איך למקסם רווחיות ולמזער עלויות בהקמת תחנות טעינה לרכב חשמלי בעזרת ייעוץ מיקום חכם
איך מוצאים מיקום אופטימלי לעמדות טעינה לרכב חשמלי איתור מיקום לעמדות טעינה הוא אחד השלבים החשובים ביותר בתכנון פריסת תשתיות טעינה לרכב חשמלי.
כדי להקים עמדות טעינה חשמליות בצורה יעילה ורווחית, חשוב לבחור במיקום האופטימלי בעזרת כלים מתקדמים כמו GIS, מיפוי מרחבי וטכנולוגיות מיקום מבוססות מידע וקוד פתוח.
ניתוח מיקום מבוסס דאטה מסייע לזהות אזורים עם ביקוש גבוה, תחרות נמוכה יחסית ופוטנציאל עסקי מתאים לחברות טעינה, חברות רכב, יזמים, מתכננים ואדריכלים.
עם העלייה במספר הרכבים החשמליים בישראל, הביקוש לעמדות טעינה ציבוריות ופרטיות גדל משמעותית, וספקי התחנות מתמודדים עם אתגרי איתור מיקומים מניבים לעמדות טעינה.
לקוחות שפונים אלינו, ביניהם ספקים מובילים, מחפשים תהליך מבוסס נתונים להמלצת מיקומים אסטרטגיים עבור תחנות הטעינה שלהם.
המאמר מיועד לחברות עמדות טעינה, חברות רכב וליסינג, יזמים, בעלי חניונים, רשויות מקומיות, מתכננים ואדריכלים שצריכים לקבל החלטות מיקום מבוססות נתונים לפני השקעה בתשתיות טעינה.
מתכננים פריסת עמדות טעינה בעיר, בחניון או בפרויקט נדל״ן? אפשר לבדוק בשלב מוקדם אילו אזורים מציגים פוטנציאל גבוה ואילו נתונים זמינים לניתוח
במקום להסתמך על ניחושים, להיעזר ביועצים או להסתכן במיקום ליד מתחרים, אנו מציעים פתרון המבוסס על דאטה ומערכות מבוססות מיקום: ניתוח דרישות, בדיקת תחרות מקומית, ומקורות מידע מעודכנים.
נכון, קיימות מפות של משרד האנרגיה, אך הן מציגות מפה של תחנות ומידע מסייע בלבד, ללא מידע פתוח ואפשרות ניתוח והתאמה לדרישות ספיציפיות של כל פרויקט, עיר או לקוח עסקי.
בדומה למציאת מיקום לסניפים חדשים, הפתרון שלנו כולל שימוש מתקדם במידע מרחבי ושילובו בבסיסי הנתונים של הלקוח, או בענן תוך הצגת התובנות על גבי מפות דינמיות וגיליונות אקסל.
כך אנו מספקים לספקי תחנות הטעינה את הכלים לקבלת החלטות מבוססות וממוקדות מיקום, המגדילות את סיכויי ההצלחה והכדאיות הכלכלית.
כך ניתוח מיקום לעמדות טעינה בעזרת GIS מסייע לתכנן פריסה חכמה, להפחית סיכון עסקי ולזהות מיקומים רווחיים יותר.
שלבי תהליך איתור מיקום אופטימלי לעמדות טעינה לרכב חשמלי באמצעות GIS וניתוח מרחבי:
התהליך למציאת מיקום אופטימלי לעמדות טעינה לרכבים חשמליים מסתמך על שילוב של טכנולוגיות מיפוי מתקדמות וכלים מבוססי GIS מרחבי.
בעזרת המידע הזמין, ניתן לגבש החלטות חכמות ומבוססות נתונים, אשר מספקות יתרון משמעותי בתחום תחרותי זה.
שלבים עיקריים:
בחירת קריטריונים משפיעים למיקום אופטימלי בעזרת מידע פתוח– עלות קרקע/שכירות, נגישות תחבורתית, תנועת רכבים חשמליים, תחנות רכבת, וצפיפות אוכלוסין.
