Colonnine di ricarica, l’IA prevede la disponibilità in tempo reale

Intelligenza artificiale aiuta la ricarica di auto elettriche

Cosa conta di più per l’automobilista alla guida di un’auto elettrica, l’autonomia delle batterie o la gestione del tempo per ricaricare? Probabilmente entrambe. Chi guida un’auto elettrica sa bene che, a differenza del rifornimento di carburante, i tempi di ricarica alla spina sono variabili, dipendono da un insieme di fattori, e purtroppo a volte sono anche imprevedibili. Se vuoi sapere tutto sulla ricarica delle auto elettriche, puoi consultare la nostra guida completa.

Come funziona la piattaforma

Per risolvere questa criticità, l’azienda tedesca Scheidt & Bachmann Energy Retail Solutions ha lanciato un sistema basato sull’IA – SIQMA FlowMax.AI – che prevede in tempo reale la disponibilità delle colonnine. Ma soprattutto i tempi di occupazione residui.

Gli algoritmi di IA implementati nel software della piattaforma non leggono solamente se l’hub di ricarica in quel momento è libero o occupato. Infatti, il sistema elabora informazioni in tempo reale provenienti dalle colonnine, incrociate con: il giorno della settimana, l’orario, le condizioni meteo e persino i servizi disponibili nelle vicinanze.

Grazie a questo metodo, il software stima con precisione, già nei primi minuti dall’inizio di una sessione, quanto durerà la sosta di quel veicolo. I dati che arrivano come un flusso costante alimentano continuamente il modello, che impara dalle abitudini di ricarica e ottimizza le previsioni nel tempo, garantendo un’affidabilità sempre maggiore.

Trasparenza per l’utente

Uno dei punti di forza di questa tecnologia è la sua versatilità nell’interfaccia utente. Le previsioni generate da FlowMax.AI non restano chiuse in un database, ma sono distribuite attraverso diversi punti di contatto:

• App per smartphone e sistemi di bordo dei veicoli, per pianificare la sosta prima ancora di arrivare.
• API per operatori (Application Programming Interface) e piattaforme di roaming terze.
• Display digitali installati direttamente nelle stazioni di ricarica.

Oltre ai minuti mancanti al termine della ricarica, i display possono mostrare prezzi dinamici, offerte dei partner locali e contenuti informativi, trasformando l’attesa della ricarica della BEV in un momento di servizio a valore aggiunto.

Ricarica auto elettrica: meno code, più pianificazione

Per gli operatori delle infrastrutture, la trasparenza sui tempi di occupazione si traduce in una gestione più fluida degli stalli, riducendo le congestioni e aumentando la fidelizzazione dei clienti.

Per gli automobilisti, il beneficio è psicologico e pratico: avere una stima certa dei tempi di attesa permette di decidere istantaneamente se conviene aspettare il proprio turno o dirigersi verso una stazione alternativa, eliminando l’incertezza tipica delle ore di punta.

Sviluppi interessanti per il mercato italiano

In Italia, dove la rete di ricarica presenta ancora una distribuzione disomogenea, (più colonnine al nord e Roma, meno nel centro-sud) l’adozione di strumenti predittivi potrebbe fare la differenza nei contesti di picchi di domanda. Pensiamo alle stazioni di ricarica autostradali durante i weekend da bollino nero o durante i grandi esodi estivi.

In questi scenari, prevedere i tempi di attesa diventa uno strumento essenziale di pianificazione della mobilità. Sapere in anticipo che una stazione è satura ma si libererà in dieci minuti permette di ottimizzare il viaggio, evitando code inutili.