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April 22, 2025
Wenn es um den Betrieb einer Elektrofahrzeugflotte geht, ist Ihre Ladeinfrastruktur die Lebensader, die dafür sorgt, dass alles reibungslos und pünktlich funktioniert.
Für Flottenmanager können Ladeprobleme oder Stromausfälle zu Kopfschmerzen wie Verzögerungen, zusätzlichen Kosten und unzufriedenen Stakeholdern führen.
Da Elektrofahrzeuge auf der ganzen Welt immer beliebter werden, wird die Zuverlässigkeit von Ladegeräten in Zukunft ein wichtiges Anliegen sein. Flotten müssen Ausfallzeiten um jeden Preis vermeiden.
Ein aktuelles Bloomberg-Bericht hat gezeigt, dass die Akzeptanz von Elektrofahrzeugen weltweit sprunghaft ansteigt. Der Umsatz stieg von 10,5 Millionen im Jahr 2022 auf rund 27 Millionen, die bis 2026 prognostiziert werden. Es wird erwartet, dass Elektrofahrzeuge bis 2026 30% der Verkäufe neuer Personenkraftwagen ausmachen werden, gegenüber 14% im Jahr 2022.
Die beschleunigte Einführung von Elektrofahrzeugen ist hauptsächlich auf das wachsende Umweltbewusstsein zurückzuführen. Der Klimawandel und der Druck, den CO2-Fußabdruck zu reduzieren, treiben die Welt in Richtung umweltfreundlicher Verkehrsmittel.
Intelligentes Laden kann an beiden Fronten helfen - Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit.
In diesem Leitfaden werden wir uns mit einigen der häufigsten Herausforderungen bei Ladegeräten für Elektrofahrzeuge befassen und darauf, wie KI-gestützte intelligente Ladesoftware Flotten dabei hilft, diese zu überwinden.
Robustes Laden ist für Langstreckenreisen und den zuverlässigen täglichen Betrieb unerlässlich. Dies gilt insbesondere für Flotten, die den ganzen Tag oder die Nacht über ihren Betrieb aufrechterhalten müssen — z. B. Logistik, Busse und gewerbliche Dienste.
Mit einer zuverlässigen Ladeinfrastruktur können Flotten die Auswirkungen der folgenden Probleme vermeiden oder begrenzen:
Am wichtigsten ist, dass eine solide Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge es den Flotten ermöglicht, Beständigkeit und Pünktlichkeit. Dies sind wichtige Verkaufsargumente für die meisten Logistik- und Handelsdienstleister.
Ausfallzeiten von Ladegeräten für Elektrofahrzeuge können verschiedene Ursachen haben.
Eines der größten Probleme der Elektrofahrzeugbranche ist die schlechte Wartung. EIN aktuelle Studie der University of California stellte fest, dass 27,5% der 657 DC-Schnellladegeräte in der San Francisco Bay Area zum Zeitpunkt der Studie außer Betrieb waren.
Wenn man sich an die obige Statistik halten kann, dann deutet sie auf drei Dinge hin:
Schauen wir uns ein Beispiel an.
Stellen Sie sich vor, Sie kommen an einem Montagmorgen in Ihrem Logistikdepot an und stellen fest, dass eines Ihrer Hauptladegeräte nicht funktioniert. Fahrzeuge stehen in einer Warteschlange, was zu Verzögerungen beim Versand führt. Ohne Lademanagement-Software könnte der Fehlerbehebungsprozess wie folgt aussehen:
Trotz all dieser Überprüfungen bleibt die Ursache ein Rätsel. Erst wenn Sie einen Techniker hinzuziehen, der einen gründlichen Diagnosetest durchführt, wird ein kleinerer Fehler in der internen Schaltung als das Problem identifiziert.
Zu diesem Zeitpunkt hat sich Ihr Betrieb um vier Stunden verzögert, was zu verärgerten Fahrern, verärgerten Kunden und Umsatzeinbußen geführt hat.
Es ist ziemlich offensichtlich, dass dies nicht die effizienteste Methode ist, um Ladegerätediagnosen durchzuführen und Probleme zu beheben.
Zum Glück gibt es eine Alternative zu diesem Problem, die Ihnen hilft, die Betriebszeit des Ladegeräts aufrechtzuerhalten — eine KI-gestützte intelligente Lademanagementsoftware.
Fortschrittliche intelligente Lademanagementsysteme, die auf KI basieren, wie Amp-Control, bieten eine Reihe wichtiger Vorteile:
Kehren wir zum Beispiel für ein Logistikdepot zurück.
