Das Laden von Elektrofahrzeugen gilt als einer der zentralen Faktoren für den Erfolg der E-Mobilität. Zwar wächst das Netz an Ladestationen stetig, doch bleibt die Alltagserfahrung vieler Fahrer:innen von Unsicherheiten geprägt: Anzeigen im Navigationssystem versprechen freie Ladepunkte, doch vor Ort scheitert der Ladevorgang oder die Ladeleistung bleibt weit unter den Erwartungen. Neue Ansätze sollen hier für mehr Zuverlässigkeit sorgen – unter anderem durch vereinfachte Bezahlverfahren wie Plug&Charge und vor allem durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI).
Die Grenzen herkömmlicher Systeme
Plug&Charge hat das Handling an der Ladesäule bereits deutlich erleichtert: Kabel einstecken, Strom fließt, Abrechnung läuft im Hintergrund. Doch dieser Komfort verpufft, wenn der Ladepunkt technisch nicht einwandfrei arbeitet. Klassische Backend-Systeme zeigen oft nur an, dass eine Station „online“ ist – ob der Ladevorgang wirklich gelingt, bleibt unklar. Frust entsteht, wenn aus einer geplanten 20-Minuten-Pause eine stundenlange Verzögerung wird.
KI als Diagnose- und Frühwarnsystem
Das Tochterunternehmen Evailable des E.ON-Konzerns setzt genau an diesem Punkt an. Die Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um Ladeprozesse zuverlässiger zu machen. Statt sich allein auf die Betriebsanzeige zu verlassen, analysiert das System detaillierte Datenströme. Dazu zählen Ladeverhalten, Fehlermeldungen und Kommunikationsmuster zwischen Fahrzeug und Station. Dadurch erkennt die KI nicht nur aktuelle Störungen, sondern auch potenzielle Ausfälle bis zu einer Woche im Voraus.
Automatisierte Lösungen statt manueller Eingriffe
In vielen Fällen reicht ein simpler Neustart der Hardware aus, um Ladepunkte wieder funktionsfähig zu machen. Die intelligente Plattform übernimmt diesen Schritt automatisiert – und entlastet so Betreiber. Monatlich werden mehr als 100.000 solcher Eingriffe ausgeführt, ohne dass Personal eingreifen muss. Bei komplexeren Defekten liefert das System dem Betreiber eine detaillierte Analyse: vergleichbar mit einer ärztlichen Diagnose, die Symptome, Ursachen und Handlungsempfehlungen zusammenfasst.
Der Health Index für Ladestationen
Ein zentrales Instrument ist der sogenannte Health Index. Er bewertet den Zustand einer Ladesäule ähnlich wie ein Gesundheitscheck. Die KI vergleicht Rohdatenströme verschiedener Stationen desselben Typs und erkennt dadurch Muster, die auf einen bevorstehenden Ausfall hinweisen. Ergänzende Informationen, etwa aus SIM-Karten oder Sensordaten einzelner Bauteile, erhöhen die Präzision der Prognosen.
Technische Integration ohne zusätzlichen Aufwand
Ein Vorteil des Systems liegt in der einfachen Implementierung. Zusätzliche Hardware ist nicht nötig; die Lösung greift auf bereits vorhandene OCPP-Daten zurück, die ohnehin an Backend-Systeme gesendet werden. Bestehende Schnittstellen zu gängigen CPO-Plattformen erleichtern die Integration erheblich. Unterschiede ergeben sich lediglich in der Interpretation der Daten – diese passt die KI individuell an die jeweiligen Modelle an.
Zielgruppen in der Ladeinfrastruktur
Das Angebot richtet sich vor allem an drei Gruppen: Betreiber von Ladeparks, die Betriebskosten senken und Verfügbarkeit erhöhen wollen; Backend-Anbieter, die die Technologie über APIs einbinden; sowie Hersteller von Ladehardware, die Service und Performance verbessern möchten.
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