Die EV-Ladeindustrie wächst schnell – schneller, als die meisten Betriebsmodelle dafür ausgelegt sind.
In allen Märkten wachsen die Netzwerke an Größe und Komplexität. Es gibt mehr Ladegeräte, mehr Standorte, mehr Fahrer, mehr Zahlungsmethoden und mehr Netzbeschränkungen. Dennoch werden die Abläufe in vielen Fällen immer noch durch manuelle Überwachung, fragmentierte Tools und eine kleine Anzahl von technischen Experten verwaltet, von denen erwartet wird, dass sie alles zusammenhalten.
Dieses Modell ist nicht skalierbar.
Bei Monta hat diese Realität unsere Sichtweise auf KI geprägt. Monta AI ist eine direkt in die Monta-Plattform integrierte operative Intelligenzschicht, die entwickelt wurde, um den Aufwand für das Verständnis und den Betrieb komplexer Ladenetzwerke zu reduzieren. Anstatt als eigenständiges Tool zu fungieren, analysiert es kontinuierlich den Netzwerkbetrieb im Hintergrund und macht diese Informationen für alle Teams zugänglich – entweder durch proaktive Einblicke oder durch Interaktion in natürlicher Sprache.
In diesem Artikel möchte ich untersuchen, wie KI EV-Ladeanlagenbetreibern praktisch dabei helfen kann, zuverlässigere, effizientere und skalierbarere Netzwerke zu betreiben – nicht als Zukunftsversprechen, sondern als operative Fähigkeit, die bereits heute funktioniert.
Die zentrale Herausforderung: Komplexität übersteigt den Betrieb
Der Betrieb eines Ladenetzwerks bedeutet, mehrere Ebenen gleichzeitig zu verwalten:
- Ladehardware und -firmware
- OCPP-Kommunikation und Sitzungsdaten
- Zahlungen und Transaktionsabläufe
- Kundensupport und Fahrerlebnis
- Preisgestaltung, Auslastung und Standortleistung
- Energiebeschränkungen und Lastmanagement
Wenn etwas schiefgeht – eine fehlgeschlagene Ladesitzung oder ein plötzlicher Rückgang der Erfolgsquote –, müssen Teams oft Erkenntnisse aus mehreren Systemen zusammenführen. Dieser Prozess ist langsam, kostspielig und hängt von knappem Fachwissen ab.
Wenn Netzwerke um das Drei-, Fünf- oder Zehnfache wachsen, entsteht eine wachsende Lücke zwischen der Größe der Infrastruktur und der Betriebskapazität.
Hier beginnt KI, einen echten Mehrwert zu liefern.
Schritt 1: Daten in betriebliches Verständnis umwandeln
Die meisten Ladenetzwerke generieren bereits riesige Datenmengen. Die Herausforderung liegt nicht in der Verfügbarkeit, sondern in der Nutzbarkeit.
KI kann betriebliche Signale wie Telemetriedaten von Ladevorgängen, OCPP-Protokolle, Firmware- und Hardwaredaten, Zahlungsergebnisse, Kundensupport-Interaktionen, Preis- und Nutzungsmetriken sowie Energiedaten erfassen und auswerten. Monta AI ist darauf ausgelegt, diese Signale gleichzeitig zu analysieren, sodass Betreiber von isolierten Datenpunkten zu einem kohärenten Verständnis dessen gelangen, was an Ladegeräten, Standorten und in Regionen geschieht.
Anstelle manueller Untersuchungen können Teams schnell verstehen, warum Sitzungen fehlschlagen, ob Probleme wiederholt auftreten und welche Maßnahmen die größte Wirkung erzielen.
Schritt 2: Von reaktiven zu proaktiven Abläufen
KI wird Betreibern nicht nur helfen, bestehende Aufgaben schneller zu erledigen, sondern auch völlig neue Möglichkeiten eröffnen, die bisher in diesem Umfang nicht möglich waren. So wie Tools wie Excel die Finanzwelt verändert haben, indem sie Analysten die Möglichkeit gaben, komplexe Modelle zu erstellen, anstatt sie zu ersetzen, und wie die gesteigerte Rechenleistung es Beratern ermöglichte, weitaus ehrgeizigere Projekte anzunehmen,
wird KI zu einer Betriebsebene, die die realistischen Verwaltungsmöglichkeiten von Betreibern von Ladesystemen erweitert. Indem sie neue Formen von Intelligenz direkt zugänglich macht, verändert KI die Art und Weise, wie Netzwerke entworfen, betrieben und skaliert werden – und das ist erst der Anfang.
In der Vergangenheit waren die meisten Ladevorgänge reaktiv:
- Ein Fahrer meldet ein Problem
- Es wird ein Support-Ticket erstellt
- Eine Untersuchung wird eingeleitet
KI ermöglicht es Betreibern, dieses Modell umzukehren.
