Nutzer*innen-zentrierte Entwicklung eines Support-Interfaces zur Optimierung von Fehlermanagement-Prozessen in der Ladeinfrastruktur – am Beispiel von eRound.Mobility
Art der Abschlussarbeit
- Bachelorarbeit
Status der Arbeit
- Abgeschlossen
Betreuer/in
Hintergrundinformationen zu der Arbeit
Im Rahmen dieser Arbeit wurde am Institut für Menschzentrierte und Interaktive Systeme (IMIS) der Universität zu Lübeck und in Kooperation mit der Hamburger Energienetze GmbH (HNE) das User Interface (UI) des von HNE entwickelten Charge Point Management Systems (CPMS) eRound.Mobility (weiter-) entwickelt mit dem Ziel, die Gebrauchstauglichkeit zu verbessern. Der Fokus lag dabei auf dem 1st-Level-Support (1st-LS) der Ladeinfrastruktur für diejenigen Ladesta-tionsbetreiber/Charge Point Operators (CPOs), die den 1st-LS als Dienstleistung zur Nutzung von eRound hinzugebucht haben.
Für die vorliegende Arbeit wurden Interviews mit sieben 1st-LS-Mitarbeiter*innen der Dienst-leistungsfirma XELEO geführt, um deren individuelle Voraussetzungen, Rahmenbedingungen und Aufgaben zu analysieren und damit Anforderungen an das System zu identifizieren. Auf Ba-sis dessen wurden sowohl kleinere Anpassungen am System als auch gänzlich neue Funktionen unter Einbeziehung von relevantem Expertenfeedback konzipiert und im Anschluss ausgewählte Anpassungen prototypisch implementiert.
Die abschließende Evaluation dieser ausgewählten Implementierungen wurde erneut mit sieben Nutzer*innen unter Zuhilfenahme eines Testsystems durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen insbe-sondere eine vereinfachte UI bezüglich der Suche nach Ladestationen innerhalb des Systems. Optimierungspotenziale wurden vor allem hinsichtlich der Einbindung einer Umgebungssuche in das bestehende System, der Bereitstellung ausführlicherer Informationen zu Ladestationen in die-sem Kontext sowie der konsistenten Verwendung etablierter Interaktionsmuster identifiziert. Das Interesse an der Nutzung von Funktionen, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, zur Ent-scheidungsunterstützung fiel insgesamt eher gering aus, wobei für eine kontextbezogene Infor-mationsbeschaffung mithilfe eines KI-gestützten Chats dennoch ein Bedarf erkennbar war.
Starttermin
Mar 2026
Abgeschlossen
Oct 2026