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Para muchos operadores de flotas, las complejidades operativas diarias son la barrera clave para el éxito con la adopción de vehículos eléctricos. Asegurar que los vehículos sean totalmente cargados y listos para partir a tiempo, gestionar los costos de energía, evitar los cargos de demanda, lograr objetivos de tiempo de actividad de cargadores y mantener sistemas saludables de vehículos e infraestructura puede abrumar a los equipos. Pero la IA está comenzando a surgir como el orquestador que aporta el orden a esa complejidad posterior a la despliegue.
AI mejora la carga de EV
Uno de los mayores desafíos operativos con los vehículos eléctricos para los gerentes de flotas es garantizar que cada vehículo alcance el estado de cargo (SOC) correcto en función de su ruta, ciclo de trabajo y horario. En los sistemas tradicionales, este es un proceso semiautomático en el que los planificadores estiman las necesidades de energía y el cronograma de carga con datos limitados. Mirando hacia el futuro, la IA podría mejorar esta ecuación automatizando la carga alineada por la ruta.
Además, al combinar capacidades de carga respaldadas por AI con un Centro de Operaciones de Red de Manejo Humano (NOC), las anomalías operativas podrían minimizarse gracias a los dos que trabajan en tándem.
Considere un escenario en el que los vehículos regresan a un depósito con un SoC bajo durante el clima frío; Una plataforma de gestión de flotas respaldada por IA podría desencadenar ajustes a los patrones de carga basados en la planificación de rutas y pronosticar la demanda de energía. Esto permite al NOC monitorear el rendimiento y proporcionar información, lo que permite que las flotas realicen ajustes oportunos a sus operaciones durante cualquier período de entrega.
Si bien este nivel de automatización aún está evolucionando, ilustra cómo la combinación de estrategias de cambio de carga con la supervisión humana y los sistemas de visión de futuro podrían ayudar a las flotas a ser más resistentes y rentables. Al analizar factores como la temperatura, el terreno, el comportamiento del conductor y la salud de la batería, la IA podría ayudar a garantizar que cada vehículo se cargue adecuadamente.
Aunque gran parte del potencial de IA en la gestión de la flota se adelanta, su impacto ya se puede ver en las operaciones EV de hoy. Tome un escenario del mundo real en un depósito de la industria de alimentos y bebidas: los operadores creían que un vehículo había sido conectado adecuadamente al final de un turno. En realidad, el enchufe del cargador no se insertó correctamente. En cuestión de minutos, el NOC, respaldado por AI, alertó a la flota de este problema, evitando así lo que podría haber sido una gran interrupción a la mañana siguiente.
Mirando hacia el futuro, las plataformas de inteligencia artificial podrían llevar aún más eficiencias al extraer datos directamente de los manuales de hardware y los registros de diagnóstico para identificar las causas de las fallas, recomendar correcciones precisas, refinar proyecciones en torno al inventario de piezas de repuesto y coordinar las llamadas de servicio de forma autónoma.
Control de costos
Los costos de energía son uno de los componentes más variables y mal entendidos de las operaciones EV. Si bien muchas flotas utilizan sistemas de gestión de cargos para ayudar a programar la carga y rastrear las tasas de servicios públicos, la IA puede agregar una capa de inteligencia, en escenarios como cambios de ruta, cambios meteorológicos, horarios de mantenimiento de vehículos o retrasos inesperados, donde las herramientas tradicionales pueden quedarse cortas.
Las plataformas habilitadas para AI no solo automatizan la carga, sino que también aprenden y se adaptan. La tecnología puede analizar señales de precios del día, detectar ventanas de carga de demanda y cargas de cambio en consecuencia. El resultado? Los horarios de carga que se alinean con las ventanas de menor costo mientras satisfacen las necesidades operativas.
Tomemos, por ejemplo, depósitos que operan en clima extremo. A medida que se recopilan más datos, como las tendencias meteorológicas, los hábitos del controlador, las fluctuaciones de la tasa de servicios públicos y la vida útil de la infraestructura, las plataformas habilitadas para AI pueden volverse más inteligentes, revelando ideas que los operadores pueden no haber considerado. El efecto compuesto de este aprendizaje es donde se encuentra el verdadero potencial de la IA: las pequeñas optimizaciones preparan el escenario para acelerar mejoras que pueden parecer exponenciales. Al optimizar la carga para evitar las horas pico y adaptarse a las variables de cambio, las plataformas reducen los costos de energía y se aseguran que los vehículos estén listos para rodar a la mañana siguiente.
De eléctrico a inteligente
Para liderar en esta próxima era de electrificación de la flota, los operadores deben ir más allá de la mentalidad de la “implementación de infraestructura” y adoptar la inteligencia operativa. Las flotas que prosperan no solo serán eléctricas; Serán adaptables, basados en datos y optimizados. La IA desempeñará un papel central en hacer que eso suceda, especialmente cuando se combina con la experiencia humana y el apoyo en el suelo.
Iniciativas de cabezas de lanza de Alan White de Siemens en modificaciones electrónicas, microrredes y energía sostenible para flotas comerciales.
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