Anstatt stundenlang zu versuchen, das Problem zu diagnostizieren, verfügt das Depot diesmal über ein intelligentes Ladesoftwaresystem. In diesem Fall erkennt die Software ungewöhnliche Temperaturschwankungen in der Schaltung des Ladegeräts. Dies deutet auf einen internen Fehler hin, der behoben werden kann, bevor ein vollständiger Ausfall verursacht wird.
Das System kann Muster erkennen, die in der Vergangenheit zu Ausfällen geführt haben, wie z. B. Verschleiß und Degradation von Teilen. Anstatt dass Teile ausfallen und die Maschine ausfällt, erhalten Sie eine Vorwarnung, um Teile präventiv auszutauschen, was Zeit und Geld spart.
Selbst ohne Früherkennung beschleunigen Diagnosetools die Problemlösung, sobald sie auftreten. Ladegeräte können aus der Ferne überprüft und sogar neu gestartet werden, ohne dass ein Techniker erforderlich ist. Dadurch werden Ausfallzeiten drastisch reduziert und Reparaturen beschleunigt.
Eines der wichtigsten Dinge, auf die Sie bei einem KI-gesteuerten Softwaresystem für intelligentes Laden achten sollten, ist, wie gut es sich in Ihre Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge integrieren lässt.
Ampcontrol verbindet sich beispielsweise direkt mit OCPP-Ladepunkten, Fahrzeugtelematik, Energiezählern und Versorgungssignalen. Dieser integrative Ansatz ermöglicht es Ihnen, eine Vielzahl von Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren und Diagnosen aus der Ferne durchzuführen.
Darüber hinaus kann die Software durch die Synchronisierung mit Fahrzeugplanungssystemen vorhersagen, wann Fahrzeuge aufgeladen werden müssen. Die Software kann auch dazu beitragen dynamische Verwaltung der Last, um sicherzustellen, dass die Leistung optimal auf die aktiven Ladevorgänge verteilt wird.
Intelligente Ladesoftware kann auch in Solar- und Messsysteme integrieren um die Energiekosten und CO2-Emissionen weiter zu senken sowie auf Versorgungsereignisse zu reagieren und potenziell zusätzliche Einnahmen durch Vehicle-to-Grid-Initiativen zu erzielen.
Ampcontrol bietet außerdem eine Verfügbarkeit von 99,995% und 24/7-Support, die weiter dazu beitragen, Ladeunterbrechungen zu minimieren.
In diesem Abschnitt werden wir uns genauer ansehen, was KI-gestützte Smart-Charging-Software tut, wie sie funktioniert und welche positiven Auswirkungen die Ausfallzeiten von Ladegeräten für Elektrofahrzeuge haben.
Intelligente Ladesoftware greift auf riesige Datenmengen wie Ladeprotokolle, Aktivitäten und Flottendetails zu und speichert sie. Anschließend werden Algorithmen verwendet, um Lademuster und Trends für Elektrofahrzeuge zu analysieren. Dies führt zu wertvollen Erkenntnissen und Handlungsempfehlungen zur Optimierung des Ladevorgangs.
Integrierte Datenanalysen helfen dabei, Unregelmäßigkeiten zu erkennen, Ladefehler zu antizipieren und eine unzureichende Auslastung der Ladestationen zu erkennen. Sie können auch Warnmeldungen einrichten, um Sie über das Auftreten von Problemen zu informieren, indem Sie den aktuellen Betrieb überwachen und Sie durch die Analyse historischer Daten auf mögliche bevorstehende Probleme aufmerksam machen.
Ein manueller und reaktiver Ansatz beim Laden von Elektrofahrzeugen ist alles andere als optimal. Es gibt zu viele Anforderungen, als dass ein solcher Ansatz reibungslos funktionieren könnte:
Ein reaktiver Ansatz stützt sich oft auf voreingestellte Zeitpläne oder manuelle Eingaben. Ein KI-gestütztes System kann dagegen so programmiert werden, dass es sofort proaktive Entscheidungen trifft.
Egal, ob es darum geht, die Stromverteilung aufgrund plötzlicher Netzänderungen anzupassen oder einen Ladevorgang aufgrund erkannter Fehler zu unterbrechen, es kann so konfiguriert werden, dass es sofort reagiert.
Das cloudbasierte System von Ampcontrol ist in der Lage, Daten proaktiv in Echtzeit zu analysieren und darauf zu reagieren und eine Verbindung zu jedem EV-Ladegerät herzustellen, indem OCPP um es automatisch zu steuern.
Wenn die Software beispielsweise potenzielle Ladefehler oder Inkonsistenzen feststellt, kann sie den Ladevorgang schnell unterbrechen oder ändern. Dies verhindert potenzielle Schäden und Ineffizienzen. Ebenso kann das System, wenn ein Ausfall der Netzenergieversorgung festgestellt wird, bestimmten Ladevorgängen Priorität einräumen, um sicherzustellen, dass wichtige Fahrzeuge weiterlaufen.
