Die Wiederverwendung von Lithium-Ionen-Batterien (LIBs) aus der Zweitnutzung bietet eine nachhaltige Lösung für Anwendungen wie leichte Elektrofahrzeuge (LEVs) oder stationäre Energiespeicher. Begrenzte Informationen über Nutzungshistorie und Zustand erschweren jedoch die effektive Wiederverwendung. Diese Studie stellt einen hybriden Modellierungsansatz (HM) vor, der ein datenbasiertes Modell (DDM) mit einem physikbasierten Modell (PBM) kombiniert, um den Batteriezustand zu bewerten und die zukünftige Leistung vorherzusagen. Trainiert mit experimentellen Daten von NMC811-Zellen zeigt der Ansatz großes Potenzial für die präzise und flexible Bewertung von Zweitnutzungsbatterien.