Durch die kontinuierliche Analyse des Live-Netzwerkverhaltens erkennt Monta AI aufkommende Probleme frühzeitig und unterstützt Teams dabei, einzugreifen, bevor Fehler eskalieren oder sich auf die Fahrer auswirken. Die Zuverlässigkeit verbessert sich nicht, weil die Teams härter arbeiten, sondern weil Probleme früher erkannt und automatisch behoben werden.
Schritt 3: Fachwissen für alle Teams zugänglich machen
Einer der größten Engpässe beim Ladevorgang besteht darin, dass tiefgreifendes technisches Wissen oft nur bei einer sehr kleinen Anzahl von Personen vorhanden ist.
KI verändert diese Dynamik. Anstatt von den Teams zu verlangen, Protokolle oder Firmware-Dokumentationen zu interpretieren, übersetzt Monta KI technische Signale in klare, umsetzbare Erkenntnisse. Jeder, der eine Ladesitzung oder einen Standort identifizieren kann, hat Zugriff auf das gleiche Betriebswissen, für das zuvor Fachkenntnisse erforderlich waren.
KI ersetzt Fachwissen nicht – sie erweitert es und macht es für das gesamte Unternehmen zugänglich.
Schritt 4: Automatisierung von Vorgängen, die keinen menschlichen Aufwand erfordern sollten
Sobald das Verständnis verbessert ist, ist der nächste Schritt die Automatisierung.
Viele betriebliche Aufgaben sind von Natur aus repetitiv: das Erkennen bekannter Fehlermuster, das Ausrollen von Firmware-Updates, die Anpassung von Preisen oder das Auslösen vorbeugender Wartungsmaßnahmen. Monta AI unterstützt diesen Übergang, indem es ermittelt, wo Automatisierung sicher und effektiv eingesetzt werden kann, während die Betreiber weiterhin die Kontrolle darüber behalten, wann und wie Maßnahmen umgesetzt werden.
Dies reduziert die operative Belastung und ermöglicht es den Teams, größere Netzwerke zu verwalten, ohne dass die Mitarbeiterzahl linear steigt.
KI in der Praxis: Wie sieht das heute aus?
Diese Ideen sind längst keine Theorie mehr.
In heutigen Produktionsumgebungen:
- AI-gestützte Systeme wickeln bereits einen großen Teil der Kundensupport-Interaktionen automatisch ab. Bei Monta löst AI bereits 79 % der eingehenden Support-Tickets von Fahrern, indem es Daten zu Ladevorgängen, OCPP-Protokolle, das Verhalten von Ladegeräten und historische Lösungen miteinander verknüpft, anstatt sich auf allgemeine Antworten zu verlassen.
- Die Ursachen für fehlgeschlagene Ladevorgänge können innerhalb von Sekunden statt Stunden identifiziert werden.
- Sobald die zugrunde liegenden Probleme aufgedeckt sind, kann sich die Erfolgsquote drastisch verbessern. Monta AI liefert bereits messbare Ergebnisse in der Produktion. Ein Betreiber verzeichnete einen Anstieg der Erfolgsquote eines Gleichstromladegeräts von 31,2 % auf 98,3 % in nur 25 Sekunden, nachdem Monta AI eine Firmware-Inkompatibilität identifiziert hatte, die wiederholte Ausfälle verursachte.
Diese Funktionen sind bereits in Monta AI implementiert, das täglich von Betreibern eingesetzt wird, um Probleme zu diagnostizieren, die Zuverlässigkeit zu verbessern und Betriebsstörungen in wachsenden Netzwerken zu reduzieren.
Von proaktiven Systemen bis hin zu autonomen Abläufen
KI ermöglicht standardmäßig einen Wechsel von reaktiver Fehlerbehebung zu proaktiven Systemen. Kurzfristig unterstützt Monta AI Betreiber durch die Diagnose von Problemen, die Bereitstellung von Empfehlungen und die Unterstützung von Teams, schneller und mit größerer Sicherheit zu handeln.
Im Laufe der Zeit entwickelt sich diese Intelligenz zu einer unterstützten Automatisierung, bei der Arbeitsabläufe wie Wartungsmaßnahmen, Preisänderungen oder Firmware-Rollouts teilweise automatisiert werden können, während der Mensch weiterhin die Kontrolle behält. Langfristig ist es das Ziel, autonome Ladevorgänge zu unterstützen, bei denen Software die Optimierung im gesamten Netzwerk mit minimalem Eingriff koordiniert.
KI als Betriebsebene
Die wirkungsvollste KI im Bereich des Ladens von Elektrofahrzeugen wird nicht die sichtbarste sein. Es wird die Intelligenz sein, die still und leise die Betriebszeit verbessert, Reibungsverluste reduziert und die Komplexität mit zunehmender Größe der Netzwerke beherrschbar macht.
Monta AI wurde mit diesem Ziel vor Augen entwickelt – nicht als Add-on, sondern als Betriebsebene, die dazu beiträgt, dass Ladenetzwerke mit zunehmendem Wachstum zuverlässiger funktionieren. Mit zunehmender Reife der Branche wird die Rolle der KI zunehmend darin bestehen, Komplexität beherrschbar zu machen – und mit der Zeit weitgehend unsichtbar.