Neues KI-Tool berechnet Verweildauer von E-Autos an Ladesäulen

Scheidt & Bachmann Energy Retail Solutions ist ein Spezialist für Tankstellen- und Energielösungen und stellt mit SIQMA FlowMax.AI nun eine KI-gestützte Lösung für E-Auto-Fahrer vor. Diese soll „Verfügbarkeit, Auslastung und Preistransparenz von Ladestationen in Echtzeit vorhersagen“, wie das Unternehmen aus Mönchengladbach mitteilt. Das Tool soll dabei E-Auto-Fahrern und Ladestationsbetreibern gleichermaßen Vorteile bringen. Denn während Fahrer einen schnellen Überblick über die Verfügbarkeit von Ladesäulen gewinnen und über die voraussichtliche Belegungsdauer informiert werden, steigert diese Transparenz laut Scheidt & Bachmann auch die Effizienz und Kundenbindung an den Ladesäulen.

„Wer sein Elektroauto laden will, kennt das Problem: Ist die Ladesäule besetzt, wird aus dem E-Erlebnis schnell eine E-Odyssee auf der Suche nach einer freien Ladesäule“, skizziert das Unternehmen die Ausgangslage. „Während Autofahrer an konventionellen Tankstellen Wartezeiten und Kosten verlässlich einschätzen können, herrscht an E-Ladesäulen oft Unklarheit.“ Dieser Unsicherheit wollen die Mönchengladbacher mit KI-Algorithmen zu Leibe rücken, räumen aber ein: „Die technische Herausforderung war beträchtlich: Anders als beim Tanken, das wenige Minuten dauert, verbringen E-Autofahrer deutlich mehr Zeit an Ladesäulen. Ob jemand nur bis 80 Prozent lädt oder den Akku vollständig füllt, ob nebenbei eingekauft oder im Café gewartet wird: Menschliches Verhalten ist schwer vorhersagbar.“

Gemeinsam mit dem Technologieberatungsunternehmen Slalom Germany ist es Scheidt & Bachmann nach eigenen Angaben aber gelungen, einen KI-Algorithmus zu entwickeln, der bereits innerhalb der ersten fünf Minuten einer Ladesession zuverlässig prognostizieren kann, wann der Ladepunkt wieder verfügbar sein wird. Dafür kombiniert die Lösung Daten aus offenen Schnittstellen mit zusätzlichen Parametern wie Standort, Wochentag, Uhrzeit, Wetter und umliegende Angeboten. Und: „Über direkte Datenpipelines fließen kontinuierlich neue Informationen in das Berechnungsmodell ein, das sich dadurch stetig selbst optimiert“, wie die Verantwortlichen mitteilen.

Anwender haben wiederum verschiedene Möglichkeiten, diese Informationen abzurufen, etwa über eine API zur Drittanbieter-Integrationen (etwa in Apps für Smartphone und/oder Auto) sowie über eine Verbindung zu einem großen, digitalen Outdoor-Screen (den Scheidt & Bachmann als „SIQMA Sign“ anbieten), um die Daten direkt am Ladepark anzuzeigen.

„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. Unser Ziel ist es, die nachhaltige Mobilitätswende voranzutreiben und unseren Kunden weiterhin neue Lösungen zu bieten“, äußert Jörg M. Heilingbrunner, CEO von Scheidt & Bachmann Energy Retail Solutions.

Das System zeigt neben der Position und Verfügbarkeit von Ladepunkten vor Ort auch Informationen zu Preisen, lokalen Angeboten und Werbemöglichkeiten an. Die Lösung sei bereits im Einsatz und könne sowohl als Komplettpaket mit dem besagtem Outdoor-Screen SIQMA Sign als auch als eigenständige Schnittstellenlösung zur Integration in bestehende Plattformen erworben werden, heißt es.

„Projekte wie dieses zeigen, wie KI-Innovation konkrete Infrastrukturprobleme lösen und ganze Branchen transformieren kann. Wir haben Scheidt & Bachmann dabei unterstützt, mit Hilfe von Daten und Künstlicher Intelligenz ein zukunftsorientiertes Geschäftsmodell zu etablieren, das echten Mehrwert für Endkunden schafft“, sagt Stephan Theis, Managing Director Business Development bei Slalom Germany.

Scheidt & Bachmann Energy Retail Solutions GmbH gehört zur gut 150 Jahre alten Unternehmensgruppe Scheidt & Bachmann – einem Familienunternehmen mit rund 3.500 Mitarbeitenden weltweit und einem Netzwerk aus 30 Tochtergesellschaften. Die Mönchengladbacher Gruppe ist neben dem Energy-Retail-Business auch in den Bereichen Signaltechnik, Fahrgeldmanagement und Parking aktiv.

presse.slalom.com, scheidt-bachmann.de