KI-gestützte Analysen ermöglichen die Analyse, Überwachung und Vorhersage der Batterieleistung von Fahrzeugen oder Flotten. Sie sorgen für zusätzliche Sicherheit, indem sie Probleme erkennen, die anderen Systemen entgehen, und bieten einen zentralen Zugriff auf alle relevanten Batterieinformationen.
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Verbesserung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von EV-Batterien mit prädiktive analytics
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Die wichtigsten Herausforderungen:
- Probleme mit der Verlässlichkeit: Ausfallzeiten und unerwartete Pannen, die zu erhöhten Wartungskosten und Betriebsstörungen führen.
- Sicherheitsbedenken: Risiken im Zusammenhang mit Batteriebränden und Thermal Propagation.
- Systemintegration: Mangelnde Vernetzung von Batteriemanagement-, Qualitätsmanagement- und Flottenmanagementsystemen.
- Alterung von Batterien: Probleme wie Dendritenwachstum, Lithium Plating und Temperatur-/Spannungsschwankungen, die die Batterieleistung im Laufe der Zeit beeinträchtigen.
Wie Batterieanalytik diese Probleme löst:
prädiktive Wartung:
- Antizipieren Sie Probleme und gehen Sie sie an, bevor sie zu Misserfolgen führen.
- Planen Sie die Wartung auf der Grundlage von Echtzeitbedingungen statt vordefinierter Zeitpläne und sparen Sie so Kosten.
VerbesserteÜberwachung:
- Kontinuierliche Überwachung der Sicherheits- und Zuverlässigkeitstrends im gesamten Fuhrpark.
- Detaillierte Warnungen und Benachrichtigungen für rechtzeitiges Handeln
Datengestützte Erkenntnisse:
- Nutzen Sie historische und Echtzeitdaten, um umfassende Profile des Batteriezustands zu erstellen.
- Identifizieren und beheben Sie zugrundeliegende Probleme, die durch herkömmliche BMS nicht aufgedeckt werden können.
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