Elektrikli araçlar (EV'ler) için hızla artan tercihlerle birlikte, ulaşım sektörü kademeli bir değişim yaşıyor. Zamanla, farklı sektör dikeyleri, dönüştürücü dijital dünyanın adımlarına ayak uydurmak için yapay zeka gibi en son teknolojileri kullanıyor ve kademeli büyümeyi destekliyor.

Global Market Insights'a göre, 2022'de otomotiv pazarının değeri 6 milyar dolara yükseldi yaklaşık %55'lik bir YBBO ile . Ayrıca, sıfır emisyonlu kurumsal konsept ve artan hükümet baskısı, filoları EV benimseme sürecini hızlandırmaya zorluyor. Buna tanık olan otomotiv sektöründeki işletmeler, AI'yı EV filo yönetimi çözümlerine yerleştirerek çeşitli modifikasyonlara ve vardiyalara yol açan etkili dönüşüm ve ilerlemeler getirmek için geriye doğru eğilmeye başladı.

Bu blog, yapay zekanın EV filo yönetimi çözümlerini nasıl etkilediğini ve yaklaşan çağda ne tür iyileştirmeler ve uyarlamalar bekleyebileceğimizi inceleyecek.

EV Filo Yönetimi Uygulamasını Anlamak

Birçok ticari elektrikli aracın yönetiminde hayati bir rol oynayan bir uygulamaya EV filo yönetimi uygulaması adı verilir. Bu tür uygulamalar, tüm araç filolarını, davranışlarını ve erişim performansını izler ve sorunsuz iş operasyonları sağlar.

O nasıl çalışır?

GPS teknolojisinden yararlanan EV filo yönetimi, filo varlıklarının tam konumu hakkında sürekli, gerçek zamanlı güncellemeler sunar. Ayrıca, akıllı filo yönetim sistemi aşağıdaki gibi çalışır:

• EV'nin tamamen şarj olması veya boşalması için ne kadar zaman gerektiğine dair bir tahminde bulunun.
• Sahibine tamamlanan EV işleri ve yaklaşan işler hakkında bilgi verin.
• Hatalı filoları tespit edin ve hemen çözün.
• Büyük sorunlardan kaçınmak için arıza filoları hakkında tekrar tekrar uyarılar.
• Sürüş uygulamalarının ihlali konusunda uyarın.
• Geçmiş ve mevcut EV pil şarj durumunu gösterin.
• EV aralığı hakkında gerçek zamanlı güncellemeler verin.
• Elektrikli filoları uzaktan kontrol edin.
• Pil yönetimini yürütün

EV Filoları Yönetim Uygulamasının Faydaları – Şirketler Neden EV Filolarını Seçmeli?

Şirketler genellikle dizel veya benzinli varlıklara sahip diğer eski filolar yerine EV filolarını seçer.

1. Geliştirilmiş Ortam

Elektrikli araçlar, benzinli veya dizel motorlu araçlara göre daha sessiz ve daha sorunsuz yol açar. Bu, benimsenmelerini artırır ve ambiyansı ve yerel alanları daha az kirletir.

2. Daha Düşük Bakım Maliyetleri

Geleneksel motorlar, daha fazla hareketli parça tutan e-araçlara kıyasla daha fazla bakım gerektirir. Bu, EV'lerin parça hasarına daha yatkın olduğunu ve sık sık onarıma ihtiyaç duyacağını belirtir.

3. Geliştirilmiş İtibar

İşletmeler, emisyonları düşürerek ve EV filolarını tercih ederek sosyal sorumluluklarını sergileyebilir ve bu da itibarlarını artıracaktır.

4. Finansal Yatırım

Elektrikli araçlar satın almak veya geleneksel filolarını elektrikli araçlara geçirmek isteyen işletme sahipleri ve kişiler, işyeri elektrikli araç şarj noktaları için verilen hibeler gibi artan finansal teşvikler ve hibeler kullanıyor. Ayrıca EV'ler, 2025'e kadar %0 yol vergisi gibi başka avantajlarla geliyor.

EV Filo Yönetimi Uygulamalarında Yapay Zekanın Geleceği

Elektrikli araç (EV) filo yönetimi uygulamalarında yapay zekanın geleceğine baktığımızda, yapay zekanın EV filolarının optimize edilme, yönetilme ve çalıştırılma şeklini nasıl yenilediğini ortaya koyan bazı beklenen genişletmeleri ortaya koyacağız.

