Un nuovo strumento basato sull’IA promette di prevedere in tempo reale la disponibilità delle colonnine e i tempi di occupazione. Il sistema SIQMA FlowMax.AI – sviluppato dall’azienda tedesca Scheidt & Bachmann Energy Retail Solutions – stima i tempi di attesa quando una colonnina è occupata, aiutando gli automobilisti a capire se conviene aspettare o cercare un’alternativa.
Chi guida un’auto elettrica sa bene che, a differenza dei rifornimenti tradizionali, la ricarica alla spina può richiedere tempi molto variabili. Che fare allora quando si arriva a una stazione e tutte le colonnine sono occupate?
La soluzione proposta da Scheidt & Bachmann Energy Retail Solutions introduce previsioni dinamiche dei tempi di permanenza dei veicoli in ricarica. In questo modo, il conducente può valutare rapidamente se attendere il suo turno o dirigersi verso un’altra stazione.
Come funziona la piattaforma SIQMA FlowMax.AI
La piattaforma SIQMA FlowMax.AI utilizza algoritmi di Intelligenza Artificiale che combinano diversi flussi di dati: informazioni in tempo reale dalle colonnine, giorno della settimana e orario, condizioni meteo, posizione e servizi nelle vicinanze.
Il sistema, di fatto, è capace di prevedere entro pochi minuti dall’inizio della sessione quanto durerà la ricarica. Il modello si aggiorna continuamente grazie a pipeline di dati che alimentano e ottimizzano le previsioni nel tempo, migliorandone l’affidabilità.
Le informazioni generate dal sistema possono essere integrate in diversi canali, fruibili dagli utenti: app per smartphone o sistemi di bordo, API per operatori e piattaforme terze o display digitali installati nelle stazioni di ricarica. (Leggi anche e guarda il video)
Oltre alla disponibilità delle colonnine, il sistema mostra anche prezzi, offerte locali e contenuti informativi, contribuendo a migliorare l’esperienza complessiva dell’utente.
Meno code, maggiore pianificazione
L’azienda tedesca che ha sviluppato il sistema garantisce vantaggi distribuiti.
Per gli operatori, la trasparenza sui tempi di occupazione degli stalli può tradursi in una maggiore efficienza delle infrastrutture, nella riduzione delle code e in un incremento della fidelizzazione dei clienti.
Per gli utenti, invece, il beneficio è soprattutto nella pianificazione: meno tempo perso ad “aspettare” e più controllo sull’esperienza di ricarica.
Sviluppi interessanti (nelle giornate di esodo)
In Italia, dove l’infrastruttura di ricarica è spesso sottoutilizza, non è frequente trovare tutte le colonnine occupate. Tuttavia l’adozione di strumenti di questo tipo potrebbe avere un impatto significativo in contesti specifici caratterizzati da picchi di domanda saltuari a fronte di una rete di ricarica ancora disomogenea. Per esempio, nelle stazioni di ricarica autostradali nei giorni da “bollino nero”. In questo caso prevedere i tempi di attesa aiuterebbe l’e-driver a pianificare la sosta dove i tempi d’attesa sono più brevi.
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