Das Ziel des Projekts ist die Schaffung einer Geschäftsgrundlage für KMUs und Start-Ups für neuartige Dienstleistungen bezogen auf die Bedienung von erhöhtem räumlich-zeitlichen Ladebedarf von Elektrofahrzeugen und Eröffnung neuer Geschäftsfelder in diesem Bereich. Darüber hinaus sollen für Großunternehmen, wie Netzbetreiber und Ladestations Hersteller, entsprechende Analytics-Schnittstellen zur Bedarfsermittlung und Optimierung der Energieversorgung geschaffen werden. Mit den im Projekt entwickelten Lösungen wird ein erheblicher Beitrag geleistet, um Probleme wie den erhöhten Ladebedarf bei Großveranstaltungen,  die Minderung der Netzbelastung oder den erhöhten Ladebedarf bei hoher Verkehrslast zu lösen.

Im Projekt werden drei Themenkomplexe bearbeitet, die zur beschriebenen Zielstellung beitragen: Auf Basis der Erhebung und Erstellung einer umfangreichen Datengrundlage werden durch KI-Methoden Analyse- und Prognosemodelle erforscht und entwickelt um kurz- und langfristige Ladebedarfe vorhersagen zu können. In einer Cloud basierten Serviceplattform wird die Datenintegration gebündelt. Mittels einer Big-Data-Architektur werden die Analytik- und Prognosemodelle skalierbar als Smart Data Services umgesetzt. Die Analyse- und Prognoseergebnisse werden für weitergehende Geschäftsprozesse der Plattformnutzer über Smart Services bereitgestellt. Für die Nutzer der Plattform (Flottenbetreiber, LIS-Betreiber, Netzbetreiber) werden spezifische Anwendungen (u.a. Dashboards) zu Unterstützung und Integration in die eigenen Geschäftsprozesse entwickelt. Für Endnutzer (Fahrer) werden Smartphone-Apps entwickelt und bereitgestellt, um sich über Verfügbarkeiten zu informieren und Ladebedarfe zu melden, sowie Business Intelligence Analyses zu ermöglichen.