KI-basierte Ladesysteme: Prävention und Effizienzoptimierung

Deutsch:Prävention steht im Zentrum der AFAX POWER-Philosophie. Das Präventions-Engine der KI arbeitet mit einem dreistufigen Modell: Frühwarnung (Detection), Diagnose (Diagnosis) und Prognose (Prognosis). Dies übertrifft reaktive Systeme um Größenordnungen.

Die Detektionsebene nutzt Compressed Sensing: Statt aller Rohdaten werden nur statistisch signifikante Abweichungen von Referenzmustern übertragen. Dies reduziert Datenvolumen um 95% bei gleichbleibender Detektionsgenauigkeit von 99,97%. Die Diagnoseebene implementiert Explainable AI (XAI): Bei Verdachtsfällen generiert das System natürlichem Sprachliche Berichte, die technische Ursachen in verständlicher Form darstellen ("Erhöhter Übergangswiderstand an Phase L2 durch oxidierte Kontaktfeder, Wartungsempfehlung: Reinigung innerhalb 7 Tagen").

Die Prognoseebene revolutioniert Wartungskonzepte: Basierend auf physikalisch-motivierten neuronalen Netzen prognostiziert sie Restlebensdauern mit ±5% Genauigkeit. Dies ermöglicht just-in-time Ersatzteil-Logistik, die Lagerkosten um 60% senkt. Im Feldversuch bei einem Hamburger Betreiber reduzierte dies ungeplante Ausfälle von 12 auf 0,8 pro Jahr und 100 Säulen.

Effizienzoptimierung erfolgt durch multiobjektive evolutionäre Algorithmen: Die KI sucht Pareto-optimale Lösungen im Spannungsfeld zwischen Energieeffizienz, Leistungsdichte und Kosten. Ergebnis sind selbstkalibrierende Wandler, die ihre Parameter monatlich anpassen und so den Alterungseffekten entgegenwirken. Gemessen über 5 Jahre bleibt der Wirkungsgrad damit auf ±0,3% des Neuzustands - ein bisher unerreichter Wert.