Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI
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IVImon

Datengetriebenes Flottenmanagement für die Elektromobilität

© panitan | Adobe Stock | Fraunhofer IVI

Die Monitoring-Plattform für den wirtschaftlichen Betrieb von Elektrofahrzeugen

Der Umstieg auf alternative Antriebe eröffnet neue Chancen – bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Planung und Umsetzung erfordern oft hohen Aufwand und erhebliche Anfangskosten. Moderne Lösungen setzen auf detaillierte Tourenplanung, intelligente Ladestrategien und präzise Reichweitenprognosen, um Ladezeiten und die Batterie optimal zu nutzen.

Zudem entstehen neue Geschäftsmodelle rund um die Batterie: etwa getrenntes Leasing von Fahrzeug und Batterie, Kooperationen mit Ladeinfrastrukturbetreibern oder neue Werkstattkonzepte. So lässt sich die Batterie effizient einsetzen und Mobilität zukunftsorientiert gestalten.

Um die Batterie effizient zu nutzen und die täglichen Abläufe in Flotten optimal zu steuern, braucht es verlässliche Daten und smarte Auswertungen. IVImon bringt die Daten Ihrer Fahrzeuge sicher in die Cloud und ist speziell für Flottenanwendungen konzipiert.

 

Ob Logistiker, Spedition oder kommunaler Betrieb – mit IVImon holen Sie mehr aus Ihren E-Fahrzeugen heraus

Bis zu 20 % längere Batterielebensdauer

Das System identifiziert Anomalien und Leistungsabweichungen in einem frühen Stadium, lange bevor sie zu kritischen Betriebsstörungen führen.

Durch die Anpassung von Betriebs- und Ladestrategien an den tatsächlichen Batteriezustand kann die Lebensdauer um bis zu 20 Prozent verlängert werden – ein erheblicher Kostenvorteil.

Weniger Ausfälle, mehr Verfügbarkeit

Ferndiagnose in Echtzeit ermöglicht die kontinuierliche Überwachung von Batteriezustand und Alterungsprozessen – ohne, dass Fahrzeuge aus dem Betrieb genommen werden müssen.

Betreiber erhalten jederzeit Einblick in kritische Parameter und können proaktiv handeln.

Entscheiden auf Basis echter Fahrzeugdaten

Das Fundament bildet die langfristige Datenhaltung. Durch die kontinuierliche Speicherung relevanter Parameter entsteht eine Art digitaler Zwilling Ihrer Flotte, der Entwicklungen über Monate und Jahre nachvollziehbar macht. 

Individuell konfigurierbare Dashboards stellen sicher, dass jeder Nutzer genau die Informationen erhält, die für seine Rolle relevant sind – vom Disponenten über den Techniker bis zur Geschäftsführung.

Flotten digitalisieren – Betriebskosten senken – Batterie verstehen

So arbeitet IVImon mit Ihren Daten

Dashboard der IVImon-Plattform
© Fraunhofer IVI
Projektbeispiel: Flottenmonitoring von Trolleybussen.
Dashboard der IVImon-Plattform
© Fraunhofer IVI
Projektbeispiel: Spedition und Logistik. Analyse des Werkspendelverkehrs als Grundlage für ein Elektrifizierungskonzept.

Langfristige Datenspeicherung

Im Gegensatz zu OEM-Cloudlösungen garantiert IVImon eine umfassende, langfristige Datenhaltung. So werden fundierte Trendanalysen und strategische Entscheidungen möglich.

 

Flexible Erfassung & volle Hoheit der Daten

IVImon stellt eine kontinuierliche Datenübertragung sicher – durch nahtlose Anbindung an bestehende OEM-Telematiklösungen oder direkten Datenzugriff per eigener Hardware. Alle Daten werden auf lokalen Servern gespeichert und verarbeitet – ohne Einbindung von Drittanbietern oder Big-Tech. Ihre Daten bleiben bei Ihnen: sicher und privat.

 

Aussagekräftige Analysen & individuelle Dashboards

Von Batterieleistung über Ladeverhalten und Energiebedarfsprognosen bis zu Verfügbarkeitsanalysen – IVImon liefert maßgeschneiderte Auswertungen. Dashboards werden mit unseren Experten individuell konfiguriert und entwickeln sich mit Ihrem Feedback kontinuierlich weiter.

Praxisnahe Handlungsempfehlungen für städtische E-Bus-Flotten

 

© KI-generiert | Fraunhofer IVI

Optimierte Batteriestrategien für den ÖPNV

Studie im World Electric Vehicle Journal

zur Studie

Projekte und Referenzen

VALA - Validierung neuartiger Algorithmen zur Batteriediagnose basierend auf maschinellen Lernverfahren

Etablierte Methoden zur Batteriediagnose basieren auf aufwändigen Labormessungen einzelner Batteriezellen oder Module, die die Realität nicht hinreichend widerspiegeln. Das Projekt VALA verfolgt daher den Ansatz, das Batterieverhalten mit Hilfe neuronaler Netze aus Felddaten zu lernen, um die Aussagekraft der Batteriediagnose auf ein neues Level zu heben und die Batterienutzung maßgeblich zu verlängern.

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