Ladefenster besser verstehen. Und Peaks gezielter vermeiden.
Lädt die Flotte oft genau dann, wenn Last und Strompreis ohnehin hoch sind? Lade-, Last- und Zeitdaten analysieren, um schneller zu erkennen, welche Fenster, Routinen und Lastmuster unnötige Kosten verursachen.
- Logistikunternehmen mit E-Flotten
- Industrie mit E-Fahrzeugen
- Fuhrparkmanager
- Energiebeauftragte
Das Problem
Wenn Ladezeiten rein operativ statt datenbasiert festgelegt werden, entstehen Lastspitzen, teure Zeitfenster und unnötiger Druck auf Anschlussleistung und Standortlast.
- Ladevorgänge kollidieren mit hoher Standortlast
- Günstige und ungünstige Zeitfenster werden nicht sauber verglichen
- Preis- und Lastmuster bleiben im Alltag schwer greifbar
- Strategien für das Laden lassen sich intern nur schwer begründen
Die Lösung
dAIve Predict macht aus Lade- und Lastdaten eine bessere Entscheidungsbasis: Peaks sichtbar machen, Zeitfenster vergleichen und eine fundiertere Ladestrategie ableiten.
Sichtbar, wann Ladeleistung und Standortlast kollidieren
Zeitfenster erkennen, in denen paralleles Laden Peaks und vermeidbare Kosten erzeugt.
Ladefenster nach Kosten und Auslastung vergleichen
Prüfen, welche Routinen unter ähnlichen Bedingungen günstiger und stabiler laufen.
Eine bessere Ladestrategie aus echten Daten ableiten
Muster und Auffälligkeiten nutzen, um Ladezeiten gezielter zu planen und intern sauber zu begründen.
mögliche Stromkostenersparnis, wenn Ladefenster und Peak-Muster datenbasiert verglichen werden statt nur auf Zuruf oder Bauchgefühl.
Richtwert aus Erfahrung, im Pilot mit eigenen Daten zu prüfen.
So funktioniert's
Ladedaten exportieren
Ladezeiten, Lastprofile, Strompreise.
Analyse durchführen
dAIve Predict erkennt Lastmuster, Peaks und auffällige Zeitfenster.
Fenster vergleichen
Sichtbar wird, welche Ladezeiten unter ähnlichen Bedingungen günstiger wirken.
Strategie ableiten
Die Erkenntnisse für fundiertere Ladeentscheidungen nutzen.
Jeder ungeprüfte Ladepeak treibt Kosten und Last nach oben.
14-Tage-Trial starten und mit den ersten eigenen Daten herausfinden, welche Ladefenster zuerst überprüft werden sollten.