dAIve/Use Cases/Ladefenster besser verstehen
Bis zu 25% niedrigere Ladekosten

Ladefenster besser verstehen.
Und Peaks gezielter vermeiden.

Lädt deine Flotte oft genau dann, wenn Last und Strompreis ohnehin hoch sind? Analysiere Lade-, Last- und Zeitdaten, um schneller zu erkennen, welche Fenster, Routinen und Lastmuster unnötige Kosten verursachen.

Mehr erfahren
14 Tage TrialLäuft im BrowserCSV statt Integrationsprojekt
Bis zu
25%
mögliche Stromkostenersparnis, wenn Ladefenster und Peak-Muster datenbasiert verglichen werden statt nur auf Zuruf oder Bauchgefühl.
Ohne dAIve
01Ladevorgänge kollidieren mit hoher Standortlast
02Günstige und ungünstige Zeitfenster werden nicht sauber verglichen
03Preis- und Lastmuster bleiben im Alltag schwer greifbar
Mit dAIve
Sieh, wann Ladeleistung und Standortlast kollidieren
Vergleiche Ladefenster nach Kosten und Auslastung
Leite eine bessere Ladestrategie aus echten Daten ab
Trial

Starte in wenigen Minuten

Lade deine erste CSV hoch und arbeite direkt im Browser.

Setup

Keine lokale Installation

Dein Team testet dAIve ohne Rollout- oder IT-Projekt.

Input

CSV aus deinem bestehenden Tool

Exportiere Daten aus deinem aktuellen Stack und lege sofort los.

Support

Persönliche Rückfragen per E-Mail

support@daive.de

Best Fit

Perfekt für

Für Teams, die technische Daten ohne Integrationsprojekt schneller in belastbare Entscheidungen übersetzen wollen.

Logistikunternehmen mit E-Flotten
Industrie mit E-Fahrzeugen
Fuhrparkmanager
Energiebeauftragte
Typischer Engpass

Das Problem

Wenn Ladezeiten rein operativ statt datenbasiert festgelegt werden, entstehen Lastspitzen, teure Zeitfenster und unnötiger Druck auf Anschlussleistung und Standortlast.

Ladevorgänge kollidieren mit hoher Standortlast
Günstige und ungünstige Zeitfenster werden nicht sauber verglichen
Preis- und Lastmuster bleiben im Alltag schwer greifbar
Strategien für das Laden lassen sich intern nur schwer begründen
Was dAIve zeigt

Die Lösung

dAIve macht aus Lade- und Lastdaten eine bessere Entscheidungsbasis: Peaks sichtbar machen, Zeitfenster vergleichen und eine fundiertere Ladestrategie ableiten.

1

Sieh, wann Ladeleistung und Standortlast kollidieren

Erkenne Zeitfenster, in denen paralleles Laden Peaks und vermeidbare Kosten erzeugt.

2

Vergleiche Ladefenster nach Kosten und Auslastung

Prüfe, welche Routinen unter ähnlichen Bedingungen günstiger und stabiler laufen.

3

Leite eine bessere Ladestrategie aus echten Daten ab

Nutze Muster und Auffälligkeiten, um Ladezeiten gezielter zu planen und intern sauber zu begründen.

Erwarteter Impact

Weniger Lastspitzen. Mehr Klarheit für das Laden.

Bis zu25%

mögliche Stromkostenersparnis, wenn Ladefenster und Peak-Muster datenbasiert verglichen werden statt nur auf Zuruf oder Bauchgefühl.

Ladedaten exportierenAnalyse durchführenFenster vergleichen
Vom CSV zur Entscheidung

So funktioniert's

In unter 20 Minuten von CSV zu ersten verwertbaren Insights.

1
2 Min

Ladedaten exportieren

Ladezeiten, Lastprofile, Strompreise.

2
1 Min

Analyse durchführen

dAIve erkennt Lastmuster, Peaks und auffällige Zeitfenster.

3
5-15 Min

Fenster vergleichen

Sieh, welche Ladezeiten unter ähnlichen Bedingungen günstiger wirken.

4
sofort

Strategie ableiten

Nutze die Erkenntnisse für fundiertere Ladeentscheidungen.

Häufige Fragen

FAQ zum Use Case

Die wichtigsten Fragen, bevor du mit deiner ersten CSV in den Trial gehst.

Kann ich CSV-Exporte aus Zählern, BMS oder bestehenden Energiesystemen nutzen?

Ja. Solange du deine Werte tabellarisch als CSV exportieren kannst, kannst du sie in dAIve laden und direkt auswerten.

Wie schnell sehe ich erste Einsparpotenziale?

Typischerweise direkt im Trial: nach Upload, Zieldefinition und Training siehst du Korrelationen, Einflussfaktoren und Auffälligkeiten in wenigen Minuten.

Brauche ich für den Trial ein Integrationsprojekt?

Nein. Du startest im Browser mit einer CSV aus deinem bestehenden Setup. Für tiefergehende Fragen unterstützen wir dich gern unter support@daive.de.

Selbst testen

Jeder ungeprüfte Ladepeak treibt Kosten und Last nach oben.

Starte deinen 14-Tage-Trial und finde mit deiner ersten CSV heraus, welche Ladefenster du zuerst überprüfen solltest.

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