Dengan meroketnya preferensi kendaraan listrik (EV), industri transportasi mengalami pergeseran bertahap. Seiring waktu, vertikal industri yang beragam menanamkan teknologi terbaru, seperti AI, untuk mengimbangi langkah-langkah dunia digital transformatif, mendorong pertumbuhan bertahap.

Per Wawasan Pasar Global, pada tahun 2022 , penilaian pasar otomotif meningkat menjadi $6 miliar dengan CAGR sekitar 55%. Juga, konsep perusahaan tanpa emisi dan tekanan pemerintah yang meningkat mendorong armada untuk mempercepat adopsi EV. Menyaksikan hal ini, bisnis di sektor otomotif telah mulai berusaha sekuat tenaga untuk menghadirkan transformasi dan kemajuan yang berdampak, dengan menanamkan AI dalam solusi manajemen armada kendaraan listrik yang mengarah ke berbagai modifikasi dan perubahan.

Blog ini akan memeriksa bagaimana kecerdasan buatan memengaruhi solusi manajemen armada EV dan peningkatan serta adaptasi apa yang dapat kita harapkan di era yang akan datang.

Memahami Aplikasi Manajemen Armada EV

Aplikasi yang memainkan peran penting dalam mengelola banyak kendaraan listrik komersial bernama aplikasi manajemen armada EV. Aplikasi semacam itu memantau semua armada kendaraan, perilakunya, dan mengakses kinerja serta memastikan kelancaran operasi bisnis.

Bagaimana cara kerjanya?

Memanfaatkan teknologi GPS, manajemen armada kendaraan listrik menawarkan pembaruan waktu nyata yang konstan tentang lokasi pasti aset armada. Selain itu, sistem manajemen armada pintar bekerja seperti di bawah ini:

• Berikan perkiraan berapa banyak waktu yang dibutuhkan EV untuk mengisi atau melepaskan seluruhnya.
• Beri tahu pemilik tentang pekerjaan EV yang telah selesai dan yang akan datang.
• Identifikasi armada yang salah dan segera atasi.
• Memperingatkan berulang kali tentang kesalahan armada untuk menghindari masalah besar.
• Peringatkan tentang pelanggaran praktik mengemudi.
• Tunjukkan status pengisian baterai EV dulu dan sekarang.
• Berikan pembaruan waktu nyata tentang rentang EV.
• Kontrol armada listrik dari jarak jauh.
• Melakukan manajemen baterai

Manfaat Aplikasi Manajemen Armada EV – Mengapa Perusahaan Harus Memilih Armada EV

Perusahaan biasanya memilih armada EV daripada armada lama lainnya dengan aset diesel atau bensin.

1. Peningkatan Lingkungan

Kendaraan listrik menghasilkan suara yang lebih senyap dan lebih mulus daripada kendaraan berbahan bakar bensin atau solar. Ini meningkatkan adopsi mereka dan membuat suasana dan area lokal kurang tercemar.

2. Biaya Perawatan Lebih Rendah

Mesin tradisional membutuhkan lebih banyak perawatan dibandingkan dengan kendaraan elektronik yang memiliki lebih banyak bagian yang bergerak. Ini menyatakan EV lebih rentan terhadap kerusakan suku cadang dan perlu sering diperbaiki.

3. Peningkatan Reputasi

Dengan menurunkan emisi dan memilih armada kendaraan listrik, bisnis dapat menunjukkan tanggung jawab sosial mereka, yang pada gilirannya akan meningkatkan reputasi mereka.

4. Investasi Finansial

Pemilik bisnis dan orang-orang yang ingin membeli kendaraan listrik atau mengalihkan armada tradisional mereka ke EV mendorong peningkatan insentif dan hibah keuangan, seperti hibah untuk titik pengisian EV di tempat kerja. Juga, EV datang dengan manfaat lain, seperti pajak jalan 0% hingga 2025.

Pemandangan Masa Depan AI dalam Aplikasi Manajemen Armada Kendaraan Listrik

Melihat prospek AI dalam aplikasi manajemen armada kendaraan listrik (EV), kami akan mengajukan beberapa perluasan yang diharapkan yang mengungkapkan bagaimana AI mengubah cara armada EV dioptimalkan, dikelola, dan dioperasikan.

