Fallstudie: Wie wir BMW mit fortschrittlichem Data Engineering beim Aufbau intelligenter Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge unterstützt haben
Herausforderung
BMW und PG&E benötigten eine fortschrittliche Dateninfrastruktur und Simulationsfunktionen, um die Platzierung von Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge zu unterstützen, sowie eine kundenorientierte App, die Fahrern hilft, ihre Ladezeiten zu optimieren und Treibhausgasemissionen zu senken.
Lösung
- Entwicklung von Monte-Carlo-Simulationsmodellen zur Bestimmung optimaler Standorte für Ladestationen für Elektrofahrzeuge in der Infrastrukturplanung von PG&E
- Aufbau skalierbarer Datenpipelines mit Apache Airflow zur Verarbeitung von Millionen täglicher Datenpunkte aus mehreren Flotten von Automobilherstellern
- Entwicklung von Algorithmen, die Fahrzeugtelemetrie und Netzdaten integrieren, um Ladefenster anhand der Verfügbarkeit erneuerbarer Energien zu optimieren
- Entwurf einer datenschutzbewussten Datenarchitektur, die konkurrierenden Automobilherstellern Zusammenarbeit ermöglicht, ohne proprietäre Informationen offenzulegen
- Entwicklung von Visualisierungstools für Stakeholder, um technische Ergebnisse an Führungskräfte von Versorgungsunternehmen und Regulierungsbehörden zu kommunizieren
Ergebnisse
- Strategische Infrastrukturinvestitionen durch ausgefeilte Simulationen von Ladeszenarien für eine optimale Standortplatzierung
- Erfolgreiche Verarbeitung komplexer mandantenfähiger Datenströme mit Kapazität zur Skalierung für künftige Partnerschaften mit Automobilherstellern
- Ausrichtung auf erneuerbare Energien durch die Verlagerung von Ladezeiten für Elektrofahrzeuge auf Zeiten mit hoher Solarverfügbarkeit und geringer Netznachfrage
- Ermöglichung einer beispiellosen Zusammenarbeit zwischen konkurrierenden Automobilherstellern durch eine sichere Architektur für den Datenaustausch
- Unterstützung fundierter Entscheidungen über verschiedene Stakeholder hinweg durch intuitive technische Visualisierungen und zugängliches Reporting
Die hoch skalierbare Datenaufnahmepipeline von ISC ermöglichte es BMW, Millionen von Ladevorgängen aus einem Konsortium von Automobilherstellern zu analysieren und dabei den Datenschutz zu wahren. Dadurch wurden über 1 Million Meilen mit 100% erneuerbarer Energie ermöglicht und zusätzliche Reduzierungen der Treibhausgasemissionen um 32% erzielt.
Die Erfahrung von ISC in Data Engineering, Algorithmenentwicklung und Simulationstools ermöglichte es BMWs Elektrofahrzeugkunden, günstigeres Laden zu nutzen und zugleich die Gesamtemissionen durch die Verlagerung auf erneuerbare Energiequellen zu senken.
