Abschätzung von Lernraten für die Kostenentwicklung von Traktionsbatterien in Plug-In Elektrofahrzeugen am Beispiel von den USA und Deutschland

Abstract

Der Umbau des Mobilitätsektors auf elektrische Antriebskonzepte beschäftigt Forscher und Ingenieure schon lange. Um die zukünftige Preisentwicklung abschätzen zu können, wird gerne mit Prognosen auf Basis des Konzepts der Erfahrungskurven gearbeitet. Die dazu notwendigen Lernraten werden meist aus historischen Beispielen übernommen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich daher mit der Fragestellung, welche Werte sich für diese Lernraten aus den aktuell entwickelnden Märkten für Elektrofahrzeuge abschätzen lassen. Beispielhaft wurden daher die USA und Deutschland näher untersucht. Durch eigenständige Recherche wurde die Preisentwicklung sowie die Verkaufsstatistiken für beide Länder mit einer monatlichen Auflösung nachvollzogen. Auf Basis dieser Daten wurden Lernraten für das jeweilige Fahrzeug als Ganzes, sowie den dem Elektroantrieb entsprechenden Kostenanteil inklusive Traktionsbatterie berechnet. Dabei hat sich gezeigt das die in der Praxis gefundenen Lernraten stark von den oft getroffenen Annahmen abweichen. Dies wird jedoch als Anzeichen gesehen das die derzeit verfügbaren Daten noch keine ausreichend Aussagekräftigen Bewertungen zulassen. Aufbauend auf dieser Arbeit erscheint eine erneute Betrachtung, wenn weitere Daten hinzugekommen sind, vielversprechend.

The ongoing shift towards electric drive concepts in the mobility sector has captivated scientists and engineers from the start. Experience curves have proven to be a valuable tool for assessing future price developments of products. The required learning rates for this approach are generally based on examples from history. This paper discusses which values for these learning rates can be estimated based on data derived from the emerging market for electrical vehicles. For this paper the U.S. and German markets have been exemplarily investigated in detail. Through independent research both price developments and sales statistics have been reconstructed with a monthly resolution for both countries. Based on this data learning rates were calculated for electric vehicles as a whole, as well as their electric drive components including the traction battery. It was found that observed learning rates differ significantly from the ones assumed. The conclusion has been drawn that currently available data does not yet permit sufficiently meaningful prognoses. Based on theses findings future analysis of this matter seems promising as more exhaustive data becomes available.