Elektrische voertuigen worden steeds meer mainstream, maar één uitdaging blijft de adoptie vertragen: actieradius-angst. Bestuurders komen vaak aan bij openbare laadstations zonder te weten of er een laadpunt beschikbaar is, wat leidt tot frustratie en inefficiënte routes.
Recent onderzoek van Google laat zien dat voorspellende locatie-intelligentie dit probleem aanzienlijk kan verkleinen. Door historisch laadgedrag, patronen per tijdstip en locatiegegevens te analyseren, kan een lichtgewicht AI-model de beschikbaarheid van laadpunten in de nabije toekomst nauwkeurig voorspellen.
In praktijktoepassingen verminderde deze aanpak het aantal onjuiste beschikbaarheidsvoorspellingen tijdens piekuren met wel 40%. Het resultaat is een soepelere laadervaring, zonder afhankelijk te zijn van complexe of rekenintensieve modellen.
Waarom voorspellende beschikbaarheid belangrijk is voor EV-mobiliteit
- Kortere wachttijden bij openbare laadstations
- Slimmere EV-routering op basis van realtime en voorspellende data
- Meer vertrouwen bij bestuurders, wat actieradius-angst vermindert
- Schaalbare infrastructuur door efficiënte AI in plaats van zware systemen
Deze innovatie onderstreept een belangrijk principe binnen moderne mobiliteitsplatformen: eenvoudige, goed ontworpen voorspellende modellen kunnen complexere oplossingen overtreffen wanneer ze op grote schaal worden toegepast. Voor locatiegebaseerde diensten maakt het combineren van nauwkeurige locatiegegevens met gedragspatronen meer betrouwbare en gebruiksgerichte ervaringen mogelijk.
Bij Localyse zien we voorspellende beschikbaarheid als een cruciale bouwsteen voor mobiliteits-, navigatie- en locatie-intelligentieoplossingen van de volgende generatie. Door ruwe locatiegegevens om te zetten in bruikbare inzichten kunnen platforms de efficiëntie, duurzaamheid en het vertrouwen van gebruikers binnen het gehele EV-ecosysteem verbeteren.
