Bienvenue dans le second article de la série “Kafka et les bornes de recharges de véhicules électriques” (le premier est ici).
Précédemment, nous avons déterminé comment Apache Kafka pouvait aider les entreprises de bornes de recharges de véhicules électriques à mieux gérer leur réseau, en temps réel, ainsi que d’avoir une meilleure idée du comportement de ses usagers. D’ailleurs, il est à noter qu'il est courant que les compagnies de bornes de recharges de véhicules électriques opèrent à la fois des bornes publiques ainsi que des bornes installées chez des particuliers.
Aujourd’hui, nous allons voir quels avantages Kafka peut apporter aux utilisateurs finaux de toutes bornes de recharges confondues.
Les avantages pour les utilisateurs finaux
Accès aux données en temps réel
Grâce aux données collectées par Apache Kafka, les entreprises de bornes électriques peuvent offrir aux utilisateurs finaux un accès en temps réel aux données de leur recharge. Les utilisateurs peuvent suivre en temps réel l'état de leur recharge, la quantité d'énergie utilisée, le temps restant pour une recharge complète. Cela permet aux utilisateurs de mieux planifier leurs déplacements et d'optimiser leur utilisation des bornes de recharge.
Apache Kafka est en mesure de gérer de très gros flux de données en parallèle et en temps réel. De plus, grâce notamment aux fonctionnalités liées aux Consumer groups et au déplacement d’offset, Kafka offre une possibilité de rejouabilité des données. En 2023, les utilisateurs, notamment ceux qui s’intéressent fortement à leur véhicule électrique, sont toujours friands de données, statistiques et graphiques en tout genre. Cela leur donne un sentiment de contrôle et de compréhension sur ce qu’il se passe.
Les entreprises peuvent donc offrir aux utilisateurs finaux des analyses de performance de leur véhicule électrique en termes de consommation électrique versus les kilomètres parcourus. Les utilisateurs peuvent accéder à des analyses de consommation d'énergie, de temps de recharge en autres choses. Cela permet aux utilisateurs de mieux comprendre l'utilisation de leur véhicule électrique et d'optimiser leur consommation d'énergie.
Anticipation des comportements et réduction des frais
En utilisant Kafka pour surveiller la disponibilité des bornes de recharge, les entreprises peuvent prévenir les temps d'attente pour les utilisateurs finaux. Les utilisateurs peuvent être informés en temps réel de la disponibilité des bornes de recharge à proximité, ce qui leur permet de planifier leur recharge en fonction de la disponibilité des bornes. Cela réduit les temps d'attente et améliore l'expérience utilisateur.
De plus, cela peut permettre également une anticipation de la consommation électrique : les entreprises peuvent encourager les utilisateurs finaux à recharger leur véhicule en dehors des heures de pointe en leur offrant par exemple des bonus incitatifs (comme le fait Hydro-Québec avec les crédits hivernaux). Les utilisateurs qui choisissent de recharger leur véhicule en dehors des heures de pointe peuvent recevoir des bonus tels que des réductions sur leur prochaine recharge ou des points de fidélité supplémentaires.
Les entreprises de bornes de recharge peuvent alors mieux gérer l'utilisation de l'énergie et encourager les utilisateurs finaux à adopter des comportements de recharge plus durables.
Conclusion
En conclusion, l'utilisation de Kafka peut offrir de nombreux avantages aux entreprises de bornes électriques et à leurs utilisateurs finaux. En plus de mieux gérer leur parc de bornes de recharge, en temps réel, les entreprises peuvent offrir de nouveaux services aux utilisateurs : accès en temps réel aux données de leur recharge, prévention des temps d'attente, accès à des analyses de performance et de bonus pour recharger en dehors des heures de pointe.
L'utilisation de Kafka peut aider les entreprises de bornes électriques à améliorer leur réseau, à offrir des services plus complets aux utilisateurs finaux et à encourager l'utilisation durable de l'énergie tout en restant compétitives.
Un dernier point a encore besoin d’être éclairci : comment utiliser concrètement Apache Kafka dans le contexte des bornes de recharge de véhicules électriques ? Quelles sont les étapes à suivre ? Quelles sont les contraintes à prendre en considération pour assurer une utilisation optimale ?
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