KI-generierter Akkuzustandsbericht mit Scan my Tesla Daten

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Moin,

neben mir gibt es noch etliche Tesla Besitzer, welche die Scan my Tesla App besitzen. Hier bin ich bestimmt nicht der einzige, der bei der Interpretation der gewonnenen Daten Hilfe benötigt.

Also habe ich Grok gefragt und mir mit den entsprechenden Daten von Scan my Tesla eine detaillierte Analyse meines Model X 90D-Akkus machen lassen. Basierend auf den Scan My Tesla-Daten (und den typischen/idealen Reichweiten im IC bei 100 %) hat Grok die Degradation berechnet, den Zustand bewertet und zusätzlich eine Prognose für die weitere Akku Nutzung gegeben.

Ihr könnt es ja auch mal versuchen.

Damit die Analyse sauber wird, sind folgende Werte besonders hilfreich (am besten bei einer Vollladung auf 100 %, idealerweise nach etwas Standzeit für gutes Balancing):

  1. Fahrzeugmodell und Baujahr
  2. Aktuelle Laufleistung (km)
  3. Nominal Full Pack (kWh)
  4. Nominal Remaining (kWh)
  5. Energy Buffer (kWh) – falls angezeigt
  6. Usable Capacity (kWh) – falls angezeigt
  7. Cell Imbalance / Max-Min Delta (mV)
  8. Cell Voltage Min / Max / Avg (V oder mV)
  9. CAC Min / Avg / Max (Ah) – falls verfügbar
  10. CAC Imbalance (Ah) – falls verfügbar
  11. Angezeigte Reichweite bei 100 % SOC:
    • km genormt (oder „Rated Range“)
    • km typisch (oder „Ideal Range“ / „Typical Range“)
  12. Optional: DC Charge total (kWh) und AC Charge total (kWh)
  13. Optional: Aktuelle jährliche Laufleistung und bevorzugtes Ladeverhalten (z. B. viel Supercharger)

Ihr könnt die Werte einfach auflisten oder Screenshots aus Scan My Tesla hochladen (Battery, BMS, CAC usw.).

Als Eingabe prompt könnte man zum Beispiel folgendes verwenden:

„Hallo Grok,

anbei die Daten meines Tesla-Akkus aus Scan My Tesla (bei 100 % SOC geladen, nach etwas Standzeit). Ich lade dir in den weiteren Eingaben noch weitere Screenshots von Scan my Tesla hoch. Bitte mache erst ganz zum Schluss eine Analyse meines Akkus, ich teile es dir dann mit, wenn das der letzte Upload ist und du mit der Analyse beginnen kannst.

  • Fahrzeugmodell und Baujahr
  • Angezeigte Reichweite bei 100 % SOC:
    • km genormt (oder „Rated Range“)
    • km typisch (oder „Ideal Range“ / „Typical Range“)
  • Aktuelle jährliche Laufleistung und bevorzugtes Ladeverhalten (z. B. viel Supercharger)
  • Den ersten Screenshot von Scan bei Tesla hochladen (zum Beispiel den von der Batterie mit cell Imbalance (mV)“

Wichtig: Pro Nachricht kann nur ein Bild hochgeladen werden. Wenn ihr mehrere Screenshots habt, schickt sie daher in mehreren aufeinanderfolgenden Nachrichten. Sagt am Ende bitte explizit etwas wie „Jetzt kannst du mit der Analyse beginnen“ oder „Alle Screenshots sind da“, damit Grok erst dann die Auswertung macht.

Wer dem Braten nicht ganz traut, kann ja zum Schluss noch mal fragen, ob er (Grok) was übersehen hat oder ob er sich ganz sicher ist, ob die Analyse stimmt.

Oder einfach die Eingabe kopieren und andere KIs damit füttern.

Edit: hier sind die Screenshots, die ich hochgeladen hatte:

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Super. Soll ich dir auch eine machen? Das ist doch nicht dein Ernst, oder?:face_with_hand_over_mouth:

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ja gerne, mach bitte. Die Screenshots hast du ja

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Warum nicht ?

Warum sollte man die doch relativ vielen Daten nicht durch eine KI jagen um Muster zu erkennen und die Vergleiche zu anderen Akkus/Modellen zu prüfen?

Außerdem:

Ich habe die Antwort gesehen und empfand die dann doch als erstaunlich brauchbar :wink:

Warum sollte gerade der Bereich mit vielen Datenpunkten nicht für KI gut nutzbar sein?

Ich glaube jedem ist klar, dass es jederzeit zu einem vorzeitigem Schaden kommen kann, das selbe hat aber jeder Reifen, nicht jeder Schaden kündigt sich groß an.

Gruß Marek.

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Einmal den Akku auslesen reicht nicht, das ist bestenfalls eine vage Schätzung, in jedem Fall eine Momentaufnahme

Und eine KI erzählt dem User das was er hören will

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Du kannst es ja mal selbst überprüfen, indem du die KI mit deinen Werten fütterst und danach noch mal mit entsprechend schlechteren Werten.

Ergebnis gerne in diesem Faden, Danke für Deine Verifikation im Voraus.

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Ich nutze täglich LLMs und sehe was die erzählen. Ohne eigene technische Kenntnisse zur Überprüfung der Antworten, geht deren Nutzung nicht

Auch lese ich seit 10 Jahren Akkudaten aus meinen BEVs und verfolge die. Ich sehe was mit demselben Akku über die Jahre passiert. Es braucht eine Reihe von Daten um einen Trend auszumachen.

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