KEIM - Anwendungszentrum Nutzung elektromobiler Mobilitätsressourcen im urbanen Raum

Das KEIM wurde 2012 an der Hochschule Esslingen gegründet und ist das erste Fraunhofer-Anwendungszentrum in Baden-Württemberg unter Federführung des Fraunhofer-Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO in Stuttgart.
 

Aktuelle Mobilitätsangebote

Das KEIM verfolgt das Ziel, intelligente, vernetzte IT-Lösungen für die gemeinschaftliche Nutzung nachhaltiger Mobilitätsressourcen im urbanen Raum zu gestalten und zu entwickeln. Das bedeutet, jeder kann überall genau das Fortbewegungsmittel wählen, das für ihn am bequemsten, am schnellsten oder am passendsten ist. Das erfordert eine für den Nutzer verständliche und auf aktuellen Mobilitätsangeboten basierende Kommunikation.

Methoden und Lösungen

Auf Basis dieser Erfahrungen bietet das KEIM Methoden und IT-Lösungen für das Internet der Dinge. Diese umfassen sowohl Plattformen für die sichere Erfassung von Sensor- und Betriebsdaten als auch Analysemethoden sowie Big-Data-Technologien und die damit verbundenen Integrationsverfahren und Schnittstellen.

Kleine und große Betriebe

Mit unseren Forschungsarbeiten möchten wir für kleine und große Unternehmen die Basis schaffen, um eigene innovative Lösungen für neue vernetzte Produkte, Anwendungen und Geschäftsmodelle anzubieten. Grundlage dafür ist eine enge Verknüpfung von Forschung und Lehre. Studierende werden aktiv in Forschungsarbeiten integriert und im Rahmen von Praktika und Bachelor- bzw. Masterarbeiten von den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern des KEIM begleitet.

Mitglieder der Hochschule Esslingen

Projektübersicht

Anonymisierte Erfassung und Nutzung von Mobilitäts- und Bewegungsdaten

Seit Jahren etablieren sich zunehmend neue Formen der individuellen und kollektiven Mobilität. Dienstanbietende etwa von Carsharing oder öffentlichem Personennahverkehr benötigen Erkenntnisse aus Mobilitätsdaten, damit sie die Angebote ressourcen- und umweltschonend auf den Bedarf der Nutzenden zuschneiden können. Das Projekt „Anonymisierte Erfassung und Nutzung von Mobilitäts- und Bewegungsdaten“ (AnoMoB) zielt darauf ab, Anonymisierungsverfahren zu entwickeln, die den Anbietenden von Mobilitätsdiensten eine verbesserte Erhebung und Verarbeitung von Mobilitätsdaten ermöglichen und gleichzeitig den Schutzbedürfnissen der Bürgerinnen und Bürger gerecht werden. Hierfür werden zunächst anhand der Anforderungen der Dienstanbietenden definiert, welche spezifischen Mobilitätsdaten zuzüglich weiterer Attribute wie Alter und Einkommen, in welcher Menge und Qualität genau, für die Planung einer ressourcenschonenden und bedarfsgerechten Mobilität benötigt werden. In Abhängigkeit von festgelegten Erwartungen werden maßgeschneiderte technische Lösungen entwickelt, die das datenschutzfreundliche Erheben der Bewegungsdaten der Dienstnutzenden ermöglichen und die sensiblen Informationen durch angemessene Sicherheitsmaßnahmen schützen. Zugleich soll das Vertrauen der Dienstnutzenden in die Dienstanbietenden dank der erreichten Anonymisierungsgarantien bei der Verarbeitung ihrer personenbezogenen Daten gestärkt werden.

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In Deutschland wird bis 2030 die Anzahl der Ladepunkte um 2000% anwachsen. Diese müssen regelmäßig gewartet sowie repariert werden und haben u. a. Kompatibilitätsmängel zwischen Ladesäule und Fahrzeug. Zudem werden Defekte spät oder gar nicht erkannt. Wartungsdefizite resultieren u. a. vom Mangel an Fachkräften. Den Betreibern fehlen verlässliche Informationen über den Wartungszustand der Ladesäulen, um Servicekräfte für Wartung und Reparatur gezielt sowie vorausschauend einsetzen zu können.

