Die 48V-Elektrifizierung von Fahrzeugantrieben ist eine wichtige Technologie zur Reduktion von CO2-Emissionen. Höchst effiziente Betriebsstrategien von 48V-Hybridantrieben müssen die vielfältigen Fahrleistungsanforderungen des Kundenbetriebs an die Antriebsstrangkomponenten und die während des Betriebs ausgestoßenen Schadstoffe berücksichtigen. Die Kenntnis bevorstehender Fahrsituationen ermöglicht eine Minimierung von CO2- und Schadstoffemissionen. In dieser Arbeit wird hierfür eine prädiktive Betriebsstrategie entwickelt. Das Ziel ist es, Potentiale der prädiktiven Betriebsstrategie bei der Optimierung von CO2- und Schadstoffemissionen im Kundenbetrieb unter Berücksichtigung des thermischen Verhaltens von Antriebsstrangkomponenten aufzuzeigen. Hierfür wird eine Methodik zur Prädiktion des Fahrprofils entwickelt. Auf dieser Basis werden vorausliegende Fahrleistungsanforderungen auf einer Route im Kundenbetrieb und ein daraus zu erwartendes Verhalten von CO2- und schadstoffrelevanten Antriebsstrangkomponenten vorhergesagt. Mittels Simulationen werden kritische Fahrprofilarten und daraus resultierende kritische Betriebszustände identifiziert und durch eine intelligente Adaption von Steuerparametern der Betriebsstrategie vermieden. Weiterhin wird der Einfluss der Umgebungstemperatur und des Fahrstils bei der zugrunde gelegten multikriteriellen Optimierung aufgezeigt.