Elbilsladdning vid macken: så vinner AI väntetiden

En DC-snabbladdare kan kosta över 100 000 dollar att köpa och installera. Samtidigt visar rapporter från operatörer att en enskild laddplats ofta bara drar in runt 10 000–12 000 dollar per år. Det är en affär som inte går ihop om man bara säljer kilowattimmar.

Det är därför bensinstationer och servicehandelsaktörer internationellt bygger om för elbilsförare med “tid att döda”: renare toaletter, bättre mat, tryggare miljöer och fler funktioner än bara laddning. För oss som jobbar med AI inom logistik och supply chain är det här extra intressant, för laddning är inte bara “energi” – det är flöden, köer, kapacitet och efterfrågan. Och där AI faktiskt gör skillnad, på riktigt.

Det här inlägget handlar om varför laddning vid mackar och trafiknära platser är på väg att bli en ny standard, vad som krävs för att modellen ska bli lönsam i Sverige, och hur AI i energisystem kan minska kostnader, öka tillgänglighet och ge en bättre kundupplevelse.

Varför macken blir laddhub (och varför det inte räcker med el)

Det enkla svaret: macken har redan läget, ytan och vanan. Folk stannar där när de reser, det finns parkering, belysning, ofta öppet länge och ett etablerat utbud. Det som förändras är tidslogiken.

När du tankar fossilt tar det minuter. När du snabbladdar tar det ofta 15–30 minuter beroende på bil, batteritemperatur, laddkurva och effekt. Den väntetiden är inte ett problem – om platsen är byggd för väntan.

I USA visar utvecklingen att kedjor som är starka på servicehandel försöker göra laddstoppet till ett “pit stop” som känns rimligt även kvällstid: trygghet, ljus, 24/7-tillgång och fungerande utrustning. Det är också exakt det som förare brukar prioritera i en publik laddplats.

Affärslogiken: el är inträdesbiljetten, inte vinsten

För många aktörer är laddare i praktiken en loss leader: du lockar in kunden, och lönsamheten kommer från det som händer under laddningen.

Det speglar en klassisk servicehandelslogik även i Norden: marginalerna sitter i mat, kaffe och kompletteringsköp. Laddaren blir då en trafikgenerator.

Men här kommer en obekväm sanning: utan driftsäkerhet faller allt. En trasig laddare är inte bara missad elförsäljning – det är tappad kund, dåligt betyg i appar, och i förlängningen att platsen stryks från förarens mentala karta.

Det svenska perspektivet: vägnät, vinter och “hemmaladdning först”

Det enkla svaret: Sverige har en annan vardag än USA, men samma grundproblem.

• De flesta laddar hemma när det går (villa, radhus, arbetsplats). Publik snabbladdning handlar mycket om långresor, tjänstekörning och boenden utan egen laddplats.
• Vintern skärper kraven: kallt batteri, högre energiförbrukning och större värde av att kunna värma sig, äta och gå på toaletten i en bra miljö.
• Geografin kräver robusthet: glesare stråk gör att varje nod blir viktigare.

Det gör trafiknära laddning vid befintliga handelsplatser (servicehandel, vägkrogar, mackar, logistiknära depåer) extra relevant. Men det skapar också en kapacitetsfråga: elnät, effektabonnemang och lasttoppar.

Här brukar jag landa i att framtidens bästa laddplatser inte bara bygger fler stolpar – de bygger ett system: energi, köer, prognoser och kundflöden i samma beslutsmodell.

AI i laddinfrastruktur: från “stolpar” till ett styrbart flöde

Det direkta svaret: AI gör laddning bättre genom att förutse, fördela och optimera – både energi och kundflöde.

När laddning flyttar in i logistikens domän blir det tydligt att samma AI-metoder som används för lager och transporter även passar här.

1) Efterfrågeprognoser som minskar köer och felinvesteringar

Den största risken för en laddplats är fel dimensionering:

• För få laddare → köer, missnöje, tappad försäljning i butik.
• För många laddare → kapital bundet i utrustning som står still.

Med AI-baserad efterfrågeprognos kan man kombinera:

• historisk ladddata (sessioner, kWh, topptider)
• kalender- och säsongseffekter (julresor, sportlov, sommartrafik)
• väder (kallt väder driver högre förbrukning)
• lokala event och vägflöden

Resultatet blir ett beslutsunderlag för var man ska bygga, hur många laddplatser som behövs och vilken effekt som faktiskt betalar sig.

