2 mars 2024
IA

L’Intelligence Artificielle optimise l’exploitation des infrastructures de recharge

L’avènement de la mobilité électrique et de l’infrastructure de recharge nécessaire est de plus en plus évident chaque année.

Cependant, avec l’augmentation de la disponibilité des investissements, les attentes pour un modèle d’entreprise durable augmentent également. La minimisation des coûts d’exploitation et l’augmentation de la disponibilité des bornes de recharge jouent un rôle important à cet égard. C’est pourquoi Stefan Herr, d’Evercharge (E.ON Group Innovation GmbH), nous propose cet article invité.

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Les temps où les bornes de recharge étaient présentées comme des projets de vitrines innovants sont derrière nous. Selon McKinsey, seulement pour l’infrastructure de recharge publique, sans tenir compte des coûts d’expansion des réseaux électriques, environ 40 milliards d’euros seront investis d’ici 2030. Les hubs de recharge déjà construits sont généralement équipés de plus de 20 points de recharge rapide, témoignant ainsi de la tendance et des attentes des exploitants. Les temps de fonctionnement des bornes de recharge doivent être maximisés pour éviter les coûts de maintenance, augmenter la rentabilité et assurer la satisfaction des clients.

Cependant, le nombre croissant de points de recharge entraîne également une augmentation des données, des pannes et donc des coûts pour les équipes d’exploitation.

Comme les systèmes informatiques actuels (backend IT) dans la mobilité électrique doivent couvrir un large éventail de tâches, de la configuration à l’itinérance en passant par la facturation des utilisateurs, de nombreux exploitants souhaitent disposer d’un outil adapté pour résoudre efficacement les défis actuels et permettre une expansion future.

L’intelligence artificielle peut éviter les manipulations manuelles.

Comparé à d’autres domaines industriels, l’intelligence artificielle peut mettre en avant ses avantages lorsqu’il s’agit d’analyser et d’interpréter des données volumineuses. Idéalement, des relations seront établies qui ne reposaient auparavant que sur l’expérience de certains employés. Avec l’avantage évident que l’apprentissage en réseau est possible à tout moment de la journée et que des mesures peuvent être dérivées…

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Source : www.electrive.net

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