ChargePM hat das Ziel, die Nutzerfreundlichkeit von Ladesäulen durch eine Verbesserung des Servicegrades zu erhöhen. Predictive Maintenance soll dabei helfen, den Wartungsaufwand und Ausfälle zu reduzieren. Eine Machbarkeitsstudie soll zeigen, ob Wartungsintervalle reduziert und Ausfälle von Ladesäulen prognostiziert werden können. Eine eigens dafür entwickelte Analyse-Hardware bildet neben den Daten aus dem Ladenetzwerk der Fraunhofer Gesellschaft und den Daten aus der mCLOUD die Grundlage. Zentrale Aktivitäten sind das Sammeln relevanter Daten mit Hilfe der Carico-Analyse-Hardware. Neben den Daten des Fraunhofer Ladenetzwerks werden mCLOUD-Daten zu Ladesäulen, Wetter, Fahrzeugflotten ausgewertet. Eine weitere Aktivität ist die Analyse und Aufbereitung der Daten für die Prognose mittels Predictive Maintenance. Zudem werden passende Algorithmen gegenübergestellt und verglichen. Die zu entwickelnde Nutzerfeedback-App zur Erhebung von Störungen bringt weitere relevante Daten ein. Das erwartete Ergebnis ist die Beantwortung der Frage, wie weit die derzeit erhebbaren Daten in ihrer Quantität und Qualität aussagekräftig sind, um mittels Predictive Maintenance Wartungsaufwand und Ausfälle von Ladesäulen zu prognostizieren. Dies wird anhand einer Machbarkeitsstudie evaluiert und notwendige Erweiterungen und Verbesserungen aufgezeigt. Angestrebt wird Förderrichtlinie 2 von mFUND, um das Ergebnis umzusetzen und für die Praxis anwendbar zu machen.

Charging-Net Accelerating Next Generation E-Micromobility

Das Innovations- und Forschungsprojekt CHANGE hat das Ziel, die ökologischen und ökonomischen Potenziale von Mikromobilitätsangeboten zu nutzen, um die Verkehrswende voranzutreiben. Gelingen kann dies über eine optimale Verteilung der Fahrzeuge kombiniert mit einer attraktiven Preisstruktur und gesteigerter Akzeptanz. Ein flächendeckendes Ladenetz für alle Arten von Mikromobilitätsfahrzeugen, das bestehende stromführende Infrastruktur nutzt, bildet die Basis. Ein solches Ladenetz ermöglicht es Mikromobilitätsanbietern, ihre Geschäftsgebiete an die Bedürfnisse ihrer Nutzenden auszurichten und Städten steuernd anstatt verbietend einzugreifen. Das dynamische Anreizsystem trägt dazu bei, dass Mikromobilitätsfahrzeuge von den Nutzenden selbständig im Betriebsgebiet optimal verteilt und aufgeladen werden. So werden sowohl Hotspots als auch Randgebiete angemessen bedient. Die Verknüpfung beider Ansätze führt zu einer Reduzierung der benötigten Servicefahrten und senkt damit die Kosten bei gleichzeitiger Erhöhung der Verfügbarkeit.

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Laden ohne Netzengpässe

Mit dem Verbundprojekt »LamA-connect« wird ein ganzheitliches Ökosystem entwickelt, welches durch KI-basierte Prognosen über die künftige Netzauslastung in Echtzeit über Smart-Meter-Gateways Ladeinfrastruktur eichrechtskonform steuert.
Das im Januar 2020 gestartete Projekt entwickelt hierfür smarte Algorithmik zum intelligenten Laden. Mit dem Projekt »LamA-connect« wird eine Koordinationsplattform mithilfe von Smart-Meter-Gateways entwickelt, die sowohl die Randbedingungen des Energienetzes als auch die Ansprüche der Elektrofahrzeugnutzer berücksichtigt, aber dabei stets die Herausforderungen einer hochsicheren Betriebsführung sowie die erforderliche Weiterentwicklung des bestehenden Rechtsrahmens im Blick behält. Gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft, Energiewirtschaft und Rechtsberatung möchte das Fraunhofer IAO Impulsgeber für neue Entwicklungen in diesem Gesamtkontext sein.