• Kestirimci Bakım: Yapay Zeka ile EV filo yöneticileri, araç teşhis ve sensörlerinden gelen verileri toplayıp analiz ederek EV'lerin bakım durumunu tahmin edebilir. Akıllı filo yönetimi çözümleriyle, onarım maliyetlerini ve duruş sürelerini en aza indiren potansiyel sorunlar belirlenebilir.
• Rota Optimizasyonu: AI algoritmaları, trafik koşulları, şarj istasyonu Bulucu, gerçek zamanlı hava durumu güncellemeleri vb. gibi çeşitli faktörleri göz önünde bulundurarak EV filosunun rota planlamasını iyileştirmede nihai bir kurtarıcı görevi görebilir. toplam maliyetleri azaltmak.
• Enerji Yönetimi: AI özellikli akıllı enerji yönetimi sistemleri, filo yönetimi uygulamalarına entegre edildiğinde, şarj zaman dilimlerini optimize etmek, operasyonel giderleri azaltmak ve filonun çevresel etkisini azaltmak için yenilenebilir enerji kaynaklarından yararlanacaktır.
• Kullanıcı Davranışı Analizi: AI, sürücülerin sürüş modellerini ve davranışlarını analiz ederek daha iyi ve çevre dostu sürüş modları için kişiselleştirilmiş eğitim ve teşvikler sağlayabilir. EV pillerinin ömrünün uzatılmasına ve enerji tasarrufuna katkıda bulunacaktır.
• Otonom EV Filo Yönetimi: EV filo yönetimi ve izleme çözümlerine dahil edildiğinde, yapay zeka tüm EV filolarını koordine eder ve yönetir; bu da güvenliği ve maliyet tasarrufunu artırabilir ve filo kullanımını yükseltebilir.
• Veri Güvenliği ve Gizlilik: Yapay zekaya ve veri toplamaya daha bağımlı olmak, EV filo yönetimi çözümlerine güçlü güvenlik önlemlerinin uygulanması, hassas müşteri ve filo verilerinin olası siber saldırılardan korunmasına yardımcı olacaktır.
• Gerçek Zamanlı Analitik: Gerçek zamanlı filo izleme ve izleme sistemindeki yapay zeka destekli gerçek zamanlı analitik, değişen taleplere ve koşullara hızla yanıt vermek gibi bilinçli kararlar alınmasına yardımcı olacak veri odaklı bir kültür oluşturmaya katkıda bulunacaktır.
• Akıllı Şehirlerle Entegrasyon: Akıllı şehir altyapısıyla iyi entegre olan yapay zeka destekli EV filo yönetimi çözümleri, trafik yönetim sistemleri, kentsel mobilite çözümleri ve halka açık şarj istasyonlarıyla kolayca etkileşime girer.
• Emisyon İzleme ve Raporlama: AI, şirketlerin sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmada ve çevresel düzenlemelere uyum sağlamada yararlı bulduğu emisyonları doğru bir şekilde izleme ve ölçme kalibresine sahiptir.
• Uyarlanabilir Algoritmalar: AI algoritmaları, müşteri ve filo verilerini sürekli olarak uyarlayarak ve bunlardan öğrenerek, filo yönetimi süreçlerinin zaman geçtikçe daha verimli hale gelmesini sağlar.

AI Entegrasyon Zorlukları ve Çözümleri

Çeşitli avantajların yanı sıra, AI özellikli EV filo yönetimi uygulamaları zorlukların üstesinden gelebilir. Birkaçını yakalayalım:

1. Eski Altyapı

Zorluk: İşletmeler eski altyapıyı kullanmaya devam ediyor.

Beklenen sonuçların karşılanması için yapay zeka sistemlerinin en uygun altyapısı ve güçlü işleme kapasitesi gereklidir. Ancak, eski ve yetersiz altyapı ile şirketler, yalnızca küçük miktarlardaki bilgileri yavaş bir şekilde işleyebilir.

Çözüm: Şirketler, devrim yaratan altyapı, uygulamalar ve araçları tercih etmeli ve en son trendler ve teknolojilerle sürekli olarak güncellenmelidir.

2. Düşük Kaliteli veya Yetersiz Veri

Zorluk: Düşük kaliteli veriler (AI sistemlerini eğitmek için kullanılır) tutarsız ve taraflı sonuçlara yol açar.

Faktörlerle ilgili yüksek kaliteli veri kümeleri üzerinde iyi eğitilmiş yapay zeka sistemleri, kontrole ve buna göre performans göstermeye yardımcı olur (birikmiş verilere dayalı olarak).

Çözüm: İşletmeler, önyargılı sorunları önlemek için yüksek kaliteli verilerden yararlanmalıdır.

3. Yapay Zeka Sistemlerini Fazla Tahmin Etmek

Zorluk: Teknolojik gelişmelere aşırı güvenme.

Teknolojik evrimin büyüsüne tanık olan insanlar genellikle bu tür ilerlemelerin doğru olduğuna ve hiçbir zaman sorunlara yol açmayacağına inanmaya başlarlar. Ancak yapay zekaya verilen veriler, sonuçların ne olacağına karar verir. Bu veriler doğruysa, doğru işlemlere yol açabilir; aksi takdirde yapay zeka sistemlerinin karmaşık öğrenme süreci hatalı sonuçlara neden olabilir.

Çözüm: Algoritmaları kırmalı; kullanıcı eğitimi, hatalı sorunları önleyecek ve şeffaflığı destekleyecektir.

4. Mevcut Sistemlere Entegrasyon

Zorluk: Eğitim programlarında AI uygulaması, öğrenme yönetim sistemlerinde indirilen eklentilere kıyasla çok daha fazla zaman alıyor.