• Pemeliharaan Prediktif: Dengan AI, manajer armada kendaraan listrik dapat memprediksi status pemeliharaan kendaraan listrik dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari diagnostik dan sensor kendaraan. Dengan solusi manajemen armada yang cerdas, seseorang dapat mengidentifikasi potensi masalah yang meminimalkan biaya perbaikan dan waktu henti.
• Optimalisasi Rute: Algoritme AI dapat bertindak sebagai penyelamat utama dalam meningkatkan perencanaan rute armada EV, dengan mempertimbangkan berbagai faktor, seperti kondisi lalu lintas, Pencari stasiun pengisian daya, pembaruan cuaca waktu nyata, dll. Selain meminimalkan konsumsi energi, ini akan meningkatkan efisiensi operasional sementara mengurangi biaya keseluruhan.
• Manajemen Energi: Sistem manajemen energi cerdas berkemampuan AI, saat diintegrasikan ke dalam aplikasi manajemen armada, akan memanfaatkan sumber energi terbarukan untuk mengoptimalkan slot waktu pengisian daya, menghemat biaya operasional, dan dampak lingkungan dari armada.
• Analisis Perilaku Pengguna: AI dapat memberikan pelatihan dan insentif yang dipersonalisasi untuk mode mengemudi yang lebih baik dan ramah lingkungan dengan menganalisis pola dan perilaku mengemudi pengemudi. Ini akan berkontribusi pada perpanjangan umur baterai EV dan penghematan energi.
• Manajemen Armada EV Otonom: Ketika dimasukkan ke dalam solusi manajemen & pelacakan armada EV, AI mengoordinasikan dan mengelola semua armada EV, yang dapat meningkatkan keselamatan dan penghematan biaya serta meningkatkan penggunaan armada.
• Keamanan Data dan Privasi: Menjadi lebih bergantung pada AI dan pengumpulan data, penerapan langkah-langkah keamanan yang kuat ke dalam solusi manajemen armada kendaraan listrik akan membantu melindungi data pelanggan dan armada yang sensitif dari potensi serangan dunia maya.
• Analitik Real-time: Analitik real-time berkemampuan AI dalam sistem pelacakan dan pemantauan armada real-time akan berkontribusi untuk menciptakan budaya berbasis data yang akan membantu membuat keputusan yang tepat, seperti merespons dengan cepat permintaan dan kondisi yang berubah.
• Integrasi dengan Smart Cities: Terintegrasi dengan baik dengan infrastruktur smart city, solusi manajemen armada kendaraan listrik bertenaga AI dengan mudah berinteraksi dengan sistem manajemen lalu lintas, solusi mobilitas perkotaan, dan stasiun pengisian daya publik.
• Pelacakan dan Pelaporan Emisi: AI memegang kaliber untuk melacak dan mengukur emisi secara akurat, yang menurut perusahaan sangat membantu dalam mencapai target keberlanjutan dan menyelaraskan dengan peraturan lingkungan.
• Algoritma Adaptif: Dengan terus beradaptasi dan belajar dari data pelanggan dan armada, algoritme AI memastikan bahwa proses manajemen armada menjadi lebih efisien seiring berjalannya waktu.

Tantangan dan Solusi Integrasi AI

Selain beragam manfaat, aplikasi manajemen armada EV berkemampuan AI dapat mengatasi tantangan. Mari kita mengejar beberapa:

1. Infrastruktur Lama

Tantangan: Bisnis terus menggunakan infrastruktur usang.

Infrastruktur yang paling cocok dan kaliber pemrosesan yang kuat dari sistem AI diperlukan untuk memenuhi hasil yang diharapkan. Namun, dengan infrastruktur lama dan tidak kompeten, perusahaan hanya dapat memproses sejumlah kecil informasi dengan lambat.

Solusi: Perusahaan harus memilih infrastruktur, aplikasi, dan alat yang merevolusi dan terus diperbarui dengan tren dan teknologi terbaru.

2. Data Berkualitas Rendah atau Tidak Cukup

Tantangan: Data berkualitas rendah (digunakan untuk melatih sistem AI) menghasilkan hasil yang tidak konsisten dan bias.

Sistem AI yang terlatih dengan baik pada kumpulan data berkualitas tinggi yang relevan dengan faktor membantu mengontrol dan bekerja sesuai (berdasarkan akumulasi data).

Solusi: Bisnis harus memanfaatkan data berkualitas tinggi untuk mencegah masalah bias.

3. Melebih-lebihkan Sistem AI

Tantangan: Kemajuan teknologi yang terlalu percaya.

Menyaksikan keajaiban evolusi teknologi, orang biasanya mulai percaya bahwa kemajuan tersebut akurat dan mungkin tidak pernah menimbulkan masalah. Namun, data yang diberikan kepada AI memutuskan seperti apa hasilnya. Jika data ini akurat, ini dapat mengarah pada operasi yang benar; jika tidak, proses pembelajaran yang rumit dari sistem AI dapat menghasilkan hasil yang salah.

Solusi: Algoritme harus dipatahkan; pelatihan pengguna akan mencegah masalah yang salah dan meningkatkan transparansi.

4. Integrasi ke dalam Sistem Saat Ini

Tantangan: Implementasi AI dalam program pelatihan memerlukan waktu lebih lama dibandingkan dengan pengunduhan plugin pada sistem manajemen pembelajaran.

Bisnis harus menyisihkan waktu ekstra agar infrastruktur, proses, dan penyimpanan sistem bekerja dengan baik. Selain itu, karyawan perlu dilatih dengan baik untuk memanfaatkan alat baru dengan sebaik-baiknya, menyelesaikan masalah sederhana, dan mengidentifikasi kapan fase algoritme AI berkinerja buruk.