ניתוח מפת תחנות טעינה קיימות – תוך זיהוי פערים גיאוגרפיים באזורים שאינם מכוסים כראוי על ידי תשתיות טעינה. המפה מתבססת על נתונים ממקורות מידע פתוחים בשילוב עם מערכות GIS מתקדמות.
קביעת משקלים לקריטריונים מרכזיים – שימוש בשקלול הקריטריונים מאפשר לגבש מדד גיאוגרפי אופטימלי לכל מיקום.
ניתוח והצגת המידע על מפת תחנות טעינה דינמית – כלי חזותי זה מאפשר לזהות ולנתח מיקומים אסטרטגיים בלחיצת כפתור.
יתרונות השימוש ב-GIS ובמפת תחנות טעינה:
מיפוי נתונים גיאוגרפיים בזמן אמת: GIS מאפשר לשלב נתונים ממקורות שונים, כמו תנועת רכבים, נקודות עניין סמוכות (חניונים, קניונים), וניתוח מתחרים.
איתור פערי שוק: זיהוי אזורים עם פוטנציאל עסקי גבוה בהם יש מחסור בעמדות טעינה.
חיסכון בזמן ובעלויות: במקום לנסות לנחש או לבצע מחקר שטח ממושך, הכלים הדיגיטליים מספקים תובנות מבוססות מפה, המגדילות את סיכויי ההצלחה.
הצגת החלטות מבוססות נתונים: מפת תחנות טעינה מספקת שקיפות ואחידות בתהליך קבלת ההחלטות.
האתגר של מציאת מיקום אופטימלי לעמדות טעינה לרכב חשמלי אינו פשוט, אך שימוש בטכנולוגיות מיקום מתקדמות כמו GIS מאפשר לעבור מתהליך מבוזבז ומסורבל לתהליך מבוסס נתונים ותובנות מדויקות. כך ניתן לענות לדרישה הגוברת לתשתיות טעינה בצורה חכמה ורווחית יותר.
דוגמה מעשית: איתור מיקומים לעמדות טעינה בכפר סבא:
כדי להמחיש כיצד ניתוח מיקום לעמדות טעינה עובד בפועל, נבחן את כפר סבא כמקרה בוחן המבוסס על מידע פתוח, שכבות GIS ונתונים עירוניים.
כפר סבא היא עיר במרכז הארץ שמציגה כמה מאפיינים רלוונטיים לניתוח פריסת עמדות טעינה: אוכלוסייה גדולה יחסית, רמת הכנסה מעל הממוצע, שימוש משמעותי ברכב פרטי, יוממות אל מחוץ לעיר ונגישות למוקדי תחבורה, מסחר ותעסוקה. בנוסף, לעיר יש גם מידע פתוח עירוני (לפחות חלקי) בו ניתן להשתמש שאפשר לשלב בניתוח.
בכפר סבא יש כ-110,000 תושבים, ורבים מהם משתייכים למדד סוציו־אקונומי מעל הממוצע.
לפי נתוני המפקד האחרון, לכ-40% ממשקי הבית שני כלי רכב ומעלה, וכמעט 60% מהתושבים עובדים מחוץ ליישוב. לכך מצטרפים מושבים ויישובים סמוכים, וכן ערים קרובות כמו רעננה והוד השרון, שמגדילים את פוטנציאל המשתמשים העוברים בעיר או מגיעים אליה.
בשלב הראשון נאספו שכבות מידע ארציות ועירוניות עבור כפר סבא, ובהן עמדות טעינה קיימות, תחנות רכבת, חניונים, קניונים, תחנות דלק, כבישים ראשיים, צפיפות אוכלוסייה, מדד סוציו־אקונומי, מחירי קרקע ואזורים ירוקים.
בשלב הבא מחברים את מקורות המידע למדד מרחבי אחיד: כל שכבה מקבלת ציון ומשקל, והעיר מחולקת לתאי ניתוח אחידים. כך אפשר להשוות בין שכונות, אזורים סטטיסטיים ותאי הקסגון H3 (H3 הוא גריד הקסגונלי שמאפשר לחלק את המרחב לתאים אחידים, להשוות בין אזורים שונים ולחשב לכל תא ציון פוטנציאל לפי שכבות מידע כמו אוכלוסייה, נגישות, תחרות ועלויות קרקע) , ולזהות אזורים שבהם מתקיים שילוב טוב של ביקוש, נגישות, עלות נמוכה יחסית ותחרות מוגבלת.
