Straßenlaterne als Zapfsäule: Der mobile Stromzähler von Ubitricity im Einsatz
Ubitricity – Eigener Stromtarif für E-Fahrzeuge aus fremden Steckdosen
Flexibel ist, wer sein eigenes Endgerät dabei hat. Das gilt auch für die Elektromobilitätsbranche. Noch aber ist die Ladeinfrastruktur von mit Strom betriebenen Fahrzeugen überwiegend stationär. Das Berliner Startup Ubitricity will das ändern und bündelt die zur Abrechnung von Ladevorgängen erforderliche Mess- und Zähltechnik in einem Ladekabel.
Geladen werden können Elektroautos damit primär an Ubitricity-Systemsteckdosen. Dazu verbinden die Verbraucher Auto und Ladepunkt über den mobilen Stromzähler, der die Transaktionsdaten aufbereitet und an den Stromanbieter übermittelt. Mobilstromversorger und Tarif wählt der Kunde selbst. „Wir wollen die Geschäftsprozesse der Mobilkommunikation in die Elektrizitätswelt übertragen“, sagt Ubitricity-Geschäftsführer Knut Hechtfischer. Der Ladevorgang über den Zähler sei mit dem Einklinken in ein Drahtlosnetzwerk über ein Smartphone vergleichbar. Das Ladekabel erlaubt das Laden auch an herkömmlichen Säulen – dann aber zu den Konditionen des jeweiligen Anbieters.
Normalerweise läuft die Authentifizierung von Nutzern an Ladepunkten über spezielle Schlüsselkarten ab, deren Lesegeräte permanent mit dem Internet verbunden sind. Der Ubitricity-Stromzähler dagegen ist nur während des Ladevorgangs online, was Kosten sparen soll. Eingebaut werden können die Buchsen etwa in Wände oder Straßenlaternen. Für die monatliche Bereitstellung der Daten zahlt der Stromanbieter ein monatliches Entgelt an Ubitricity. Dazu kommt ein kleiner Betrag pro Transaktion.
Warum Automobilhersteller und Startups gemeinsam neue Ideen entwickeln müssen
Im Mai 2013 hatte Hechtfischer angekündigt, bis Ende 2014 100.000 Nutzer zu zählen. Heute sagt er, dass diese Marke bis dahin nicht mehr zu knacken sei. Ein entscheidender Coup gelang Ubitricity jedoch im April dieses Jahres, als das Berliner Startup die deutsche Tochter der französischen Elektrizitätsgesellschaft Électricité de France (EDF) als Gesellschafter gewinnen konnte.
In der Pipeline stehe nun etwa die Integration des mobilen Stromzählers in die Automobilelektronik. Realität werden könnte die Connected-Car-Vision vom Mobilstrom-Abrechnungsdienst in schätzungsweise sechs Jahren.
Crowdflow – Smarter Verkehr durch soziale Netzwerke und künstliche Intelligenz
Wie viele Menschen sind wann wo – und warum? Diese Frage stellen sich die Macher von Crowdflow. Um sie zu beantworten, trägt eine Software soziale Daten aus öffentlich zugänglichen Quellen wie Facebook-Events oder Tweets zusammen. Ziel ist es, mit den aggregierten Informationen die Auslastung von privaten und öffentlichen Transportmitteln dem tatsächlichen Bedarf anzupassen. Entsprechende Anbieter sollen Crowdflow nutzen, um wirtschaftlicher unterwegs zu sein.
Crowdflow-CEO Marc C. Lange
„Für Taxi-Fahrer zum Beispiel ist es wichtig, so nah wie möglich am Kunden zu sein. Für den Betreiber des Taxi-Unternehmens zählt die maximale Auslastung. Wir streben eine sinnvolle Verteilung der Fahrzeuge auf Basis der realen Nachfrage an“, sagt Crowdflow-CEO Marc C. Lange.
Ganz konkret erhalten Taxi-Fahrer, die gerade an einer Sammelstelle warten oder von einer Tour zurückfahren, kontextbezogene Benachrichtigungen. Sie geben Auskunft darüber, wo Winkkundschaft warten könnte – weil zum Beispiel für eine auf Eventbrite veröffentlichte Veranstaltung besonders viele Zusagen eingegangen sind. Öffentlichen Verkehrsbetrieben könnte die Software signalisieren, dass es in einem bestimmten Gebiet der Stadt trotz enormer Nachfrage zu wenige Haltestellen gibt und offenbaren, welche Linien verlängert werden sollten.
Facebook und Co. sind dabei nur eine Quelle. Auch die Taxi-Unternehmen erheben Daten, die zeigen, wann wo wie viele Taxis gebraucht werden. „Diesen Pool reichern wir mit sozialen Daten an und füllen damit eine Lücke“, so Lange. Denn: Die Bedarfsvorhersage auf Basis von vergangenen Ereignissen allein ist schwierig. „In urbanen Gebieten passiert nicht nur Wiederkehrendes. Mit historischen Daten, Echtzeit-Erhebungen und Zukunftsprognosen zeichnen wir in Form von Heatmaps ein vollständiges Bild der Stadt“.
Dass zwischen den Angaben auf sozialen Netzwerken und der Realität eine Diskrepanz besteht, weiß die Software. Sie versucht mittels Machine Learning, Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten zu erkennen und damit zukünftiges Fahrgastaufkommen zu prognostizieren. Als Einflussfaktoren werden dabei etwa Wetter, Verkehrsanbindung, Tages- und Jahreszeit herangezogen.
Bislang kommt Crowdflow als Mobile-App-Integrierung in Berlin probeweise in mehreren hundert Taxis zum Einsatz. Erhältlich sein soll die Crowdflow-Software als SaaS, Application-Programming-Interface (API) und Software Development Kit (SDK).
„Die Pilotphase von Crowdflow für Taxis läuft bereits. Gerade bereiten wir uns darauf vor, den Carsharing-Markt aufzurollen“, erklärt Lange. Wie groß das Umsatzplus auf Seiten der Pilot-Fahrer ausfällt, verrät das Unternehmen bislang nicht. Ein „signifikantes“ Plus aber sei bereits zu verzeichnen.
Übrigens: Beide Startups präsentieren sich im Rahmen des Connected-Mobility-Programms der Hy! am kommenden Dienstag (9. September) auf der IFA.