Sin embargo, las ayudas e incentivos se irán agotando poco a poco, por lo que los operadores de flotas tendrán que asumir el reto de seguir siendo rentables y competitivos mientras que se enfrentan a una tecnología inmadura, como los vehículos eléctricos.
Desde la plataforma de mantenimiento predictivo de flotas se tiene la seguridad de que los paquetes de baterías son un campo en el que existe gran margen de mejora, tanto desde el rendimiento como desde la perspectiva de su vida útil. Por todo ello, Stratio se asoció con Caetano Bus y la Universidad de Halmstad para crear el proyecto Battery Cortex, tratando así de proporcionar a los fabricantes de vehículos eléctricos y a los operadores de flotas información sobre la calidad, los fallos y las anomalías de los packs de baterías.
El proyecto, que se desarrolló entre noviembre de 2020 y octubre de 2021, arrojó como resultado el desarrollo de modelos de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial (IA) que permiten interacciones más rápidas en los vehículos y de la oferta disponible para los usuarios finales.
Sobre los modelos de Aprendizaje Automático y IA
Los modelos de Aprendizaje Automático y de IA analizan las especificaciones de la batería, el voltaje y la corriente de la batería, el voltaje y la corriente de la celda, la temperatura, el estado de carga, la potencia de carga/descarga para evaluar el estado y el rendimiento de la batería. Además, una de las novedades del Proyecto Battery Cortex es que también tiene en cuenta los datos del vehículo.
Un análisis más preciso de la previsión de la batería permite a los proveedores de transporte público planificar con mayor fiabilidad, ya sea los calendarios de mantenimiento o los autobuses que deben ponerse en circulación un día determinado. También significa que los gestores de las flotas de transporte público pueden justificar la inversión inicial de la compra de un autobús eléctrico, a la luz del ciclo de vida ampliado de la batería, que se garantiza mediante patrones de carga supervisados y optimizados. En caso de reclamaciones de garantía, un historial rastreable de cómo se ha cargado y utilizado la batería también puede ser útil para los gestores de mantenimiento de flotas que quieran demostrar que se han seguido las mejores prácticas.
El proyecto Battery Cortex y sus conclusiones han sido fundamentales para que Stratio pueda ofrecer un servicio de mantenimiento predictivo fiable para flotas para los VE. Los algoritmos de IA y AA desarrollados por los investigadores se incorporaron a la plataforma de Stratio, que ahora puede servir tanto a las flotas eléctricas como a las de motores de combustión interna. La tecnología y la mecánica detrás de estos dos tipos de vehículos son muy diferentes, pero el análisis de mantenimiento predictivo para ambos puede ahora integrarse y automatizarse en una única plataforma que ofrece a los gestores de mantenimiento una visión única del estado de sus flotas, concluyen desde la plataforma.
