ChargePointは電気自動車の充電についてアメリカ人が嫌がる点を解決したいと考えている

流量、コスト、稼働時間は、電気自動車 (EV) 充電器にとって最も重要な指標です。 旅行中や食料品店にいるとき、ハードウェアまたはソフトウェアの問題によって充電ステーションが妨げられることほど、ドライバーをイライラさせるものはありません。

米国最大の EV 充電ステーション運営会社である ChargePoint は、競合他社にはない方法でステーションの稼働時間に対する責任を強化し、責任を負っています。

電気自動車充電プロバイダーは、自社のネットワークと情報セキュリティに数百万ドルを投資しており、これには稼働時間 (EV 充電器が完全に動作する時間の測定値) を実装後に 100% 近くまで引き上げるための人工知能が含まれます。 ChargePoint によると、現在の稼働率は 96 ～ 98% です。

同社は、稼働時間を、特定の時間にアクティブで充電できる個々のポート/ハンドルの量の割合として定義しています。 一部の充電器会社では測定方法が異なるため、定義は重要です。

EVgo は、顧客が最初の試行で充電に成功した時間の割合である「一度だけ充電」を調査します。 同社によれば、これは可用性の指標ではなく、成功の指標を表しており、その達成率は 95% に達します。 Electrify America は稼働時間の数値を公表していないが、それは、有用な比較にするには要件がまだ十分に明確ではないためであるとしている。

「ある時点で、十分な数の公共の急速充電EVステーションができ、1つか2つのステーションが機能しなくても、大きな影響はないだろう。しかし現時点では、テスラのネットワークの外に、充電ステーションや充電場所があれば、 EV Pulseのコンテンツ担当副社長、チャド・カーチナー氏は本誌に対し、「オフラインであり、近くに代替手段がないことも多い。それは、そのステーションに行くのに十分なエネルギーしか持っていない人にとっては、うまくいくことを願ってレッカー移動するのに高額な費用がかかることになるかもしれない」とニューズウィーク誌に語った。

ChargePoint のネットワーク オペレーション センターは、ステーションを積極的に監視し、予測分析と機械学習を活用して、どの充電器が停止しているかを特定します。 同社によれば、これにより応答性と修理時間が短縮されるという。 また、EV 充電インフラを設置する電気請負業者を認定するための新しい包括的なトレーニング プログラムも導入しています。

AI と機械学習は、ソーシャル メディアを扇動者として使用して修理を迅速化するのに役立ちます。 「これが良い例です。ボブはソーシャル メディアに、『ラスベガスの州間高速道路 15 号線から外れて行ったチャージポイント駅がダウンしている』というような投稿をします。」 サリーは、「ラスベガス ストリップ近くの駅の 1 つで車を充電できませんでした」と投稿しました。 AI はこの種のフィードバックをスキャンして聞きますが、どちらも覚えているだけでは問題を簡単に特定するのに十分ではありません」と ChargePoint の広報担当者 JP カントン氏はニューズウィーク誌に語った。

「両方を確認し、2 つのポイント (高速道路近くのラスベガスとストリップ近くのラスベガス) を組み合わせてエリアを正確に特定し、駅 (できれば正確な駅) をチェックして、何が問題なのかを特定します。これは特に便利です。何者かによるコネクタの破壊など、リモートからは特定できないハードウェアの損傷があります。」

ChargePoint は、ハードウェアとソフトウェアにまたがるソフトウェアと携帯電話接続に関しては、少しグレーゾーンがあると説明しています。 そこで問題が発生する可能性があります。 全体として、ハードウェアが原因で充電が失敗する割合は非常にわずかです。

AI の取り組みは試験段階にありますが、ChargePoint は 6 か月以内に稼働させることを目指しています。 また、作業が必要な充電器の発見と修理を支援するアプリを設置者に公開したばかりだ。 同社は、ドライバーが常に通りを通って別の駅に行くことができるわけではないことを理解しているため、人工知能はこうした失敗を予測することを目的としている。

「ほとんどの人はもっぱら自宅で充電しますが、長期旅行の際にどこで充電するかは、EV購入を検討している人にとって大きな関心事です。充電ステーションはより戦略的に配置できるため、ガソリンスタンドほど多くの充電ステーションは必要ありません。 「今日はこれまでで最悪だ。状況は良くなり続けている」とキルヒナー氏は語った。

「他の自動車メーカーが北米充電規格を採用し、支払い処理を処理する普遍的な方法を見つければ、より簡単になるでしょう。現時点では、テスラを持っていないと大変です。うまくいけば、2025年までにそれが著しく簡単になるでしょう。」彼が追加した。