback Loop

Safety Layer

AI-Aktionen mit Guard-Rails.

Fleet Intelligence kann Empfehlungen auch selbstständig ausführen. Der Safety-Layer begrenzt diese Autonomie hart.

auto_apply_safety_config.yml

1# auto_apply_safety_config.yml
2min_confidence:        0.95
3max_impact_eur:        500
4allowed_effort:        [trivial, low]
5daily_action_limit:    5
6undo_window_hours:     24
7rollback_on_confidence_drop: 0.85
8 
9audit_log:             required
10default_state:         disabled  # User aktiviert per Regel-Kategorie

Auto-Apply ist standardmäßig deaktiviert. Nutzer aktivieren es explizit pro Regel-Kategorie im Dashboard.

Teil des uRent-Ökosystems

Ein System pro Produkt. Ein Datenbestand für alles.

uRent ist eine Produktsuite für professionelle Fahrzeugvermietung in Deutschland. Jedes Produkt löst ein eigenes Problem — gemeinsam lösen sie den ganzen Betrieb.

Fleet OS

Kalender, Buchungen, Wartung und KI-Prognosen in einem Tool.

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Studio

Geplant Q3 2026

Eigene Domain, eigenes Branding. In zehn Minuten live.

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Marketplace

In Entwicklung

Dein Fahrzeug, direkter Mieter-Kontakt ohne Provisionen.

Mehr →

Integration

Integration in uRent-Produkte.

Produkt	Intelligence-Komponenten	Status
Fleet OS	HAL, Fleet Intelligence, Yield Forecasting, Market Intel	produktiv
Studio	Preisempfehlungen	geplant Q3 2026
Marketplace	Relevanz-Ranking, Demand-Matching	in Entwicklung

Technische Dokumentation →Fleet OS im Demo sehen →Partnership anfragen →

uRent Intelligence ist keine standalone-kaufbare Komponente.
Integriert in Fleet OS-Abos. Für strategische Partnerschaften mit API-Zugriff: kontakt@urent-rental.de

1# Priority Score Calculation

2def calculate_priority(action):

3 impact = action.expected_impact_eur

4 confidence = weighted_average([

5 factor.value * factor.weight

6 for factor in action.confidence_factors

7 ])

8 cost_weight = EFFORT_MAP[action.effort]

9 # trivial=1, low=2, medium=4, high=8

11 return (impact * confidence) / cost_weight

1# auto_apply_safety_config.yml

2min_confidence: 0.95

3max_impact_eur: 500

4allowed_effort: [trivial, low]

5daily_action_limit: 5

6undo_window_hours: 24

7rollback_on_confidence_drop: 0.85

9audit_log: required

10default_state: disabled # User aktiviert per Regel-Kategorie

Produkt

Intelligence-Komponenten

Status

Fleet OS

HAL, Fleet Intelligence, Yield Forecasting, Market Intel

produktiv

Studio

Preisempfehlungen

geplant Q3 2026

Marketplace

Relevanz-Ranking, Demand-Matching

in Entwicklung