E-Mobility

Experten in Data Science

E-Mobilität trifft auf KI

Ein intelligenter Einsatz von Technologie ermöglicht einen wesentlich höheren Kundennutzen in der E-Mobilität

Der Wandel hin zur E-Mobilität ist in vollem Gange.

Die Etablierung dieser Technologie bietet die Chance neue Technologien zu integrieren, um eine wesentlich höhere Automatisierung und besseren Kundennutzen zu erreichen, z.B.:

1. Steuerung & Optimierung

Automatische Überwachung und Optimierung der Technik, E-Autos und Ladeeinrichtungen

2. Forschung & Entwicklung

Nutzung der Betriebsdaten von E-Autos für die zukünftige Entwicklung

3. Bedienung

Intelligentere Fahrzeugsteuerung, z.B. Standklima, Überwachung per Kameras

4. Abrechung und Pricing

Sämtliche Abrechungen von öffentlichem Laden per App

5. Routenplanung

Routen-Navigation inkl. Ladestopps

Anwendungsfälle von Machine Learning in der E-Mobilität von ITM

Use Case: Dynamic Pricing bei Ladesäulen

Dynamische Preisgestaltung in Situationen von schwankender Nachfrage bei gleichbleibendem Angebot führt zu besserer Auslastung, höherer Profitabilität und höherer Kundenzufriedenheit. Mir machen es für HPC-Ladestationen möglich.

Beitrag: Batteriedegradation

Die Analyse von einem Datensatz über die Degradation von E-Auto-Batterien gibt Einblick in die verantwortlichen Faktoren.