Die Nutzung des industriellen Internets der Dinge im Bereich der Elektrofahrzeuge signalisiert einen Paradigmenwechsel hin zu fortschrittlichen, integrierten und optimierten Transportsystemen. Diese Studie untersucht gründlich die zentrale Rolle des industriellen Internets der Dinge bei der Verbesserung verschiedener Eigenschaften der Elektromobilität, darunter prädiktive Wartung, Fahrzeugvernetzung, personalisierte Benutzerverwaltung, Energie- und Flottenoptimierung sowie unabhängige Funktionen. Wichtige IIoT-Anwendungen wie die Integration von Fahrzeugen in das Stromnetz und fortschrittliche Fahrassistenzsysteme werden zusammen mit Fallstudien eingehend betrachtet, die reale Umsetzungen hervorheben. Die Ergebnisse zeigen, dass IIoT-gesteuerte Schnellladestationen die Ladezeiten verkürzen, während die Netzstabilisierung den Strombedarf senkt und die funktionale Nachhaltigkeit steigert. Batterie-Management-Systeme (BMS) verlängern die Lebensdauer der Batterien und minimieren die Wartungsintervalle. Die Integration des IIoT mit künstlicher Intelligenz (KI) optimiert die Routenplanung, das Fahrverhalten und den Energieverbrauch, was zu sichereren und effizienteren autonom fahrenden EV-Betrieben führt. Verschiedene Herausforderungen, wie Cybersicherheit, Konnektivität und die Integration veralteter Systeme, werden ebenfalls in dieser Studie behandelt, während aktuelle Trends, die durch künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und aufkommende IIoT-Technologien angetrieben werden, ebenfalls erörtert werden. Diese Studie betont das Potenzial des IIoT, den weltweiten Übergang zu umweltfreundlichen und intelligenten Verkehrslösungen zu beschleunigen, indem sie die Überschneidung von IIoT und EVs bewertet.
AlHousrya et al. (Sun,) untersuchten diese Frage.