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Mit dem Ziel, Stickoxidwerte in Kommunen zu senken, startete die Bundesregierung das Sofortprogramm »Saubere Luft 2017–2020«, an dem sich die Fraunhofer-Gesellschaft mit dem Verbundprojekt »LamA – Laden am Arbeitsplatz®« beteiligt.
Im Zuge des Verbundprojekts »LamA – Laden am Arbeitsplatz®« wird bis September 2022 bundesweit an 37 Fraunhofer-Instituten Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge errichtet. Die insgesamt ca. 500 Ladepunkte sollen Mitarbeitern, Dienstwagenflotten sowie Dritten zur Verfügung stehen.
Die Standorte Stuttgart, Freiburg und Dresden werden als Leuchtturmstandorte ausgebaut. Sieben Fraunhofer-Institute (IAO, ISE, ISI, EMI, SIT, IFAM und IVI) werden hier gemeinsam ihre Forschungsaktivitäten bündeln und die Ergebnisse einem weiten Kreis, etwa Unternehmen und Netzbetreibern, zugänglich machen. Das Fraunhofer IAO untersucht dabei insbesondere neue Geschäftsmodelle und deren Mehrwert durch die Integration von Flotten- und Lademanagement für Dienstwagenfuhrparks.
Mehr Informationen zu dem Verbundprojekt finden sie unter folgendem Link

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Künstliche Intelligenz für autonome Fahrzeugflotten

Die Mobilitätsbranche befindet sich im Umbruch. Die fortschreitende Digitalisierung und Automatisierung sorgt dafür, dass heutige Geschäftsmodelle neu gedacht werden müssen. Die Fahrzeuge von morgen sind autonom und bieten dadurch die Möglichkeit einer flexiblen Nutzung, die nicht mehr auf einzelne Einsatzzwecke beschränkt sein muss. So können autonome Carsharing-Fahrzeuge in Zeiträumen, in denen sie nicht für den Personentransport verwendet werden, Pakete transportieren oder andere Aufgaben übernehmen. Künstliche Intelligenz (KI) bildet die Grundlage für die komplexe Steuerung der autonomen Systeme und dem Abbilden solcher flexiblen Anwendungsszenarien. Neben der Evaluierung geeigneter KI-Technologien, werden im Projekt KI4ROBOFLEET potenzielle Anwendungsszenarien identifiziert, die sich durch den Einsatz von autonomen Fahrzeugen in Flotten ergeben.

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Ziel des Projekts ist eine wirtschaftliche Nutzung von Elektromobilität in Fahrzeugflotten sowie die Integration weiterer Mobilitätsressourcen in betriebliche Mobilitätssysteme.

»Eco Fleet Services« soll dabei als Mobilitätsvermittlungsdienst dienen, der interne Mobilitätsressourcen beispielsweise um Car-Sharing, E-Bikes und ÖPNV erweitert, verknüpft und für den Nutzer zu sinnvollen Mobilitätsangeboten zusammenfügt.

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Blog-Beiträge zum Projekt Eco Fleet Services

Ganzheitliche Mobilitäts-Plattform für E-Nutzfahrzeugflotten

Das Forschungsprojekt eMobility-Scout beschäftigt sich mit der Konzeption, Umsetzung und Erprobung einer cloudbasierten IT-Lösung für den Betrieb von E-Fahrzeugen und das Teilen der unternehmenseigenen Ladeinfrastruktur mit anderen Unternehmen. Damit trägt eMobility-Scout dem großen Interesse vieler Unternehmen und Institutionen Rechnung, Elektrofahrzeuge »simple« und »smart« in ihre Flotten einzubinden.

eMobility-Scout ist Teil des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Forschungsprogramms »IKT EM III: Einbindung von gewerblichen Elektrofahrzeugen in Logistik-, Energie- und Mobilitätsinfrastrukturen«. Mit diesem Programm fördert das BMWi bis Ende 2018 ausgewählte Projekte zur Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) für die Elektromobilität. 

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