¿Puede una estación de carga identificar un vehículo?

Los administradores de flotas buscan constantemente formas de hacer que sus operaciones de carga sean más eficientes, rentables, ecológicas y seguras.

El repostaje tradicional era sencillo. Los conductores llegan a una gasolinera, llenan el tanque y ya están en camino.

Con los vehículos eléctricos, la carga debe estar más coordinada y controlada. Si un vehículo eléctrico permanece cargado durante más tiempo del necesario, puede retrasar la carga de otro vehículo y provocar interrupciones en la programación.

Impacto de la carga incontrolada

Por ejemplo, imagine dos vehículos eléctricos de logística que están programados para entregas consecutivas.

Uno tarda 30 minutos más en cargarse de lo esperado. El primer conductor no lo denuncia porque piensa que se trata de un pequeño retraso. Esto crea un efecto dominó, ya que retrasa no solo el segundo vehículo, sino también varias otras entregas ese día.

Y eso sin mencionar el costo y implicaciones ecológicas del consumo de energía adicional.

La coordinación de programas de carga complejos es imposible sin una supervisión cuidadosa.

También hay desafíos de seguridad adicionales. Las flotas suelen cargar los vehículos eléctricos en varios lugares de un depósito grande. Incluso si el sitio es privado, es importante autorizar de forma segura al conductor o al vehículo y conciliar las facturas de carga de los vehículos eléctricos con las auditorías internas.

Para lograrlo, necesitas saber qué vehículo eléctrico está en qué cargador y durante cuánto tiempo. Ahí es donde la tecnología de carga inteligente y la inteligencia artificial pueden ayudar.

Pero antes de analizar la identificación de vehículos eléctricos impulsada por la IA, analicemos en profundidad algunos de los desafíos que surgen al utilizar métodos tradicionales.

Desafíos tradicionales de identificación de vehículos eléctricos

Hay tres tipos principales de identificación tradicional de vehículos eléctricos. Veamos cómo funciona cada uno y cuáles son las limitaciones.

1. No hay autenticación establecida

Muchas flotas no cuentan con ninguna medida de autenticación o identificación de vehículos eléctricos. En una configuración como esta, cualquier conductor puede simplemente aparcar, enchufar y el vehículo comenzará a cargarse inmediatamente.

Esto funciona bien para sitios pequeños, aislados y de un solo inquilino donde el monitoreo de vehículos eléctricos no es realmente relevante.

Sin embargo, para configuraciones más complejas, el método de no autenticación falla por los siguientes motivos:

• Falta de responsabilidad — En los sitios compartidos, utilizados por varias empresas, la responsabilidad es un problema.
• Problemas de acceso público — Los lugares con acceso público o semipúblico pueden provocar debates sobre el uso de los cargadores y la asignación de costos.
• Monitorización del tiempo de actividad — Si necesita monitorear el tiempo de actividad de manera eficiente, es crucial realizar un seguimiento de los vehículos.
• Supervisión — En sitios grandes y extensos, es poco práctico y lleva mucho tiempo supervisar manualmente la carga.
• Programación compleja — Es posible que se necesite un seguimiento específico de los vehículos eléctricos para garantizar que se cumplan los complejos cronogramas de funcionamiento.

2. RFID

La belleza de la RFID es su simplicidad y rentabilidad.

Se utiliza una tarjeta o etiqueta para autenticar a los conductores y sus vehículos en las estaciones de carga. Cada tarjeta RFID se asigna a un vehículo eléctrico individual y es posible que se adjunte un chip RFID a la llave del vehículo.

Con una amplia compatibilidad entre los cargadores de corriente alterna y continua, es una opción sólida para los administradores de flotas que refuerza la seguridad. No cabe duda de que la RFID supone un gran paso adelante con respecto al anterior método sin autenticación.

Sin embargo, el uso de la tecnología RFID para la identificación de vehículos eléctricos tiene algunas desventajas potenciales:

• Hardware adicional — Es posible que necesite hardware adicional, como lectores de tarjetas y escáneres.
• Pérdidas de tarjetas — Cuando los conductores pierden o dañan las tarjetas, se necesita una capa de administración para gestionar los reemplazos.
• Inconveniencia — Si los conductores usan varios vehículos, es posible que necesiten una variedad de tarjetas o fichas diferentes.

3. Identificación basada en enchufes

La identificación de conectores físicos o basados en enchufes utiliza una lógica simple: haga coincidir el enchufe con el tipo de vehículo.

