Wahre Geschichten

Tägliche Herausforderungen
und wie wir sie lösen

Evailable EV-Charging Solutions. Zweigeteiltes Header-Bild zeigt Elemente wie Ladestecker von EV-Ladesäulen und eine Frau am Telefon die bei dem Laden ihres Elektrofahrzeugs offenbar Probleme hat.

Evailable Use-Cases

Ladestation mit vielen einzelnen Ladepunkten an einer Autobahn.

Autobahnbetrieb & Automatische Heilung

An der Autobahn herrscht Hochbetrieb, auch an Ladesäulen. Die Standorte sind daher besonders wertvoll und müssen eine maximale Verfügbarkeit bieten. Eine Störung muss schnell erkannt und noch schneller behoben werden. Evailable analysiert permanent die Kommunikation der Ladestationen und kann bei Auffälligkeiten sofort eingreifen, schneller als ein menschlicher Operator. Mit der Automatischen Heilung können einige Fehler sogar selbstständig über einen Neustart gelöst werden.

Der verbrannte Stecker & unsere Prognose

Mehr Ladevorgänge und das Jahr für Jahr. Der Materialverschleiß hält auch in einer jungen Branche wie der Elektromobilität Einzug. Gerade bei stromführenden Teilen ist es wichtig, den Verschleiß frühzeitig zu erkennen. Dank künstlicher Intelligenz kann Evailable bis zu einer Woche im Voraus erkennen, ob es Abweichungen bei den Ladewerten gibt. Der Health Index zeigt einfach und komfortabel an, dass eine Ladestation vielleicht heute noch funktioniert, aber bald einen Service benötigt.

Die Gummi-Isolierung des Ladesteckers eine Elektro-Fahrzeug Ladesäule ist spröde bis brüchig.

Mit Evailable überwachte EV Ladesäule für Elektro-Fahrzeug im Winter eingeschneit.

Der Schneehaufen & das Lademodell

Ladestationen müssen zu jeder Zeit und bei jedem Wetter verfügbar sein. Die Herausforderung besteht darin, dass eine Station technisch funktionsfähig, aber die Bedienung oder der Zugang nicht möglich ist. Dies kann z.B. der Fall sein, wenn Schnee vor der Ladestation liegt oder das Display defekt ist. Eine zu geringe Nutzung fällt Betreibern nur selten oder zu spät auf. Evailable zeigt mit Hilfe von Machine Learning pro Ladepunkt an, dass weniger geladen wird als erwartet.

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