Ein fortschrittliches Softwaresystem für intelligentes Laden wie Ampcontrol lernt ständig dazu. Da es die Leistung des Ladegeräts überwacht, Ladefehler bewertet und Energieverbrauchsmuster verfolgt, wendet es auch maschinelles Lernen an, um die Ergebnisse zu verbessern. Das System ist so konzipiert, dass es seine Algorithmen und Entscheidungsfähigkeiten automatisch verfeinert.
Beispielsweise kann die Software von Ampcontrol die Stromverteilung präventiv anpassen oder Ressourcen effektiver zuweisen, indem sie die typischen Energieverbrauchsraten während bestimmter Stunden erkennt oder Muster in den Fahrzeugplänen und dem entsprechenden SoC (State of Charge) erkennt.
Im Laufe der Zeit führt dieser iterative Verbesserungsansatz zu Vorteilen wie niedrigeren Energiekosten, einer höheren Betriebszeit des Ladegeräts und einer Minimierung manueller Eingriffe vor Ort. Dies ist zu sehen in der Fall Revel, wo es Ampcontrol gelang, 45% seiner Energiekosten zu senken und eine unglaubliche Verfügbarkeit von 99,999% zu gewährleisten.
Hier finden Sie einen kurzen Überblick über die betrieblichen Vorteile und Funktionen, die eine KI-gestützte intelligente Ladesoftware einer Elektrofahrzeugflotte bieten kann.
Anstatt auf Fehler zu reagieren, antizipiert KI sie. Es analysiert aktiv Nutzungsdaten und Verschleißmuster, um vorherzusagen, wann eine Komponente wahrscheinlich ausfallen wird, und veranlasst die Wartung, bevor es zu einem Ausfall kommt.
KI bewertet die aktuelle Netzlast, die Anzahl der aktuell geladenen Fahrzeuge, ihren Batteriestatus und mehr. Dann weist sie die Energie dynamisch dort zu, wo sie am dringendsten benötigt wird. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass kein Ladegerät überlastet wird und jedes Fahrzeug effizient aufgeladen wird — insbesondere bei geschäftskritischen Fahrzeugen.
Die Software lernt, Benutzermuster zu verstehen, wie z. B. Spitzenladezeiten oder bevorzugte Ladestufen. Diese Analyse kann verwendet werden, um die Stromverteilung zu optimieren oder Benutzern verbesserte Ladepläne vorzuschlagen.
Die Software wählt die umweltfreundlichsten Energiequellen aus, die zu einem bestimmten Zeitpunkt verfügbar sind, und fördert so umweltfreundliches Laden und reduziert den CO2-Fußabdruck.
KI antizipiert Zeiten mit hoher Nachfrage im Voraus, sodass Versorgungsunternehmen Ressourcen vorbereiten können und Benutzer sich auf überarbeitete Ladepläne einstellen können.
Mithilfe von KI analysiert die Software Trends auf dem Energiemarkt, um kostengünstige Ladezeiten zu empfehlen, einen nachhaltigen Verbrauch zu fördern und den Nutzern zu helfen, von niedrigeren Tarifen zu profitieren.
Neben der Auswahl und Implementierung der richtigen KI-Software für intelligentes Lademanagement gibt es noch weitere wichtige Schritte, die Sie ergreifen können, um einen reibungslosen Ladevorgang zu gewährleisten.
Der jüngste Anstieg der weltweiten Akzeptanz von Elektrofahrzeugen unterstreicht die Bedeutung einer zuverlässigen Ladeinfrastruktur für das Flottenmanagement.
Verschiedene Faktoren, von Hardwareausfällen bis hin zu menschlichem Versagen, können zu Ausfallzeiten des Ladegeräts führen. Ein Ausfall des Ladegeräts hat negative Auswirkungen auf den Flottenbetrieb, die Kosten und den Ruf.
KI-gestützte intelligente Lademanagementsoftware wie Ampcontrol verwendet fortschrittliche Algorithmen, Echtzeitdaten und maschinelles Lernen, um den Ladevorgang zu optimieren. Sie kann helfen, Probleme vorherzusehen und die Betriebszeit des Ladegeräts zu erhöhen, indem sie einen proaktiven Ansatz zur vorausschauenden Wartung verfolgt.
Neben der Software müssen Flottenmanager hochwertige Ladegeräte auswählen, eine robuste Netzwerkkonnektivität sicherstellen, regelmäßige Wartungsprogramme implementieren und angemessene Schulungen anbieten, um unnötige Ausfallzeiten beim Ladegerät für Elektrofahrzeuge zu vermeiden.
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