שכבות מידע וקריטריונים שנבדקו בכפר סבא לצורך בחירת מיקום אופטימלי לעמדות טעינה לרכב חשמלי:
תחנות טעינה קיימות:
מיקום, סוג ומספר תחנות טעינה קיימות באזור. (המידע של משרד האנרגיה מונגש וניתן להורדה במערכת ה-GIS של משרד התחבורה "חצב".)
ניתוח תחרות מקומית – האם האזור רווי בתחנות טעינה, או שיש ביקוש לא מנוצל?
שימוש במודיעין עסקי כדי להעשיר את המידע הקיים על תחנות של מתחרים.
תחנות רכבת ותחנות מרכזיות:
תחנות סמוכות למרכזי תחבורה ציבורית הן אידיאליות, שכן נהגים יכולים להשאיר את רכבם לטעינה ולהמשיך את הנסיעה בתחב"צ. אפשר גם לבחון מיקום של תחנות מטרו ורק"ל מתוכננות
חניונים גדולים:
עמדות טעינה בחניונים מאפשרות ללקוחות לטעון את הרכב בזמן החניה.
חניונים ליד מוקדי קניות או תעסוקה הם עדיפים.
קניונים:
תחנות טעינה בקרבת קניונים פופולריות מאוד, מאחר שהלקוחות יכולים לטעון את הרכב בזמן בילוי.
תחנות דלק:
תחנות טעינה ליד תחנות דלק מתאימות בעיקר לטעינה מהירה.
הן מושלמות עבור נהגים שחולפים באזור באופן זמני.
צפיפות אוכלוסייה:
אזורים עם אוכלוסייה גדולה מצריכים יותר תחנות טעינה כדי לענות על הביקוש.
רמת הכנסה:
מיקומים בקרבת אזורים עם רמת הכנסה גבוהה בדרך כלל יניבו יותר רווחיות.
מחירי קרקעות:
קרקעות זולות יותר מייצרות הזדמנות כלכלית טובה יותר להקמת עמדות טעינה.
פארקים גדולים:
עמדות טעינה ליד פארקים מאפשרות ללקוחות לטעון את הרכב בזמן בילוי בפארק.
נגישות לכבישים ראשיים ומחלפים:
קרבה לכבישים ראשיים מגדילה את נוחות הגישה ומושכת יותר לקוחות.
בניתוח רשת לא מסתפקים במרחק אווירי על גבי מפה, אלא בוחנים את הגישה בפועל דרך כבישים ומדרכות, כולל זמני נסיעה או הליכה ריאליים אל עמדת הטעינה
מרחק הליכה סביר:
יש לבדוק מרחקי הליכה סבירים בין עמדת הטעינה ליעד המרכזי, כמו תחנות רכבת.
אפשר גם להשתמש באזורי זמן הגעה: Isochrones כדי להציג על המפה אילו אזורים נמצאים בטווח הליכה או נסיעה ריאלי מכל מיקום פוטנציאלי.
שמורות טבע ואיזורים ירוקים:
שמורות טבע נחשבות לאזורים שליליים לתחנות טעינה. ככל שהמיקום רחוק יותר, הוא מתאים יותר להקמת התחנה.
המפות מציגות את המידע החשוב: ממוצע מחירים למ"ר לפי שכונה (ירוק בהיר לכחלחל) נתוני משרד האנרגיה: הספק בישובים (אדום כהה=נמוך) כמות דירות מול חניות (סולם אדום, כהה = יותר)
כבישים ראשיים, קניונים, חניונים, תחנות דלק ורכבת, פארקים
לאחר איסוף הנתונים נבנה אלגוריתם ניתוח מרחבי גמיש, שבוחן כל שכבת מידע לפי ציון ומשקל. התוצאה מציגה את החלופות האופטימליות למיקום אתרי טעינה במפה ובגיליון אקסל, בהתאם למדדים שהוגדרו.
