Angetrieben durch eine wachsende Bedeutung der Nachhaltigkeit und die Umsetzung strenger Emissionsvorschriften nimmt die Elektrofahrzeugindustrie, kurz EV-Industrie genannt (EV = engl. Electronic Vehicles), weltweit an Fahrt auf. Die europäische Richtlinie schreibt vor, dass ab 2035 keine neuen Autos mit Verbrennungsmotor mehr zugelassen werden dürfen – mit Ausnahme von E-Fuels, wodurch die Notwendigkeit eines robusten Netzwerks von Ladestationen für Elektrofahrzeuge deutlich wird.
Der Aufbau und die Instandhaltung eines solchen Netzwerks sind mit Herausforderungen verbunden: ein erhebliches Qualifikationsdefizit bei den Arbeitskräften, Bedenken hinsichtlich der Qualitätssicherung und Lieferengpässe, die die Hersteller unter Druck setzen. In vielen Ländern besteht daher Nachholbedarf beim Ausbau der EV-Infrastruktur. In Frankreich beispielsweise hat es über eineinhalb Jahre gedauert, bis die symbolische Zahl von 100.000 Ladestationen erreicht wurde, und dieses Ziel wurde erst letzten Monat erreicht.
Darüber hinaus werden nicht nur reguläre Ladestationen, sondern auch öffentliche Schnellladestationen die Elektromobilität vorantreiben, da sie eine schnelle Aufladung ermöglichen und damit die Flexibilität erhöhen.
Wie kann KI dazu beitragen, die aktuellen operativen Herausforderungen zu überwinden und den Ausbau von E-Ladeinfrastrukturen zu beschleunigen?
Entschärfung des Talentmangels in einer sich schnell elektrifizierenden Welt
Während der Bedarf an Fachkräften steigt, nimmt die Zahl der Arbeitskräfte ab. Im Vereinigten Königreich ist die Anzahl der Techniker seit 2006 um 30 % zurückgegangen, und bis 2030* werden voraussichtlich 25.000 ausgebildete EV-Techniker fehlen.
Diese Talentknappheit ist zum Teil auf folgende Gründe zurückzuführen:
● Erfahrene Fachkräfte gehen in den Ruhestand, so dass in den Unternehmen viele Stellen frei werden
● Die Schwierigkeit, neue Techniker einzustellen und zu halten
Durch den Einsatz von First Time Right Automation bei der Installation von Ladestationen können die Betreiber von Ladestationen eine Effizienzrevolution anstoßen. Diese Technologie, die von Außendienstmitarbeitern aufgenommene Fotos analysiert, ermöglicht ein Echtzeit-Feedback während der Installation oder Wartung, wodurch die Genauigkeit und die Erfolgsquote verbessert werden, insbesondere für unerfahrene Techniker. KI-gestützte Apps für den Außendienst können zu den neuen Begleitern der Außendienstmitarbeiter an E-Ladestationen werden, indem sie als Hilfsmittel bei Schulungen “on the job” im direkten Arbeitseinsatz dienen und die Mitarbeiter somit ihre Fähigkeiten tagtäglich verbessern können.
Das Bilderkennungssystem ist auch für die Qualitätssicherung bei der Installation von E-Ladestationen entscheidend. Es automatisiert den arbeitsintensiven Qualitätskontrollprozess durch die systematische Analyse der während der Installation aufgenommenen Fotos. Dank Computer Vision ist es möglich, potenzielle Probleme zu identifizieren und zu analysieren, um die Zuverlässigkeit der Ladeinfrastruktur zu erhöhen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
First Time Right-Installationen zur Vermeidung von Lieferengpässen
Wir sehen uns derzeit mit einer weltweiten Materialverknappung konfrontiert, die auf Unterbrechungen der Lieferkette aufgrund von COVID-19 zurückzuführen ist. Dieser Aspekt unterstreicht, wie wichtig es ist, dass die Ladestationen bei den ersten Einsätzen erfolgreich installiert werden, d. h., dass sie auf Anhieb korrekt installiert werden. Fehlerhafte Installationen könnten dazu führen, dass die Ladestationen schneller ausfallen, wodurch ein langwieriger Austausch von Komponenten erforderlich würde, was wiederum das Wachstum des Marktes für Elektrofahrzeuge bremsen würde. Durch die Bereitstellung von Echtzeit-Feedback während der Installation von EV-Ladestationen reduziert Computer Vision das Risiko schnell auftretender Störungen und fördert die effiziente Nutzung von Ressourcen.
Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass der Sektor der Elektromobilität, wie viele andere Außendienstbranchen auch, digitale Lösungen benötigt, um trotz eines begrenzten Personalbestands im Außendienst die Effizienz zu steigern.
Die Einführung eines Bilderkennungssystems für die Installation von E-Ladestationen ist eine vielversprechende Lösung, um den Ausbau der E-Ladeinfrastruktur zu beschleunigen, indem
- Qualifikationsdefizite durch Schulung der Mitarbeiter vor Ort behoben werden,
- die Qualitätskontrolle dank Echtzeit-Feedback sichergestellt wird,
- die Ressourcennutzung durch weniger Wiederholungsbesuche und eine sorgfältigere Handhabung der betriebsnotwendigen Komponenten optimiert wird.
Wenn Sie mehr über den Einsatz von KI und insbesondere von Computer Vision im Außendienst erfahren möchten, laden Sie unser Whitepaper Stärkung der Außendienstmitarbeiter herunter.
