Mönchengladbach. Ein neuer KI-Algorithmus hilft dabei, Ladezeiten von E-Autos präzise vorherzusagen und verbessert so das Ladeerlebnis. Die Anwendung zeigt zudem die aktuellen Ladepreise an, vergleichbar mit dem Konzept an herkömmlichen Tankstellen – damit wird das Laden einfacher planbar.
KI verbessert Ladeerlebnis
Die steigende Zahl von Elektrofahrzeugen bringt neue Herausforderungen für Fahrer und Ladeinfrastruktur mit sich. Die KI Ladezeiten E-Auto Vorhersage von Scheidt & Bachmann bietet hier eine innovative Lösung. SIQMA FlowMax.AI nutzt Predictive Analytics und Machine Learning, um die Verfügbarkeit von E-Ladestationen genau zu prognostizieren. Mit kontinuierlicher Datenintegration berücksichtigt der Algorithmus Faktoren wie Standort, Wochentag, Uhrzeit und Wetter, um innerhalb von fünf Minuten zuverlässige Vorhersagen zu treffen.
Schwierige Umstände für Ladezeitprognosen
Ein zentrales Problem ist das menschliche Verhalten beim Laden. Während das Tanken von Benzin oder Diesel oft nur wenige Minuten dauert, variiert die Ladezeit bei E-Autos stark. Fahrer verbleiben oft längere Zeit an der Ladesäule, manchmal verbunden mit Einkäufen oder Aufenthalten in Cafés und Restaurants. Diese Faktoren erschweren die einfache Abschätzung der Verfügbarkeit von Ladepunkten.
Integration und Einsatz der Lösung
SIQMA FlowMax.AI kann als Komplettpaket mit einem digitalen Display namens „SIQMA Sign“ erworben werden, welches Ladepreise und lokale Angebote anzeigt. Alternativ ist die Lösung als Schnittstelle zur Integration in bestehende Plattformen und Apps verfügbar. Betreiber von Tankstellen und Ladeparks profitieren dadurch, da sie eine bessere Auslastung erzielen und ihre Kundenbindung steigern können.
„Die E-Mobilität wird den gesamten Markt in wenigen Jahren stark verändern. Mit SIQMA FlowMax.AI wollen wir die E-Mobilität so planbar gestalten wie herkömmliches Tanken“, sagte Jörg M. Heilingbrunner, CEO von Scheidt & Bachmann Energy Retail Solutions.
Welche Bedeutung das für die Region hat, zeigt der folgende Abschnitt.
Bedeutung der KI-Vorhersage für die Region
Für Städte und Gemeinden wie Mönchengladbach bedeutet die Entwicklung eine verbesserte Nutzung der Ladeinfrastruktur und weniger Wartezeiten für Elektrofahrer. Die präziseren Ladezeitprognosen können zur Erhöhung der Akzeptanz der E-Mobilität beitragen. Betreiber von Ladeparks erhalten wertvolle Instrumente, um auf Schwankungen der Auslastung zu reagieren und ihren Kundenservice zu optimieren. Zukünftig sind weitere Anwendungen denkbar, etwa eine bessere Vernetzung mit der städtischen Verkehrsinfrastruktur.
Die Lösung von Scheidt & Bachmann, unterstützt vom Technologieberatungsunternehmen Slalom Germany, ist schon im Einsatz und zeigt, wie Daten und Künstliche Intelligenz zur praktischen Verbesserung von Mobilitätsangeboten beitragen können. Weitere Informationen zur Ladeinfrastruktur und Entwicklungen in der E-Mobilität bietet etwa das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur BMVI.
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