לדוגמה: קרבה לתחנת רכבת, חניון או מרכז מסחרי יכולה להעלות את ציון ההתאמה של אזור מסוים.
מחירי קרקע פועלים בכיוון ההפוך: ככל שהמחיר נמוך יותר, ציון ההתאמה יכול להיות גבוה יותר, משום שהעלות הצפויה להקמה או לשכירות נמוכה יותר.
לאחר שקלול כל הקריטריונים נוצר מדד אחיד שמחבר את כלל שכבות המידע ומאפשר להשוות בין אזורים שונים בעיר.
התוצאה היא מפה וקובץ אקסל שבהם כל אזור מקבל ציון התאמה, למשל בסולם 1–8. אזורים בציון גבוה הם מועמדים טובים יותר לבדיקה תכנונית ועסקית מפורטת, בעוד אזורים בציון נמוך יכולים להידחות או להיבחן רק בתרחישים מסוימים.
זהו למעשה ניתוח התאמה מרחבי, או Suitability Analysis, שבו כל שכבת מידע מקבלת ציון ומשקל, ולאחר מכן כל האזורים מדורגים לפי רמת ההתאמה שלהם להקמת עמדות טעינה.
בסוף התהליך הלקוח מקבל תוצר יישומי: מפה דינמית, דירוג אזורים לפי פוטנציאל עסקי, קובץ אקסל עם ציונים ומשקלים, שכבות מידע רלוונטיות והמלצות להמשך בדיקת מגרשים או כתובות ספציפיות.
כך שנשאר רק להתמקד באזורים הללו ולחפש מגרשים ומיקומים מתאימים.
אפשר לשחק עם הרגישות של כל קריטריון לפי מיקום, עיר ועדיפות.
למשל להעלות את המשקל של מחיר הקרקע וקירבה לחניה בכדי לקבל תמונה אחרת וחלופות אחרות, בכל המדינה, עיר אחרת או במיקום אחר בעולם.
אפשר גם לקבל את הכתובות של המיקומים, מי הבעלים ואת המרחקים מכל תחנה לתחנה מתחרה, לכביש, לקניון ועוד וליישם את האלגוריתם על אתגרים דומים כמו: מיקום לסניף חדש של בנק, חנות קמעונאית, בית קפה, קניון וכו.
GIS וניתוח מרחבי הוא כוח, לא רק "מפה" יפה.
אם אתם מתכננים פריסה של עמדות טעינה בעיר, בחניון, במרכז מסחרי או בפרויקט נדל״ן, אפשר לבצע ניתוח ראשוני של האזור ולזהות חלופות מיקום מבוססות דאטה.
רוצים גם ניתוח דומה?
צרו איתנו קשר
בתמונות למטה מוצגת תוצאת הניתוח: אזורים שקיבלו ציון גבוה למיקום עמדות טעינה לפי השקלול הכולל מסומנים במדד 8, והאזורים הבאים בתור מסומנים במדד 7. כך ניתן לזהות במהירות אזורים שכדאי להמשיך לבדוק לעומק, כמובן שיש לשקלל גם את המידע של הערים ליד שלא הוצגו בתרחיש ומן הסתם משפיעים, זוהי רק הדגמה.
מה אפשר ללמוד מהניתוח בכפר סבא? גם בלי לחשוף מיקומים ספציפיים, הניתוח מאפשר להבחין בין אזורים בעלי פוטנציאל גבוה לבין אזורים שכדאי לבחון בזהירות. אזורים שקיבלו ציון גבוה הם כאלה שבהם מתקיים שילוב של נגישות טובה, קרבה למוקדי שהייה או תחבורה, אוכלוסייה רלוונטית ותחרות נמוכה יחסית. לעומת זאת, אזורים עם ביקוש פוטנציאלי אך ריבוי תחנות קיימות, עלויות קרקע גבוהות או נגישות מוגבלת מקבלים ציון נמוך יותר.