2) Dynamisk laststyrning: bättre ekonomi utan sämre kundupplevelse

Snabbladdning driver effektkostnader. AI kan styra last (smart charging) så att man:

• undviker dyra effekttoppar
• utnyttjar nätkapacitet bättre
• prioriterar bilar som behöver snabbast “time-to-continue” (t.ex. låg SoC)

Det här blir särskilt kraftfullt ihop med batterilager på site. Då kan man kapa toppar och ändå leverera hög effekt när det behövs. AI kan optimera när lagret laddas (billigare timmar) och när det töms (dyr topp/peak), samtidigt som man håller en servicenivå.

3) Prediktivt underhåll som höjer drifttid

Det mest underskattade konkurrensmedlet är uptime.

AI kan använda sensordata, felkoder, temperaturer, användningsmönster och historiska avbrott för att förutsäga sannolika fel. Effekten blir:

• färre “döda” laddare
• snabbare serviceinsatser
• lägre reservdelskostnader (rätt del i rätt tid)

Ur supply chain-perspektiv är det här klassiskt: bättre prognoser → bättre reservdelslager → kortare ledtid → högre tillgänglighet.

4) Kö- och platsoptimering: gör väntan mindre frustrerande

Väntan är inte bara minuter – det är osäkerhet.

Med AI och enkel realtidsdata kan operatörer ge:

• mer tillförlitliga prognoser för väntetid
• smart köhantering (digital kö, bokningsfönster)
• rekommendationer om närliggande laddplatser om platsen är full

Det här är samma typ av optimering som i terminaler och lager: minska trängsel, öka flöde.

En laddplats som upplevs “förutsägbar” slår en som ibland är snabb och ibland kaos.

Den nya “laddmacken”: vad som faktiskt krävs för att vinna kunder

Det direkta svaret: vinnare bygger för tre saker samtidigt – trygghet, tempo och tillit.

Laddning vid mackar har en fördel: de kan göra stoppet mänskligt. Men de behöver också klara en checklista som elbilsförare (och snart även eldrivna transportflottor) tar för given.

Basnivå (måste fungera varje dag)

• Hög drifttid och snabb felavhjälpning
• Bra belysning och trygg miljö kvällstid
• 24/7-access där det är strategiskt
• Tydlig skyltning och enkel infart/utfart (särskilt för släp)

Det som skapar preferens (där pengarna sitter)

• Rena toaletter och bra sittplatser
• Mat som är snabb men inte trött (inte bara en korv på rulle)
• Värme och inomhusmiljö vintertid
• Genomtänkt placering: laddplatser ska kännas lika “centrala” som pumparna gjorde

För B2B och flotta (logistikens krav)

Om man vill locka bud, servicebilar eller regionala transporter krävs ofta:

• möjlighet till kvitto/fakturering och fordonsidentifiering
• rapportering per fordon/depå
• laddpolicy (prioritering, max-tid, prisstyrning)
• integration med TMS/planering (så laddning blir en del av ruttoptimeringen)

Här är kopplingen till vår serie tydlig: AI i supply chain handlar om att få planering och verklighet att mötas. Laddinfrastruktur är nu en del av “verkligheten”.

Praktisk checklista: så kan svenska aktörer komma igång

Det direkta svaret: börja med data och drift – inte med fler stolpar.

1. Mät drifttid och felorsaker per laddare (inte bara total kWh).
2. Segmentera kunder: långresa, lokal utan hemmaladdning, flotta/tjänstekörning.
3. Bygg en enkel prognosmodell för toppar (helger, lov, temperatur).
4. Inför laststyrning och utvärdera batterilager där effektkostnaden är hög.
5. Knyt laddning till butikens KPI:er (konvertering in i butik, snittköp, dwell time).
6. Standardisera platsdesign: samma skyltning, samma flöde, samma “känsla” – så skapas tillit.

Nästa steg: laddning blir en del av energisystemet (och din leveranskedja)

Elbilsladdning vid macken handlar inte om nostalgi eller att “hänga med”. Det är en logisk följd av att mobilitet blir elektrisk och att tid vid laddstolpen måste få ett värde.

För energisystemet är detta också en ny typ av last: rörlig, koncentrerad och ibland spikig. Därför är jag övertygad om att de aktörer som kombinerar AI, driftkompetens och servicehandel kommer få ett försprång – både i kundupplevelse och i kostnad per levererad kWh.

Vill du bygga laddplatser som fungerar lika bra under jultrafiken som en grå tisdag i februari? Då behöver du behandla laddning som ett supply chain-problem: prognos, kapacitet, underhåll och flöde.

Vilken del av din laddaffär är mest “analog” i dag – och vad skulle hända om du började optimera den med AI redan under 2026?