Sin embargo, este sistema simple tiende a producir solo resultados simplistas, lo que conlleva una serie de inconvenientes:

• ID básica — Solo obtienes una identificación básica con este método, con muy poca información específica sobre el vehículo y la carga
• Engañoso — Puede llevar a tergiversar el tamaño de la batería o el estado de carga de un vehículo eléctrico, lo que lleva a datos de carga inexactos.
• Falta de escalabilidad — Difícil de ampliar, especialmente a medida que aumenta la variedad de vehículos eléctricos dentro de una flota o se utiliza una flota mixta.
• No está preparado para el futuro — Es probable que con el tiempo surjan nuevos enchufes y estándares de carga.
• Problemas de seguridad — Cualquier vehículo eléctrico con un enchufe compatible puede cargarse, lo que podría provocar un uso no autorizado.

Desafíos comunes de identificación de vehículos eléctricos

Falta de datos en tiempo real

Una cosa que tienen en común los tres métodos tradicionales de identificación de vehículos eléctricos es la incapacidad de proporcionar información en tiempo real sobre el vehículo o el estado de carga (SoC). Lo más habitual es que:

• Cargadores AC no suministre información sobre el SoC.
• Cargadores DC tienden a obtener mejores resultados y, a menudo, proporcionan datos sobre el SoC y otros detalles pertinentes. Pero, en general, la información disponible directamente desde el cargador de corriente continua es limitada.

Sin acceso a datos en tiempo real, es difícil optimizar tus estrategias de carga, ya que no tendrás una idea clara de lo que está sucediendo.

Desafíos de escalabilidad

El rápido aumento de la adopción de vehículos eléctricos significa que los métodos de identificación tradicionales ya no son lo suficientemente buenos, por las siguientes razones:

• Administración de infraestructuras — Los sistemas tradicionales no se adaptan bien a las crecientes infraestructuras de carga, ya que son intrínsecamente inflexibles.
• Problemas de congestión — Con más vehículos que utilizan procesos de identificación lentos y tradicionales, las estaciones de carga pueden congestionarse rápidamente.
• Recursos desperdiciados — A medida que las flotas de vehículos eléctricos se amplían, es posible que se desperdicien recursos como la mano de obra y la energía.

Identificación de vehículos eléctricos impulsada por IA: una nueva era para las flotas de vehículos eléctricos

La identificación automática de modelos y especificaciones precisos de vehículos eléctricos con motores de IA es algo innovador. Proporciona a los administradores de flotas una forma adaptable, fiable y escalable de obtener datos fiables y garantizar una autorización precisa de los cargadores.

¿Cómo reconocen los algoritmos de IA los vehículos eléctricos?

Los algoritmos de IA utilizan la visión artificial y el reconocimiento de patrones para identificar los vehículos eléctricos a través de una red de cámaras y sensores.

Los modelos de aprendizaje profundo han sido entrenados para analizar las características de los vehículos, como la forma, el logotipo y la matrícula. El motor de inteligencia artificial compara las imágenes capturadas con los datos del modelo para identificar el vehículo eléctrico, utilizando una variedad de puntos de referencia para garantizar la precisión.

Beneficios de la identificación mediante IA

• Operaciones de carga simplificadas — Reduce el tiempo dedicado a las verificaciones y elimina los errores humanos.
• Ecosistema cohesivo — Recopile y analice datos de manera más eficiente con una integración fluida entre los sistemas de carga inteligentes impulsados por IA (como Ampcontrol) y el software de gestión de flotas.
• Altamente escalable — A medida que amplias tu flota, la solución impulsada por la IA evoluciona contigo a medida que aprende y se adapta a los nuevos modelos de vehículos eléctricos.
• Aumente la eficiencia — Recopile datos en tiempo real, lo que le permitirá detectar las ineficiencias de carga y solucionarlas al instante.
• Ahorro de costes — El aumento de la eficiencia se traduce en ahorros de costos reales, como la reducción del consumo de energía, la minimización del tiempo de inactividad, la disminución del desgaste del cargador y la reducción de los costos de administración.
• Más sostenible — Logre sus objetivos medioambientales optimizando la carga para reducir el desperdicio de energía.
• Análisis predictivo — Obtenga información detallada sobre las necesidades de carga de los diferentes vehículos de la flota. Esto te permite planificar los mejores métodos y tiempos de carga con antelación.

Conclusión

Debe adaptarse a los tiempos si quiere mantenerse a la vanguardia en el mundo en rápida evolución de la gestión de flotas de vehículos eléctricos.

La tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático está revolucionando todos los aspectos de la vida en este momento, y la carga de vehículos eléctricos no es una excepción.

Los métodos anticuados de identificación de vehículos eléctricos frenan las ganancias de eficiencia y las oportunidades de ahorro de costos, así que no caiga en esa trampa.

Invertir en software de identificación y carga inteligente de vehículos eléctricos impulsado por IA, como Ampcontrol para flotas de vehículos eléctricos preparará sus operaciones para el futuro, permitirá un rápido escalado y elevará sus credenciales ecológicas.

Para obtener más información sobre cómo Ampcontrol puede ayudarte a alcanzar nuevos niveles de eficiencia de carga, ponte en contacto con reserve una demostración hoy.

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