Puntos clave
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Por qué fallan las sesiones de recarga de vehículos eléctricos y cómo la IA mejora las tasas de éxito
A medida que las redes de recarga de vehículos eléctricos siguen creciendo, los operadores gestionan miles de sesiones de recarga en redes cada vez más extensas. Recurrir a las mejoras de la red eléctrica pública resulta cada vez más difícil, ya que los plazos de conexión se alargan hasta años. El aumento de los costes de la electricidad y las limitaciones de infraestructura también están modificando la rentabilidad de la recarga de vehículos eléctricos, lo que hace que la rentabilidad dependa de obtener más valor de los activos de recarga existentes, en lugar de limitarse a construir otros nuevos.
Esta evolución de la dinámica del mercado exige visibilidad operativa. Sin embargo, a medida que las redes se amplían, generan más datos de los que los equipos pueden analizar de forma realista por sí solos, lo que dificulta la identificación de problemas antes de que afecten a los conductores. Esta creciente complejidad que supone gestionar redes a gran escala es la razón por la que la inteligencia artificial se está convirtiendo en una parte integral de las operaciones de recarga de vehículos eléctricos. La inteligencia artificial analiza continuamente los datos de recarga para detectar problemas, lo que permite mejorar el rendimiento de la recarga, aumentar la fiabilidad y reforzar importantes indicadores clave de rendimiento (KPI) operativos.
Indicadores clave de rendimiento (KPI) para unas operaciones de recarga rentables
La utilización de los cargadores sigue siendo uno de los principales factores que impulsan la rentabilidad de las redes de recarga de vehículos eléctricos. Mide la frecuencia con la que se utilizan activamente las estaciones de recarga. Una mayor utilización genera más sesiones de recarga e ingresos a partir de la infraestructura existente, lo que, en última instancia, mejora el retorno de la inversión. Sin embargo, el verdadero retorno de la inversión proviene de la optimización de los factores operativos ocultos que influyen directamente tanto en los ingresos como en la experiencia del conductor.
- La tasa de éxito en la recarga (CSR) mide el porcentaje de conductores que consiguen recargar con éxito durante una visita de recarga, independientemente del número de intentos que se necesiten.
- Índice de éxito en el primer intento (FTR) mide el porcentaje de conductores que consiguen iniciar la recarga con éxito en su primer intento.
En conjunto, estos indicadores proporcionan información fundamental sobre el rendimiento de la red. Un CSR bajo significa que los operadores están perdiendo ingresos porque los conductores no pueden recargar en absoluto. Un FTR bajo significa que, aunque los conductores puedan llegar a recargar finalmente, la experiencia resulta frustrante y a menudo requiere múltiples intentos. Ambos indicadores influyen directamente en la utilización, la fidelización de los clientes y la rentabilidad a largo plazo.
La brecha de fiabilidad
Aunque las tasas de éxito a la primera han mejorado en los últimos años, lograr de forma constante una tasa de éxito elevada sigue siendo un reto. En muchos casos, los operadores siguen enterándose de los fallos en las estaciones de recarga de coches eléctricos a través de los conductores frustrados, en lugar de a través de su plataforma de gestión de recarga de vehículos eléctricos. Aunque las sesiones de recarga fallidas se redujeron al 14 % en 2025, aproximadamente uno de cada siete intentos de recarga sigue sin tener éxito, e incluso las sesiones completadas suelen requerir varios intentos antes de que comience la recarga.
Por qué fallan las sesiones de recarga de los vehículos eléctricos
Entonces, ¿por qué resulta tan complicado garantizar sesiones de recarga satisfactorias de forma constante? Un estudio reveló que el 60 % de los fallos de recarga se deben a cargadores averiados, pero más de un tercio de los fallos se producen en cargadores que parecen estar en pleno funcionamiento. En consecuencia, los CPO no pueden basarse únicamente en el estado de las estaciones de recarga de vehículos eléctricos para diagnosticar los fallos, lo que complica el análisis de la causa raíz. Las sesiones de recarga fallidas de vehículos eléctricos pueden deberse a una amplia variedad de problemas, entre los que se incluyen:
- hardware componentes defectuosos
- actualizaciones de firmware defectuosas
- compatibilidad con los vehículos
- cortes de conexión a la red
- Cuestiones relacionadas con el cumplimiento de la OCPP
- errores en la autorización o en el procesamiento de pagos
- comportamiento de los usuarios
Los CPO necesitan conocer cuáles son los puntos más débiles de su red para mejorar la CSR y la FTR. Los problemas pueden limitarse a una estación de recarga concreta, un modelo de cargador, un fabricante o un método de recarga. Sin embargo, diagnosticar estas averías suele requerir horas de análisis de registros, paneles de control fragmentados y conocimientos especializados aislados. A medida que las redes de recarga de vehículos eléctricos siguen creciendo, este enfoque reactivo ya no resulta práctico.
