SVE VESTI IZ AUTOMOBILZMA

Pratite sve vesti na jednom mestu

Prediktivno održavanje je ključno za uspjeh električne flote


Prelazak na električne autobuse ne bi trebao naštetiti rezultatu flote, tvrdi Miguel Simão

Klimatske akreditacije više nisu ‘lijepo imati’, već suštinski element za mnoge kompanije. Kombinirajte ovo s ambicioznim ciljevima smanjenja emisije stakleničkih plinova za 55% do 2030. Evropski zeleni dogovor i prijedlog EU da se od 2035. zabrani prodaja svih vozila s motorima s unutrašnjim sagorijevanjem (ICE) i jasno je da prelazak na električna vozila (EV) nikada nije bio veći u prioritetima operatera voznih parkova.

Kretanje ka elektrifikaciji više nije nešto što rade samo velike flote javnog prevoza; provajderi svih veličina morat će napraviti promjenu u narednih nekoliko godina kako bi osigurali kontinuitet poslovanja. S obzirom da se predviđa da će prodaja električnih autobusa širom EU porasti za 83% u naredne dvije decenije, operateri voznih parkova moraju odmah poduzeti mjere kako bi bolje strateško razumjeli tranziciju električnih autobusa i dugoročni uticaj na njihov krajnji rezultat.

Međutim, električna vozila su relativno nova tehnologija, a početni trošak električnog autobusa je i dalje znatno veći od ICE modela. Nadalje, menadžeri voznih parkova suočeni su s izazovom izračunavanja troškova životnog ciklusa kupovine električnog autobusa i predstavljanja slučaja za početnu investiciju. Kao rezultat toga, izazov za operatere flote je dvostruk. Kako menadžeri voznih parkova i transportna industrija mogu steći strateško razumijevanje tranzicije električnih vozila kako bi im pomogli da pređu?

Predviđeno održavanje za ekonomsku održivost

Nema sumnje da prelazak na potpuno električnu flotu zahtijeva dvostruko veću investiciju u poređenju sa standardnim ICE vozilima. Međutim, električna energija košta samo dio fosilnih goriva, značajno smanjujući operativne troškove. Kako bi se kapitalizirali niži troškovi energije i osigurao pozitivan povrat ulaganja, transportne usluge će morati da upravljaju vozilima na duži period i intenzivnije u poređenju sa tradicionalnim voznim parkovima. Korištenje prediktivnog održavanja u ovom procesu je kritičan element za zadržavanje vozila izvan radionice i na cesti, omogućavajući ekonomsku održivost koja je potrebna za usvajanje vozila s nultom emisijom u uobičajeno vrijeme.

Broj električnih autobusa je spreman da značajno poraste u narednim godinama

Električni autobus ima manje pokretnih dijelova, a ti dijelovi obično imaju duži vijek trajanja, što značajno smanjuje potrebu za periodičnim održavanjem. Međutim, rad i komponente su generalno skuplji u električnim vozilima, što znači da postoje značajni dobici u povećanju njihovog životnog vijeka koliko god je to moguće. Baterije su daleko najskuplja komponenta električnih autobusa, čineći u prosjeku 40% cijene vozila. Iz tog razloga, operateri voznih parkova javnog prevoza koji žele da naprave profitabilan prelazak na električne vozne parkove moraju razmotriti kako planiraju da produže životni ciklus baterija svojih vozila.

Slično kao i kod pametnih telefona, vijek trajanja baterije se smanjuje tokom godina, a domet električnih autobusa s vremenom postaje kraći. Proizvođači imaju na raspolaganju alate za produženje vijeka trajanja baterije, kao što je upravljanje toplinom i ograničavanje napona, ali čak i tada EV koji ima maksimalni domet od 300 km kada je nov i treba mu samo jedno punjenje da završi svoju dnevnu rutu, može zahtijevati dodatnu sesiju punjenja za proći istu udaljenost nakon nekoliko godina. Uz to, maksimalna udaljenost koju vozilo može prijeći s jednim punjenjem može varirati zbog nekontroliranih faktora kao što su vremenske prilike, promet, ruta i opterećenje vozila. Menadžer voznog parka mora razumjeti ograničenja svojih vozila i utjecaj ovih faktora kako bi izbjegao smanjenje nivoa usluge.

