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.