Solusi: Perusahaan harus berkolaborasi dengan penyedia dengan pengalaman dan keterampilan AI yang diperlukan untuk mengatasi semua masalah tersebut dan memastikan modifikasi pembelajaran mesin yang lancar.

Aplikasi & Software EV Fleet Management Populer

1. Chargepoint – Perangkat Lunak Manajemen Armada Kendaraan Listrik Sederhana yang Kuat

Sorotan Utama

• Mengotomatiskan pengisian daya
• Manajemen armada tanpa tebakan
• Pemantauan stasiun EV secara real-time
• Merampingkan operasi
• Tingkatkan penghematan bahan bakar
• Manajemen pengisian daya yang mulus
• Integrasi yang mudah dengan EV dan stasiun pengisian apa pun
• Alat manajemen proaktif

2. Geotab – Menggemparkan Armada dengan Sempurna

Sorotan Utama

• Dukungan EV yang kuat
• Rekomendasi model EV berdasarkan persyaratan bisnis
• Pengoptimalan armada EV
• Wawasan pengisian yang mendalam
• Mendukung permintaan dan kendaraan baru
• penilaian keberlanjutan EV
• Identifikasi Kendaraan untuk penggantian EV
• Perkiraan penghematan biaya potensial
• Manajemen EV waktu nyata
• Pemetaan kebutuhan pengisian daya di masa mendatang
• Status pengisian waktu nyata
• Jelajahi integrasi pengisian daya
• Mengevaluasi biaya pengisian EV

3. Uffizio – Perangkat Lunak Manajemen Kendaraan Listrik White Label

Sorotan Utama

• Pelacak independen
• Mendukung banyak bahasa
• Platform manajemen EV tingkat lanjut
• Manajemen baterai
• Suhu adonan
• Pelacakan jangkauan EV
• Imobilisasi
• Pola pengisian baterai
• Laporan suhu baterai
• Kesalahan baterai
• Pelanggaran mengemudi
• Status pengisian daya
• Aktivitas EV (sekarang dan mendatang)
• Lansiran untuk masalah

4. RocketFlow – Merampingkan Operasi Armada Seperti yang Diharapkan

Sorotan Utama

• Manajemen perawatan kendaraan
• Pemantauan perilaku pengemudi
• Pelacakan GPS waktu nyata
• Manajemen bahan bakar
• Manajemen aset
• Penugasan Otomatis
• Pengiriman dan penjadwalan
• Pelaporan dan analitik
• Pembaruan waktu nyata
• Dasbor sekali klik untuk setiap operasi armada
• Pemeriksaan dan status kesehatan kendaraan
• Sistem manajemen bahan bakar bawaan

5. Trackobit – EV Fleet Management untuk Memberdayakan Mobilitas

Sorotan Utama

• Sistem manajemen baterai
• SOC waktu nyata
• Pelacakan tegangan langsung
• Pemantauan kesehatan baterai
• Penyeimbangan baterai cerdas
• Analisis perilaku pengemudi
• Peringatan pemeliharaan
• Perencanaan rute
• Wawasan dan laporan
• Mengarahkan ke stasiun pengisian terdekat
• Peringatan parkir otomatis
• Pemutusan baterai yang tidak sah
• Analitik tingkat lanjut
• Jangkauan kendaraan yang ditingkatkan
• Waktu henti yang lebih sedikit

Bagaimana Aplikasi EV Fleet Management Bisa Menjadi Ide Bisnis yang Menguntungkan?

Meningkatnya popularitas EV telah menghasilkan peningkatan permintaan untuk aplikasi manajemen armada EV yang inovatif dan solusi lain yang dapat membuat mereka tetap menjadi yang terdepan.

Mengamati laporan terbaru oleh GlobeNewsWire, pada tahun 2027 , pasar manajemen armada kemungkinan akan mencapai $52,4 miliar , yang sebelumnya $25,5 miliar pada tahun 2022 .

Karena kemungkinan pertumbuhannya jauh lebih tinggi, bisnis dapat bekerja lebih keras dan memilih layanan pengembangan aplikasi manajemen armada kendaraan listrik dari perusahaan pengembang aplikasi terkemuka.

Ringkasan: Revolusi Berbasis AI

Mempertahankan keseimbangan antara intervensi manusia dan teknologi serta menemukan pertimbangan etis adalah wajib untuk memanfaatkan kemungkinan penuh AI dalam aplikasi manajemen armada EV.

Sesuai prediksi, dampak prospektif AI dalam aplikasi manajemen armada kendaraan listrik tampaknya menjanjikan, kemungkinan membuat mobilitas listrik lebih efisien, mudah diakses, dan ramah lingkungan. Dengan kemajuan teknologi, menjadi penting bagi pemangku kepentingan untuk menanamkan kekuatan AI dengan cara yang dapat memberikan dampak maksimal pada industri transportasi.