Cómo la IA en la recarga de vehículos eléctricos detecta los problemas antes que los conductores
La supervisión en tiempo real y el análisis predictivo ayudan a adelantarse a los problemas de mantenimiento antes de que los conductores noten sus efectos. Con un enfoque de mantenimiento proactivo, los operadores de puntos de recarga (CPO) más pequeños obtienen sistemáticamente mejores resultados que los operadores de redes más grandes, que adoptan un enfoque reactivo.
El diagnóstico proactivo se basa cada vez más en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Las operaciones automatizadas permiten a los operadores detectar y diagnosticar problemas en las estaciones de recarga de vehículos eléctricos con mayor rapidez, mediante el análisis de los datos de recarga y la clasificación de las averías. Comprender las tendencias a lo largo de las sesiones de recarga puede revelar las causas fundamentales sin necesidad de dedicar tiempo a investigar manualmente. En lugar de esperar a que los conductores se quejen, el uso de la IA en la recarga de vehículos eléctricos permite a los responsables de operaciones (CPO) detectar problemas de forma proactiva y resolver rápidamente las averías para mejorar los indicadores clave de rendimiento (KPI). Al hacerlo, pueden calcular el impacto en los ingresos.
Cómo lo software posible software de recarga de vehículos eléctricos basado en la inteligencia artificial
software de recarga de vehículos eléctricos basado en inteligencia artificial puede interpretar automáticamente los mensajes OCPP y clasificar las averías en cuestión de segundos, en lugar de horas. Una plataforma de gestión de recarga de vehículos eléctricos que incorpore inteligencia artificial cuenta con las herramientas necesarias para analizar y gestionar la red de la forma más eficaz.
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Software para la recarga basada en inteligencia artificial |
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| Herramienta | Ventaja |
Búsqueda automática de datos |
La IA analiza miles de puntos de datos de la red para determinar por qué fluctúan las tasas de éxito, lo que evita tener que saltar de un panel de control a otro. |
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Análisis en profundidad de datos cruzados |
La IA lleva a cabo análisis cruzados complejos, correlacionando los tipos de error con fabricantes específicos, tipos de conectores y modelos de cargadores para determinar si un fallo se debe a un hardware generalizado o si es específico de una ubicación concreta. |
Visualización y generación de informes autónomos |
La IA procesa los datos y genera automáticamente las visualizaciones adecuadas para realizar comparaciones entre diferentes hardware . |
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Ejecución automatizada de tareas |
La IA activa flujos de trabajo para obtener automáticamente resúmenes semanales de rendimiento, filtrar los centros con índices de éxito en descenso y preparar exportaciones detalladas de datos para los equipos de mantenimiento. |
Presentación instantánea para las partes interesadas |
La IA recopila todos los datos analizados en una presentación profesional con la imagen de marca de la empresa en cuestión de segundos. |
Al analizar los datos del OCPP a lo largo de todo el proceso de recarga —desde el momento en que un conductor llega a una estación hasta que se marcha—, la inteligencia artificial permite a los operadores saber si los conductores han conseguido recargar con éxito, cuántos intentos han sido necesarios y dónde se han producido los fallos.
De este modo, los diagnósticos proactivos basados en la inteligencia artificial aportan un importante valor empresarial:
- identificar las causas fundamentales antes de que afecten a los conductores
- Resolver los problemas más rápidamente gracias a las medidas correctivas sugeridas por la IA
- reducir la dependencia de los escasos conocimientos técnicos especializados
- reducir de forma proactiva los problemas relacionados con el firmware
- aumentar el aprovechamiento del cargador
- mejorar la satisfacción de los conductores de vehículos eléctricos
Capa Driivz para la recarga de vehículos eléctricos
La IA es tan buena como los datos en los que se basa. El Driivz se basa en años de datos realesde OCPP/OCPI, lo que proporciona a los directores de operaciones de red (CPO) acceso a información comparativa entre redes y a referencias de mercado que ayudan a identificar oportunidades para mejorar el rendimiento de la red. El resultado es un análisis más rápido de las causas raíz, diagnósticos proactivos y la información necesaria para mejorar el índice de resolución de incidencias (CSR), el índice de resolución a la primera (FTR), la utilización y el rendimiento general de la red.
