Éviter les arrêts de service
Améliorer la satisfaction des utilisateurs dans les stations de recharge de véhicules électriques grâce à une maintenance prédictive pilotée par l'IA
L'un des défis du déploiement d'un réseau de chargeurs de véhicules électriques (VE) est la fiabilité de l'infrastructure : les clients se tournent vers la concurrence lorsqu'ils sont confrontés à des pannes ou à une charge plus lente que d'habitude. Notre client avait pour objectif de créer en interne un logiciel de maintenance prédictive unique, conçu pour identifier une série de défaillances des chargeurs. iuvo-ai a été choisi comme partenaire principal en matière d'IA pour accélérer le développement de leur produit minimum viable (MVP), garantissant ainsi une entrée rapide sur le marché.
Développement du MVP
Dans le cadre du déploiement d'un réseau de chargeurs pour véhicules électriques à travers les États-Unis, notre client souhaitait obtenir des prévisions précises sur les pannes d'infrastructure quelques jours à l'avance afin de permettre à son équipe de maintenance de prendre des mesures en fonction des prévisions de notre modèle.
Déséquilibre des données
La nature déséquilibrée des données constitue un défi commun à la modélisation de la maintenance prédictive. Les défauts des chargeurs, qui surviennent moins de 99,5 % du temps, ont nécessité l'utilisation d'un ensemble spécialisé de techniques de ML pour être traités de manière appropriée.
Un réseau en constante expansion
Compte tenu de l'évolution rapide du secteur des infrastructures pour véhicules électriques, nous avons développé une architecture de modélisation capable de s'adapter de manière transparente à ces changements dynamiques.
Développement agile et intégration de l'IA
En utilisant une approche de développement agile, nous avons travaillé avec les experts en infrastructure et en données de notre client de manière itérative afin d'améliorer les performances du modèle et de perfectionner la solution. Pour les premières itérations de la solution, nous avons donné la priorité aux défaillances les plus importantes pour le client et ses clients afin de garantir une livraison rapide de la valeur.
Utilisation d'une architecture de ML et de données appropriée
Les données de séries temporelles déséquilibrées présentent des exigences uniques en matière de ML. Nous avons rapidement itéré à travers différents traitements de données et architectures de modèles, ce qui nous a permis de trouver la technique la plus efficace en l'espace de quelques semaines.
Une solution rapide et efficace
Notre modèle d'IA optimisé a rapidement produit des résultats précis qui ont permis à notre client d'optimiser ses opérations de maintenance et de maintenir un réseau de chargeurs de véhicules électriques fiable.
Grâce au développement agile et à notre expertise en Machine Learning, nous avons permis à notre client de détecter et d'atténuer de manière proactive les défauts de l'infrastructure. Ce projet réussi garantit des opérations de maintenance optimales, contribuant à la fiabilité durable du réseau de chargeurs de VE et à l'avantage concurrentiel de l'entreprise sur le marché.