Predictive Maintenance mit KI: Maximale Sicherheit für Ladeinfrastruktur

Wartung nach festem Intervall oder bei Ausfall – beide Ansätze sind für kritische Ladeinfrastruktur suboptimal. Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) auf KI-Basis revolutioniert dieses Feld, indem sie Wartung genau dann anordnet, wenn sie benötigt wird, und so Sicherheit und Verfügbarkeit maximiert.

Die KI agiert hier als unermüdlicher Diagnostiker. Sie fusioniert Daten aus verschiedenen Quellen: detaillierte Prozessdaten jedes Ladevorgangs, Umgebungsbedingungen (Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Vibration), Komponentenlebensdauer-Modelle und Ergebnisse früherer Inspektionen. Fortgeschrittene Algorithmen des maschinellen Lernens, wie Gradient Boosting oder tiefe neuronale Netze, identifizieren komplexe, nicht-lineare Korrelationen zwischen diesen Datensätzen und dem Verschleiß von Komponenten.

Ein praktisches Beispiel ist die Vorhersage des Ausfalls eines Gleichstrom-Relais, eines kritischen und teuren Bauteils in Schnellladestationen. Die KI überwacht den Kontaktwiderstand, die Schaltzyklen, die dabei entstehenden minimalen Lichtbogen (durch Hochfrequenzanalyse) und die Umgebungstemperatur. Durch den Abgleich mit historischen Ausfalldaten lernt sie, eine charakteristische Degradationskurve zu erkennen. Wochen bevor ein kritischer Zustand erreicht ist, generiert das System eine präzise Wartungswarnung mit Angabe des betroffenen Moduls und der vermuteten Ursache.

Für AFAX POWER und seine Kunden bedeutet dies einen fundamentalen betriebswirtschaftlichen und sicherheitstechnischen Vorteil. Wartungskosten sinken durch die Vermeidung von Notfallreparaten und den optimalen Einsatz von Personal und Ersatzteilen. Die Sicherheit steigt dramatisch, da Komponenten ausgetauscht werden, bevor sie unsicher werden. Die Gesamtverfügbarkeit der Ladeinfrastruktur erreicht ein neues Maximum, was für gewerbliche Betreiber direkt in höhere Umsätze übersetzt.