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Elektromobilität spielt für Unternehmen eine immer größere Rolle: Staatliche Förderung und die zunehmende Vielfalt an Modellen macht die Anschaffung eines e-Fahrzeugs deutlich attraktiver. Für kleine und mittlere Unternehmen kann das komplexe Management einer firmeneigenen e-Autoflotte, die Verwaltung der Ladevorgänge und die Ladeinfrastruktur für Privat-, Kunden- und Firmenwagen eine große Herausforderung darstellen. Für die Unterstützung der e-Mobilität hat das DFKI eine Software entwickelt, die am Standort Saarbrücken in der Test- und Erprobungsphase im Einsatz ist.
"eoBox" ist ein KI-gestütztes Programm zum Management von Ladevorgängen für e-Autos. Die Komplettlösung ermöglicht es Unternehmen, Fahrzeuge mit Elektroantrieb aus der eigenen Flotte, von Mitarbeitern oder von Gästen einer Ladestation zuzuweisen, aufzuladen und den „getankten“ Strom abzurechnen.
Entwickelt wurde das System in einem Inhouse-Projekt des DFKI-Forschungsbereichs Intelligente Benutzerschnittstellen und des Teams Administration & Dienste am Standort Saarbrücken. „e-Mobility-Managementsysteme wie eoBox stellen die firmeneigene Ladeinfrastruktur als Service für Mitarbeiter oder Kunden zur Verfügung und erweitern das Ladenetz um Unternehmenstankstellen. Das kann ganz wesentlich zur Steigerung der Akzeptanz von e-Autos als Dienst- oder Flottenfahrzeuge beitragen“, sagt eoBox-Projektleiter Dr. Matthieu Deru.
Mitarbeiter, Kunden oder Gäste können sich über ein Touch-Terminal für den Ladevorgang einloggen. Sind alle Ladestationen belegt, erhält der Teilnehmer per E-Mail oder über eine App eine Nachricht, sobald eine e-Zapfsäule verfügbar ist. Die App informiert dann auch über den aktuellen Ladestatus des Fahrzeugs und über die Beendigung des Ladevorgangs.
Der eoBox-Administrator erhält jederzeit eine Live-Ansicht seiner eoBox-Infrastruktur, der Ladezustände und der angemeldeten eoBox-Benutzer. Die Abrechnung der Stromkosten erfolgt automatisch und personalisiert über die Administrationssoftware.
Als Unterstützung für ein besseres Auflademanagement ermöglicht das System die automatische Erkennung von verschiedenen Fahrzeugtypen. Über eine KI-gestützte Analyse des Ladeprofils bietet die am DFKI entwickelte Software die Möglichkeit einer Klassifizierung und Auswertung der ladenden Autos an.
Das eoBox System misst während des Ladevorgangs, wieviel Kilowattstunden jedes einzelne Auto lädt. Aus den jeweiligen Messungen ergibt sich für jedes Fahrzeugmodell eine sog. "Ladesignatur". Anhand der Ladevorgänge werden die KI-Verfahren trainiert, so dass sie die Marken, Fahrzeugtypen und verbleibende Ladezeiten erkennen können. Diese Informationen werden ausschließlich über die eoBox-Software ermittelt, die dafür keinen Zugriff auf die Bordelektronik des Autos braucht. Aus den gesammelten Daten lassen sich z.B. herstellerunabhängige Analysen erstellen, die Aussagen über Ladezyklen, tatsächliche Leistungsfähigkeit und Lebensdauer der Akkus in Abhängigkeit vom Nutzungsprofil des jeweiligen Fahrzeugs treffen.
Das DFKI stellt eoBox beim 4. Kongress der Landesinitiative Energieinnovation Saar (LIESA) am 26.Oktober 2017 am DFKI-Stand in der Congresshalle in Saarbrücken vor.
Kontakt
Dr. Matthieu Deru und Dr. Alassane Ndiaye
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, DFKI
Stuhlsatzenhausweg 3
Saarland Informatics Campus D3 2
66123 Saarbrücken
E-Mail: Matthieu.Deru | Alassane.Ndiaye@dfki.de
Tel.: +49 681 85775 5258 | 5396
http://Weitere Informationen
http://eobox.de
http://www.saarland.de/liesa.htm
http://www.dfki.de
eoBox-Team: Dr. Alassane Ndiaye, Dr. Matthieu Deru und Dr. Boris Brandherm
None
Criteria of this press release:
Journalists, all interested persons
Energy, Environment / ecology, Information technology, Social studies, Traffic / transport
transregional, national
Research projects, Research results
German
eoBox-Team: Dr. Alassane Ndiaye, Dr. Matthieu Deru und Dr. Boris Brandherm
None
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