Tradicionalno, održavanje vozila se obavlja preventivno, u predviđenim intervalima. Ponekad se komponente zamjenjuju prije kraja njihovog životnog vijeka, a ponekad se kvarovi dešavaju neočekivano, uzrokujući smetnje u servisu. Menadžeri voznih parkova smanjuju skupe kvarove zamjenom komponenti u kraćim intervalima nego što je potrebno. Ali ovo je neefikasan proces jer se više dijelova zamjenjuje prije kraja njihovog radnog vijeka. Ova neefikasnost se može riješiti prediktivnim održavanjem. Podaci o vozilu, prikupljeni tokom redovnog rada, koriste se za procjenu stvarnog preostalog vijeka upotrebe (RUL) komponenti. Sa ovim informacijama, operateri voznih parkova mogu dobiti stratešku prednost optimalnim rasporedom servisiranja vozila kako bi produžili radni vijek dijelova.

Prihvatanje tehnologije prediktivnog održavanja neće samo olakšati prelazak na EV tehnologiju, već će i održivo predvoditi operatere flote u sljedeću generaciju e-mobilnosti

Prediktivno održavanje ima još veći uticaj na EV zbog njihovih viših troškova komponenti i rada. Sa ovom tehnologijom, održavanje je predvidljivije i jeftinije. Broj kvarova je minimiziran, čime se sprečavaju skupi zastoji i skupi, neplanirani odlasci u radionicu. Jednostavno rečeno, smanjenjem troškova i poboljšanjem pouzdanosti, provajderi javnog prevoza moći će da produže rad svojih vozila, opslužuju više ljudi i osiguraju povrat svojih ulaganja.

Dodajte u AI

Tehnologije poput prediktivnih platformi za održavanje voznog parka koje koriste AI za pružanje uvida u realnom vremenu, djelotvornog uvida u unutrašnje greške električnih autobusa, omogućavaju menadžerima održavanja da dijagnosticiraju kvarove na daljinu, bez potrebe da povlače vozilo s ceste i fizički ga pregledavaju. Cijela flota se može nadgledati na daljinu, u bilo koje vrijeme i s bilo kojeg mjesta.

Kombinacija velike obrade, autonomnih AI sistema i detaljnog prikupljanja podataka o vozilu omogućava timovima za održavanje da u potpunosti iskoriste podatke ispod haube. Integracija AI rješenja sa povezanim vozilima i informacijama o radionici rezultira povratnom spregom koja se kontinuirano hrani i pomaže sistemu da se automatski poboljša tokom rada voznog parka. Ovo se prevodi u kvalitetnije predviđanje kvarova i kontinuirano prilagođavanje novim vozilima i automobilskim tehnologijama.

Pored izazova održavanja električnih vozila, njihov ograničen domet može uzrokovati logističke probleme operaterima voznog parka javnog prijevoza koji trebaju planirati rute i uzeti u obzir maksimalan domet koji vozilo može učiniti i dostupnost punjača duž rute. Jedna nedavna studija koju su završili Univerzitet Halmstad i Caetano Bus ide daleko u rješavanju ovog problema. Napredna analitika podataka i modeli strojnog učenja korišteni su za izgradnju regresijskog modela koji kombinuje podatke o bateriji prikupljene u vozilu s drugim varijablama koje utječu na domet vozila i omogućile su precizno predviđanje preostalog dometa trenutnog vozila i očekivanog gubitka kapaciteta baterije. u narednih nekoliko godina. Nalazi projekta implementirani su u rješenje za prediktivno održavanje kako bi se razumjelo kada se baterija mora zamijeniti ili kada vozilom treba upravljati kraćim putevima. Ovo omogućava kompanijama javnog prevoza bezbrižnost da sa preciznošću znaju kako će baterije njihovih autobusa raditi za jednu, dve ili pet godina. Menadžeri voznih parkova također imaju koristi od preciznog predviđanja trenutnog dometa vozila, izračunatog na osnovu kapaciteta baterije i prilagođenog za procijenjeni gubitak kapaciteta, kao i upozorenja za neočekivane kvarove baterije.

