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Umstieg auf E-Flotte: "Erst simulieren, dann investieren"

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Umstieg auf E-Flotte: "Erst simulieren, dann investieren"
Chris Hofer

Wie Unternehmen den Spagat zwischen CO2-Reduktion und dem wirtschaftlichen Betrieb einer Fahrzeugflotte schaffen können, erklärte Christina Warman vom Softwaredienstleister ITK Engineering.

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Eines gleich vorweg: Auch beim Wechsel auf eine emissionsärmere Flotte zählen vorrangig die Kosten. "Der CO2-Ausstoß eines rein batterieelektrisch betriebenen Fahrzeugs ist ab einer gewissen Laufzeit geringer als beim Verbrenner", erklärte die Softwareingenieurin. Zu den kostenwirksamen Faktoren einer E-Flotte zählen neben den Anschaffungskosten die Ladeinfrastruktur, das Lademanagement und die Lebensdauer der Batterie. Gerade zur Traktionsbatterie, deren Zustand und Haltbarkeit gebe es aktuell aber noch wenig valide Daten und Erfahrungen. Relevant sind ebenso das Einsatzgebiet und die Art des Fahrzeugs sowie der Zeitraum, in dem die Umstellungerfolgen soll. "In Summe sorgt das alles für eine komplexe Situation, in der sichere Investitionen gesetzt werden müssen", so Warman.

Für den Wechsel braucht es eine intelligente Software, die einen ganzheitlichen Ansatz von der Datenanalyse über ein virtuelles System bis hin zu Simulationen und Optimierungen verfolgt. Am Beginn steht die Bedarfs- und Datenanalyse, konkret Interviews mit Flottenverantwortlichen. Es gilt die Relevanz und Nutzbarkeit der Daten zu prüfen und in einem nächsten Schritt Erkenntnisse aus Datenfusionen und Datenkorrelationen zu gewinnen. Dies fließt nun in den Aufbau eines digitalen Zwillings ein. Im Rahmen von Simulation und Optimierung rücken das Fahrzeug und die Antriebsbatterie in den Mittelpunkt – unter Rückgriff auf alle Daten, die in der Analysephase als relevant und nützlich definiert wurden. Daneben wird auch das komplette Ökosystem beleuchtet, unter anderem Daten über Wetter, Energiequellen und Speicher, CO2-Zertifikatehandel, Verkehr, Ladeinfrastruktur et cetera. Es folgt die Definition von Optimierungszielen, allerdings mit der Problematik, dass diese Ziele teilweise stark gegenläufig sind. Durch die sogenannte multikriterelle unddie Pareto-Optimierung kommt es zu einer Lösungsmenge, die durch einfache Entscheidungen gelöst werden kann. Daten und eine KI-basierte Software-Technologie würden es schlussendlich ermöglichen, das "sehr komplexe System einer Flotte wirtschaftlich optimal zu betreiben", so Warman.

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