У многих людей и компаний мысль о переходе на полностью электрический транспорт вызывает беспокойство, связанное с тем, что в нужный момент рядом не окажется зарядной станции.
Чтобы решить эту проблему, компания Ford предлагает концепцию использования больших данных, помогающую найти наиболее выгодные места расположения пунктов быстрой зарядки.
Специалисты компании по работе с данными разработали алгоритм, основанный на данных, собранных в ходе более чем 1 млн км пробега, включая места фактической остановки транспортных средств. С его помощью были определены точки, которые водители могли бы включать в свои привычные маршруты, а не ездить специально на зарядные пункты, которые находятся не по пути.
Проведя глубокое исследование в Лондоне, команда заключила, что можно значительно повысить доступность зарядки по дороге, если расположить небольшое количество станций быстрой зарядки в стратегически важных местах.
«Возможность привлекать, анализировать и использовать огромные объемы информации, получаемой от существующих транспортных средств, может значительно повысить удобство передвижения по городам будущего, – говорит Джон Скотт, руководитель проекта Ford City Data Solutions в Ford Mobility. – Мы в компании Ford стремимся дать умному миру умный транспорт – в том числе электромобили, которые сделают малые и большие города чище и тише. Но мы хотим также использовать данные для повышения эффективности инвестиций в инфраструктуру, необходимую для того, чтобы поддержать этот подход».
Доклад Ford City Data Solutions
Для подготовки своего комплексного доклада Ford City Data Solutions, опубликованного в декабре 2018 года, компания Ford оборудовала 160 подключенных к сети фургонов устройствами для сбора маршрутной информации.* Данные собирались с согласия участников. Общая продолжительность составила 15 тысяч машино-дней, было собрано более 500 млн единиц данных. Эти данные были отправлены в облако для анализа.
На основе этих данных, собранных за восемь месяцев, международная команда по исследованию данных и аналитике (Global Data Insight and Analytics) компании Ford определила, где было бы полезнее всего создать зарядные пункты. Хотя изученные автомобили не были электрическими, проведенный анализ позволил представить, как они работают, и спрогнозировать их способность достичь зарядных пунктов в том случае, если бы они передвигались на электротяге.
Зная, где ездили и на какой промежуток времени останавливались автомобили, команда определила, как можно включить посещение зарядных станций в повседневные маршруты. Эта возможность особенно важна для тех компаний, водители которых делают частые остановки, например, для доставки грузов. По мнению Ford, такой подход можно распространить на другие города, а с помощью данных от подключенного к сети транспорта города смогут эффективнее планировать бюджетные расходы на инфраструктуру.
