Alle Addons
AI

Proaktiver KI-Betrieb

Eine Wachschicht, die Probleme und Chancen aufwirft, bevor jemand danach sucht — und die Abhilfe vorschlägt, ohne sie je hinter Ihrem Rücken auszuführen.

Das Problem

Warum gibt es diese Erweiterung?

Die meisten Betriebsteams erfahren von einem Problem, wenn sich ein Fahrer beschwert. Der Ladepunkt, der seit zwei Wochen jede vierte Sitzung abbricht, das Token, das an einem Nachmittag in zwei Städten benutzt wird, der Standort, dessen Zahlungsfehler nach einem Firmware-Update schleichend zunahmen — nichts davon ist im Dashboard sichtbar, solange niemand es bereits vermutet. Wenn es auffällt, sind Umsatz und Wohlwollen schon weg.

Die Lösung

Was Sie erhalten

  • Proaktive Anomalieerkennung über Ladepunkte, Sitzungen und Zahlungen, mit Bestätigen, Verwerfen und Erledigen
  • Eine tägliche E-Mail-Übersicht mit den kritischen Punkten und den lohnenden Maßnahmen
  • Ursachenanalyse fehlgeschlagener Sitzungen statt einer Liste von Fehlercodes
  • Betrugserkennung — Token-Klonen, unberechtigtes Laden und Zahlungsbetrug — mit Ermittlungs- und Lösungsspur
  • Empfehlungen zum Netzausbau, abgeleitet daraus, wo Nachfrage tatsächlich abgewiesen wird
  • Ein Netzgesundheitsindex von 0 bis 100, mit Verlauf und Trend
  • Sieben assistierte Betriebsaktionen, jede mit Risikostufe, erforderlicher Rolle und ausdrücklicher Freigabe, bevor irgendetwas außer einer Statusabfrage läuft
🎯 Für wen ist das?

Betreiber, deren Netz dem Dashboard entwachsen ist, Teams mit dünner Besetzung außerhalb der Geschäftszeiten, und alle, die lieber von der Plattform als vom Fahrer von einem defekten Ladepunkt hören.

Diese Erweiterung aktivierenAlle Addons durchsuchen
🔌 Modular by design

Pro Mandant aktivieren oder deaktivieren. Zahlen Sie nur, was Sie nutzen. Alle Addons integrieren sich nahtlos.

Hauptfunktionen

Alles inklusive

Anomalien, für Sie gefunden

Ladepunkte, Sitzungen und Zahlungen werden laufend beobachtet. Zurück kommt eine kurze, lesenswerte Liste — jeder Eintrag mit Bestätigen, Verwerfen und Erledigen, statt eines Alarmgewitters.

Eine Tagesübersicht

Eine E-Mail jeden Morgen mit den kritischen Punkten und den empfohlenen Maßnahmen. Empfänger und Sendezeit bestimmen Sie; das Lesen dauert zwei Minuten.

Ursachenanalyse

Fehlgeschlagene Sitzungen werden auf ihre tatsächliche Ursache hin untersucht, sodass die Antwort lautet „die Verriegelung dieses Steckers versagt bei Kälte“ statt einer Spalte Fehlercodes.

Betrugserkennung

Token-Klonen, unberechtigtes Laden und Zahlungsbetrug erscheinen als Meldungen, die Sie prüfen und schließen können — mit erhaltener Spur. Die Schwellen setzen Sie.

Gesundheitsindex und Trend

Eine einzige Zahl von 0 bis 100 für das Netz, mit Verlauf. Es ist die Zahl für die Geschäftsführung, und der Trend zeigt, ob die Arbeit des letzten Quartals gewirkt hat.

Aktionen, die vorher fragen

Statusabfrage, weicher Neustart, harter Neustart, Stecker entriegeln, Einsatz eröffnen, Ladepunkt außer Betrieb nehmen und den Tarif eines Standorts ändern. Alle außer der Statusabfrage warten auf Ihre ausdrückliche Freigabe.

Praxisbeispiele

In Aktion sehen

Wie Betreiber weltweit diese Erweiterung nutzen, um echte Probleme zu lösen und ihr Geschäft auszubauen.

Der Ladepunkt, den noch niemand gemeldet hatte
Ein Gerät bricht nach einem Firmware-Wechsel jede vierte Sitzung ab. Die Anomalieerkennung meldet es am zweiten Tag, die Ursachenanalyse zeigt auf die Steckerverriegelung, und ein Arbeitsauftrag wird eröffnet — zwei Wochen bevor sich der erste Fahrer beschwert hätte.
Ein Token in zwei Städten gleichzeitig
Dasselbe Token autorisiert eine Sitzung in Porto und vierzig Minuten später in Braga. Die Betrugserkennung meldet einen Klonverdacht samt beider Sitzungen, und die Ermittlung endet mit gesperrtem Token und bestrittenen CDRs.
Ein Neustart, der auf einen Menschen wartete
Der Assistent schlägt einen harten Neustart für einen im Fehlerzustand hängenden Ladepunkt vor. Die Aktion trägt ihre Risikostufe und wartet. Der diensthabende Techniker mit der passenden Rolle gibt frei — und der Neustart läuft, mit protokollierter Freigabe.
Fallstudie

Betreiber erkennt 71% der Störungen, bevor ein Fahrer sie meldet

Ein Netz mit 300 Ladepunkten erfuhr von den meisten Ausfällen über Support-Tickets. Nach Aktivierung des proaktiven KI-Betriebs setzten sich Anomalieerkennung und Tagesübersicht vor die Beschwerde: 71% der Störungen wurden zuerst intern gemeldet, und die mittlere Zeit bis zur Bestätigung sank von 19 Stunden auf unter 2. Die Betrugserkennung deckte zudem ein Muster geklonter Token auf, das seit drei Monaten gegen einen einzigen Standort lief.

71%
Störungen vor der Beschwerde erkannt
< 2 h
Mittlere Zeit bis zur Bestätigung

7
Assistierte Aktionen, alle freigabepflichtig
0-100
Netzgesundheitsindex

Erfahren Sie es von Ihrer Plattform, nicht von Ihren Fahrern.

Sprechen Sie mit unserem Team und sehen Sie diese Erweiterung in Aktion mit einer persönlichen Demo.