Prediktivno održavanje
Stratioovo rješenje za prediktivno održavanje voznog parka nudi operaterima gradskih autobusa uvid u procjenu baterije EV, informacije o vozilima u realnom vremenu i detaljne informacije o greškama

Imajući na umu gubitke u dometu električnih autobusa, operateri voznog parka javnog prijevoza također mogu donijeti određene operativne izbore usmjerene na produženje životnog ciklusa baterije i održavanje njenog kapaciteta tokom vremena. Proizvođači nude smjernice kako to učiniti, ali njihova glavna briga je spriječiti pretjeranu degradaciju tokom garantnog roka. Međutim, uz pravilnu upotrebu, baterija bi trebala imati vijek trajanja koji znatno premašuje garantni rok.

Postoje operativne metrike usmjerene na produženje vijeka trajanja baterije izvan jamstva koje treba pratiti u realnom vremenu unutar platforme, kao što je optimalnost stanja napunjenosti (SoC) tokom vremena, tj. postotak vremena provedenog na zdravom SoC rasponu, obično između 20 i 80%. Još jedna važna metrika je dubina pražnjenja (DoD), odnosno koliko se baterija isprazni između uzastopnih punjenja, koja bi trebala biti niža od 60% za maksimalno zadržavanje kapaciteta baterije. Operater voznog parka može vizualizirati rezultate SoC-a i DoD-a i razumjeti da li se profil rada može promijeniti kako bi se maksimizirao vijek trajanja baterije, smanjujući ukupne troškove posjedovanja električnih autobusa. Ova vrsta analize je fundamentalna za operativno uspješnu i profitabilnu implementaciju EV flote.

Uglađivanje tranzicije

Pružanje održivog i pristupačnog prijevoza koji ovisi o najnižoj mogućoj cijeni po kilometru mora biti ključno za pružatelje autobusa i njihovu ponudu usluga. Najniži trošak po kilometru može se postići produžavanjem vijeka trajanja komponenti, intenzivnijim upravljanjem vozilima i mnogo dužim satima, uz istovremeno zadržavanje izvan radionice i na putu eliminacijom zastoja.

Osposobljavanje svake flote u svijetu s prediktivnim održavanjem kako bi se eliminisale kvarove vozila i omogućavanje pouzdanih i pravovremenih usluga transporta moglo bi spasiti milione ljudi od gnjavaže oko kašnjenja javnog prijevoza, odgođenih isporuka ili kasnog dolaska osnovnih roba zbog poremećaja koji se dešavaju svakodnevno uzrokovano kvarovima vozila i nedostatkom vidljivosti nad pravim stanjem vozila. Prihvatanje tehnologije prediktivnog održavanja neće samo olakšati prelazak na EV tehnologiju, već će i održivo prednjačiti operatere flote u sljedeću generaciju e-mobilnosti.


O autoru: Miguel Simão je vodeći stručnjak za podatke u Stratio Automotive



Source link

BUDITE U TOKU

Sve novosti na jednom mestu

KATEGORIJE

NAJČITANIJE VESTI

Sve vesti na jednom mestu

decembar 2022.
P U S Č P S N
 1234
567891011
12131415161718
19202122232425
262728293031  

ZAPRATITE NAS

NAJNOVIJE VESTI IZ AUTOMOBILIZMA