İşletmeler, sistemin altyapısının, süreçlerinin ve depolamasının düzgün çalışmasına izin vermek için fazladan zaman ayırmalıdır. Ayrıca, çalışanların yeni araçları en iyi şekilde kullanmak, basit sorunları çözmek ve yapay zeka algoritmasının ne zaman düşük performans gösterdiğini belirlemek için iyi eğitilmesi gerekir.

Çözüm: Şirketler, tüm bu sorunların üstesinden gelmek ve makine öğreniminde sorunsuz değişiklik sağlamak için gerekli yapay zeka deneyimine ve becerilerine sahip sağlayıcılarla işbirliği yapmalıdır.

Popüler EV Filo Yönetimi Uygulamaları ve Yazılımı

1. Chargepoint – Son Derece Basit EV Filo Yönetim Yazılımı

Anahtar Kelimeler

• Otomatik şarj
• Tahmin gerektirmeyen filo yönetimi
• EV istasyonlarının gerçek zamanlı izlenmesi
• İşlemleri kolaylaştırın
• Yakıt tasarrufunu artırın
• Sorunsuz şarj yönetimi
• Herhangi bir elektrikli araç ve şarj istasyonu ile kolay entegrasyon
• Proaktif yönetim araçları

2. Geotab – Filoyu Mükemmel Şekilde Heyecanlandırıyor

Anahtar Kelimeler

• Güçlü EV desteği
• İş gereksinimlerine dayalı EV modeli önerileri
• EV filo optimizasyonu
• Kapsamlı şarj bilgileri
• İsteğe bağlı ve yeni araçları destekleyin
• EV sürdürülebilirlik değerlendirmesi
• EV değişimi için Araç Kimliği
• Potansiyel maliyet tasarrufu tahmini
• Gerçek zamanlı EV yönetimi
• Gelecekteki şarjın haritalanması gerekiyor
• Gerçek zamanlı şarj durumu
• Şarj entegrasyonlarını keşfedin
• EV şarj maliyetlerini değerlendirin

3. Uffizio – Beyaz Etiketli Elektrikli Araç Yönetim Yazılımı

Anahtar Kelimeler

• İzleyiciden bağımsız
• Birden çok dili destekler
• Gelişmiş EV yönetim platformu
• Pil yönetimi
• meyilli sıcaklığı
• EV aralığı takibi
• hareketsizleştirme
• Pil şarj modelleri
• Pil sıcaklık raporu
• Pil arızaları
• Sürüş ihlalleri
• Şarj durumu
• EV etkinliği (mevcut ve gelecek)
• Sorunlar için uyarılar

4. RocketFlow – Filo Operasyonlarını Beklendiği Şekilde Düzenliyor

Anahtar Kelimeler

• Araç bakım yönetimi
• Sürücü davranışı izleme
• Gerçek zamanlı GPS takibi
• yakıt yönetimi
• Varlık Yönetimi
• Otomatik Atama
• Sevk ve planlama
• Raporlama ve analitik
• Gerçek zamanlı güncellemeler
• Her filo operasyonu için tek tıkla kontrol paneli
• Araç sağlık kontrolü ve durumu
• Dahili yakıt yönetim sistemi

5. Trackobit – Mobiliteyi Güçlendirmek için EV Filo Yönetimi

Anahtar Kelimeler

• Pil yönetim sistemi
• Gerçek zamanlı SOC
• Canlı gerilim takibi
• Pil sağlığı izleme
• Akıllı pil dengeleme
• Sürücü davranış analizi
• Bakım uyarıları
• Rota planlanıyor
• İçgörüler ve raporlar
• En yakın şarj istasyonuna yönlendirir
• Otomatik park uyarıları
• Yetkisiz akü bağlantısının kesilmesi
• Gelişmiş analitik
• Gelişmiş araç menzili
• Daha az arıza süresi

EV Filo Yönetimi Uygulamaları Nasıl Karlı Bir İş Fikri Olabilir?

EV'lerin artan popülaritesi, yenilikçi EV filo yönetimi uygulamalarına ve onları diğerlerinden önde tutabilecek diğer çözümlere olan talebin artmasına neden oldu.

GlobeNewsWire'ın son raporuna bakıldığında, 2027'de filo yönetimi pazarının 2022'de 25,5 milyar dolar olan 52,4 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Büyüme olasılığı çok daha yüksek olduğundan, işletmeler fazladan yol kat edebilir ve önde gelen bir uygulama geliştirme şirketinden EV filo yönetimi uygulama geliştirme hizmetlerini tercih edebilir.

Özet: Yapay Zeka Güdümlü Devrim

EV filo yönetimi uygulamalarında yapay zekanın tüm olasılığından yararlanmak için insan müdahalesi ile teknoloji arasında bir denge sağlamak ve etik hususları belirlemek zorunludur.

Tahminlere göre, elektrikli mobiliteyi daha verimli, erişilebilir ve çevre dostu hale getirerek, EV filo yönetimi uygulamalarında yapay zekanın olası etkisi umut verici görünüyor. Teknolojideki ilerlemeyle birlikte, paydaşların yapay zeka gücünü ulaşım endüstrisinde maksimum etkiyi elde edecek şekilde yerleştirmeleri önemli hale gelecek.