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Architektur für Nutzfahrzeugdiagnose und Telematik

Cojali präsentiert digitale Diagnose-, Komponentenremanufacturing- und Flottenmanagementtechnologien für den Schwerlastfahrzeugsektor.

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Architektur für Nutzfahrzeugdiagnose und Telematik

Cojali entwickelt und produziert Diagnosesysteme, elektronische Komponenten und Telematikplattformen für Nutzfahrzeuge, Landmaschinen und Schiffe. Diese Technologien adressieren die Integration von Fahrzeugdatennetzwerken, vorausschauende Wartung sowie das Lebenszyklusmanagement von Komponenten im Heavy-Duty-Aftermarket-Sektor. Die Systemarchitekturen und Hardwarelösungen werden auf der Automechanika Frankfurt präsentiert, die vom 8. bis 12. September 2026 in Frankfurt am Main stattfindet.

Komponentenfertigung und Remanufacturing
Cojali entwickelt Komponenten für Nutzfahrzeuge und bietet ein Sortiment mit 16.000 Referenzen in den Bereichen Kühlung, Bremsen, Federung und Getriebesysteme an. Darüber hinaus betreibt das Unternehmen einen eigenen Geschäftsbereich für das Remanufacturing von Komponenten. In dieser Sparte werden gebrauchte elektronische und mechanische Einheiten auf die werkseitigen Betriebsspezifikationen zurückgeführt. Dadurch entsteht ein zirkulärer Materialkreislauf, der die Ressourcennutzung optimiert und den Produktionsabfall innerhalb des Produktlebenszyklus von Heavy-Duty-Komponenten reduziert.

Multimarken-Diagnose und Integration von Telematiksystemen
Die Plattform Jaltest Diagnostics kommuniziert mit elektronischen Steuergeräten verschiedener Fahrzeugmarken und -architekturen. Sie liest Fehlercodes aus, erfasst Live-Sensordaten und führt bidirektionale Steuerungen für Systemkalibrierungen und Aktuatorprüfungen durch. Die Softwareinfrastruktur erhält jährlich drei Updates, um die Kompatibilität mit sich weiterentwickelnden Herstellerprotokollen sicherzustellen. Parallel dazu extrahiert die Plattform Jaltest Telematics Diagnosedaten aus der Ferne. Durch die Übermittlung von Fahrzeugparametern in Echtzeit an Flottenbetreiber ermöglicht das System eine vorausschauende Wartungsplanung, reduziert unerwartete mechanische Ausfälle und minimiert Betriebsstillstände.

Künstliche Intelligenz und Diagnosehardware
Diagnoseprozesse werden durch eine spezielle Hardwarelinie unterstützt, die die physischen Schnittstellen, Multiplexer und Kalibrierungsgeräte bereitstellt, die für die Reparatur von Nutzfahrzeugen erforderlich sind. Darüber hinaus entwickelt Cojali technische Schulungsmodule, um Werkstatttechniker im Umgang mit komplexen Fahrzeugnetzwerkarchitekturen zu schulen. Zur Vereinfachung physischer Reparaturen hat Cojali zudem eine auf künstlicher Intelligenz basierende Schnittstelle namens Jaltest AI entwickelt, die Techniker mittels Sprachsteuerung und Augmented Reality unterstützt. Das System blendet technische Schaltpläne und Diagnosedaten direkt in das Sichtfeld des Anwenders ein, sodass bei der manuellen Inspektion keine externen Bildschirme mehr erforderlich sind. Darüber hinaus haben Cojali und Knorr-Bremse das Projekt ESB Reman entwickelt – ein europäisches Remanufacturing-Netzwerk mit Fokus auf die Standardisierung von Ressourceneffizienz und die Reduzierung der Umweltbelastung bei der Komponentenaufbereitung.

Zusätzlicher Kontext: Dieser Abschnitt beschreibt technische Spezifikationen und Wettbewerbsvergleiche, die in der ursprünglichen Produktankündigung nicht enthalten waren
Im Bereich der markenübergreifenden Heavy-Duty-Diagnose stehen Systeme wie Jaltest im Wettbewerb mit Plattformen wie Texa Navigator und Bosch KTS Truck. Maßgebliche Vergleichskriterien in diesem Segment sind die Protokollabdeckung – beispielsweise J1939, J1708 und OBD-II – sowie die Frequenz von Datenbank-Updates, die erforderlich sind, um proprietäre Fehlercodes verschiedener Erstausrüster zu unterstützen. Die Integration von Remote-Diagnosefunktionen direkt in Telematikhardware hat sich inzwischen zu einer Standardanforderung moderner Flottenmanagementlösungen entwickelt und treibt den Wandel der Nutzfahrzeugbranche von reaktiven Reparaturprozessen hin zu proaktiver, datenbasierter Wartung voran.

Bearbeitet von dem Industriejournalisten Lekshman Ramdas mit Unterstützung von KI.

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