Der Ausbau der Elektromobilität umfasst weit mehr als die Installation einzelner Ladestationen. Ladeinfrastruktur ist Teil eines komplexen Systems: Sie muss die Anforderungen der Netzbetreiber erfüllen, mit unsicherer Nachfrage umgehen und gleichzeitig wirtschaftlich betrieben werden können.
Dazu gehört, Stromkapazitäten im Voraus zu sichern, Investitionen gezielt einzusetzen und dafür zu sorgen, dass die Infrastruktur langfristig zuverlässig funktioniert.
Bei OMV wächst das E-Mobilitätsgeschäft auch unter herausfordernden Rahmenbedingungen – nicht zuletzt, weil wir beim Ausbau unseres Ladenetzes konsequent auf datenbasierte Analysen und künstliche Intelligenz (KI) setzen. Unser Ziel ist es, bessere Entscheidungen zu treffen, Komplexität zu reduzieren und das Geschäft effizient zu skalieren
Rund 15 Prozent der weltweiten energiebedingten Emissionen entfallen auf den Straßenverkehr. Laut Internationaler Energieagentur spielen Elektrofahrzeuge eine zentrale Rolle bei deren Reduktion. Die Nachfrage ist zuletzt rasant gestiegen: Bereits heute wird weltweit jeder fünfte Neuwagen mit elektrischem Antrieb verkauft. Mit diesem Wachstum muss auch die Ladeinfrastruktur Schritt halten – wirtschaftlich tragfähig und nahtlos in bestehende Systeme integriert.
Die OMV Strategie 2030 definiert E-Mobilität als strategischen Wachstumsbereich. In Österreich, Rumänien, der Slowakei, Ungarn und Bulgarien sind bereits mehr als 1.200 Ladestationen in Betrieb. Bis 2030 soll diese Zahl weiter steigen. Entscheidend dafür sind gezielte Investitionen und der wertschöpfende Einsatz digitaler Technologien.
Datenbasierte Entscheidungsfindung
Seit Beginn des Netzausbaus stützt OMV zentrale Investitions- und Betriebsentscheidungen auf datenanalytische Verfahren. Durch gezielte Anwendungen und Pilotprojekte konnten wir den Einsatz von maschinellem Lernen erfolgreich etablieren und einen messbaren Mehrwert generieren.
Datenbasierter Ausbau der Ladeinfrastruktur
Der Erfolg einer Ladeinfrastruktur hängt maßgeblich von der Wahl der richtigen Standorte ab. EV-Ladestationen müssen technisch umsetzbar sein, die bestehende Nachfrage bedienen und wirtschaftlich tragfähig sein. Falsch gewählte Standorte führen schnell zu geringer Auslastung und unrentablen Investitionen.
Bei OMV analysieren wir unser bestehendes Tankstellennetz und nutzen datenbasierte Verfahren, um jene Standorte zu identifizieren, die sich für den Ausbau von EV-Ladestationen am besten eignen.
Jelena Brborović
Department Manager Advanced Analytics & AI bei OMV
Die Analysen unterstützen insbesondere die Vorauswahl, indem sie frühzeitig potenzielle Einschränkungen wie begrenzte Netzkapazitäten, Platzverhältnisse oder unzureichende Anschlüsse aufzeigen. Darüber hinaus berücksichtigen die Teams Marktbedingungen, Kundenverhalten und das Wettbewerbsumfeld – etwa die Nähe zu attraktiven Standorten oder alternative Lademöglichkeiten.
Datenbasierte Analysen ersetzen dabei nicht die abschließende fachliche Beurteilung, schaffen jedoch eine gute Grundlage, um die vielversprechendsten Standorte zu identifizieren und Investitionsentscheidungen zu verbessern.
Den steigenden Strombedarf im Blick behalten
Mit dem Wachstum der Ladenetzwerke wird der Strombedarf zu einer zentralen Herausforderung. In Österreich müssen die Betreiber von Ladestationen sich im Voraus Netzkapazitäten sichern, um die Stabilität des Stromnetzes sicherzustellen. Eine zu niedrige Planung kann zu Strafzahlungen führen, während eine zu hohe Reservierung unnötig Kapital bindet.
Bisher stützt sich OMV bei der Bedarfsprognose überwiegend auf eigene Betriebsdaten, Erfahrungswerte und etablierte Analysemethoden. Gleichzeitig testen wir KI-Modelle, die zusätzliche Faktoren wie Verkehrsmuster und Nutzungstrends berücksichtigen und so präzisere Prognosen ermöglichen können.
Diese Pilotprojekte zeigen das Potenzial von maschinellem Lernen bei der Planung von Netzkapazitäten und der Strombeschaffung. Ziel ist es, durch genauere Prognosen Kapazitäten effizienter zu nutzen und den Ausbau der Ladeinfrastruktur weiter zu beschleunigen.
Vom Pilotprojekt in den Betrieb
Moderne Datenanalysen und KI unterstützen nicht nur die Planung, sondern auch den operativen Betrieb. So nutzen wir beispielsweise Verfahren zur Mustererkennung, um ungewöhnliches Ladeverhalten frühzeitig zu identifizieren, Betrug vorzubeugen und das Vertrauen unserer Kund:innen zu stärken.
Darüber hinaus analysieren wir, wie sich verschiedene Energiequellen optimal kombinieren lassen. An ausgewählten Standorten testet OMV die Nutzung von Solarenergie in Verbindung mit Batteriespeichern. Die steigende Komplexität erfordert eine intelligente Steuerung: KI-gestützte Modelle helfen dabei, unterschiedliche Stromquellen effizient aufeinander abzustimmen und eine stabile Versorgung sicherzustellen.
Auch bei der Wartung gehen wir neue Wege: Anstelle rein reaktiver Maßnahmen setzen wir auf datenbasierte Modelle, die potenzielle Probleme frühzeitig erkennen.
„Mithilfe datenbasierter Analysen wollen wir Probleme erkennen, bevor sie entstehen, um die wachsende Nachfrage nach zuverlässiger und leicht zugänglicher Ladeinfrastruktur zu erfüllen“, sagt Brborović.
Pragmatischer Ansatz für nachhaltiges Wachstum
Beim Ausbau der E-Mobilität verfolgt OMV einen pragmatischen Digitalisierungsansatz: KI verstehen wir nicht als Wunderwaffe, sondern als gezielt eingesetztes Werkzeug, das bessere Entscheidungen ermöglicht, Effizienz steigert und nachhaltiges Wachstum ermöglicht.
Mit dem weiteren Ausbau unseres kohlenstoffarmen Geschäfts kommt es darauf an, Pilotprojekte erfolgreich in den industriellen Maßstab zu überführen und wirtschaftlich tragfähig zu bleiben. Moderne Analytik und KI spielen dabei eine zunehmend wichtige Rolle – allerdings nur dort, wo sie nachweislich zur Wertschöpfung beitragen.
Durch die Verbindung von operativer Erfahrung und Daten entwickeln wir eine Ladeinfrastruktur, die verantwortungsvoll skaliert werden kann. Unser Ziel ist es, Emissionen im Straßenverkehr zu senken, ohne Kompromisse bei Zuverlässigkeit, Leistungsfähigkeit und wirtschaftlicher Disziplin einzugehen.