Die Ladepunkte melden selbsttätig in Echtzeit eine Vielzahl technischer Parameter sowie die Auslastung an das E.on-Rechenzentrum. Dort analysiert eine KI, die von einem Expertenteam der E.on Innovation selbst entwickelt wurde, diese Daten und informiert das Team sofort bei Abweichungen.
Die KI kann unter anderem feststellen, wenn an einem Ladepunkt beispielsweise ein Rückgang der Ladeaktivitäten oder wiederholte Abbrüche des Ladevorgangs auftreten – dann kann sofort eine zusätzliche Analyse und bei Bedarf eine Instandsetzung der entsprechenden Säule außerhalb des geplanten Service-Intervalls angestoßen werden.
„Damit ist das neue KI-Monitoring eine optimale Unterstützung für unsere Teams, die Tag für Tag im Einsatz sind, um die bestmögliche Ladepunkt-Performance für unsere Kundinnen und Kunden sicherzustellen“, sagt Mathias Wiecher, bei E.on für das Elektromobilitätsgeschäft verantwortlich. Ein weiterer Vorteil: Das Tool liefert durch seine Datenvielfalt und Detailtiefe eine substanzielle Zeitersparnis im Vergleich zur heute gängigen Fernwartungsmethode. In Kürze sollen neben Deutschland, Schweden und Dänemark weitere E.on Regionen an das KI-System angebunden werden.
Der nächste Schritt: Defekte erkennen, bevor sie eintreten
„E.on Innovation arbeitet bereits an der nächsten Ausbaustufe des Systems: der vorausschauenden Wartung, so genannter ‚Predictive Maintenance‘. Dabei soll die KI geringfügige Abweichungen bei den technischen Parametern der Ladesäule erkennen und bereits eine Instandsetzung veranlassen, bevor der Defekt am entsprechenden Bauteil überhaupt eintritt und es zur Störung kommt“, sagt Dr. Lioudmila Simon, zuständig für Innovationsprojekte in der Elektromobilität bei der E.on Innovation.
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