Erfolgsfaktoren für die (digitale) Transformation der Energieerzeugung: Teil 2 – Tools & Technologie

In unserer Blogserie beleuchten wir Erfolgsfaktoren, die energieerzeugende Unternehmen bei der nachhaltig erfolgreichen Transformation ihres Geschäfts im Zuge der Energiewende unterstützen.

In diesem Teil beschäftigen wir uns mit Tools & Technologien, die Unternehmen dabei helfen, auf Basis von Daten bessere Entscheidungen zu treffen, mithilfe von KI und Automatisierung die Auswirkungen des Fachkräftemangels abzufedern und durch vorausschauende Wartung die Produktivität und Nachhaltigkeit zu erhöhen. Dabei betrachten wir die folgenden Erfolgsfaktoren:

Erfolgsfaktor #1: Operational Excellence

Digitalisierung und Data Analytics als Enabler für ganzheitliches Operational Excellence

Die meisten Energieerzeugungsunternehmen haben die Bedeutung einer durchgängigen Digitalisierung und Data Analytics als Schlüsselfaktoren für die kontinuierliche Optimierung ihrer gesamten Wertschöpfungsprozesse im Sinne einer ganzheitlichen Operational Excellence bereits erkannt: Technologien wie das Industrial Internet of Things (IIoT), Künstliche Intelligenz (KI) und Robotic Process Automation (RPA) ermöglichen im Zusammenspiel zum einen wertvolle Erkenntnisse und eine fundierte Entscheidungsfindung auf Basis von Betriebs-, Wetter-, Geo- und Marktdaten. Zum anderen bilden sie die Basis für eine gezielte Optimierung der Abläufe entlang der zentralen Wertschöpfungsprozesse.

Dennoch wird dieses Potenzial zur Steigerung von Produktivität und Profitabilität von den meisten Unternehmen der Branche bislang nicht ausgeschöpft. Hierfür muss die gesamte Wertschöpfungskette – von der Entwicklung über Bau, Betrieb und Vermarktung bis hin zu Rückbau und Recycling – digital und datengetrieben neu gedacht und gestaltet werden, statt einzelne Bereiche losgelöst zu optimieren.

Hierbei können digitale, datengetriebene Instrumente wie Process Mining oder Kosten- und Werttreiberanalyse in Kombination mit agilen Prozessmanagement und OKRs (Objectives & Key Results) große Mehrwerte liefern. Sie helfen, die Komplexität zu beherrschen und Verbesserungspotenziale effektiv und effizient zu identifizieren, zu priorisieren und umzusetzen.

In diesem Zusammenhang sollten sich Energieerzeuger u.a. mit den folgenden Fragen auseinandersetzen:

Sind die Digitalisierungs- und Data Analytics Initiativen auf die Unternehmensziele ausgerichtet und werden sie in einem ganzheitlichen Portfolio so integriert, dass sie nahtlos die Bereiche Markt, Organisation, Prozesse und Mitarbeiter unterstützen?
Sind eine ganzheitliche Strategie und Architektur für Daten und Dokumente etabliert, die sowohl technische als auch kulturelle Aspekte innerhalb der Organisation berücksichtigt und unterstützt?
Welche Transformations- und Digitalisierungsmaßnahmen entlang der Wertschöpfungskette sind angesichts aktueller Technologietrends wirklich mehrwertstiftend?

Erfolgsfaktor #2: Automatisierung & Künstliche Intelligenz

Milderung des Fachkräftemangels durch Automatisierung und Künstliche Intelligenz

Im Rahmen eines umfassenden Operational-Excellence-Ansatzes spielen automatisierte und KI-gestützte Prozesse eine entscheidende Rolle – sowohl im Hinblick auf die Steigerung der Produktivität als auch zur Linderung des wachsenden Fachkräftemangels. Viele Energieerzeugungsunternehmen setzen bereits erfolgreich Workforce- und Asset-Management-Systeme, Dokumentenmanagement-Systeme oder Workflow-Tools wie Robotic Process Automation (RPA) ein. Das Potenzial dieser Technologien zur Unterstützung von Entwicklungs-, Bau- und Betriebsprozessen ist jedoch bei weitem noch nicht ausgeschöpft. Gerade eine ganzheitliche Betrachtung entlang der Wertschöpfungskette, unterstützt durch einen hohen Integrations- und Automatisierungsgrad, birgt noch enormes Potential zur Steigerung von Produktivität und Profitabilität – insbesondere mit Hilfe künstlicher Intelligenz.

Insbesondere die rasant wachsenden Fähigkeiten und zunehmende Verfügbarkeit von generativer KI und Large Language Models, wie GPT-4, o1, Dolly, PaLM oder LLaMA, aber auch prädiktive KI- und Machine Learning-Modelle bieten vielfältige Ansätze zur Steigerung der Produktivität und zur Bewältigung des Fachkräftemangels. Besonders in der datenintensiven Branche der Energieerzeugung mit komplexen Entscheidungsprozessen ist die Kombination von Automatisierung und KI besonders vorteilhaft. Anwendungsfälle wie virtuelle Anlagenanalysten, automatisierte Zertifikations- und Gutachtenbewertungen, automatische Reporterstellung und die Überwachung der Einhaltung von internen oder externen Compliance-Richtlinien sind vielversprechend.

Auf dem Weg zu ersten eigenen KI-Use Cases sollten sich Energieerzeuger dabei u.a. mit den folgenden Fragen auseinandersetzen:

Welche Prozesse und Anwendungsfälle entlang der Wertschöpfungskette bieten nachhaltige und wirkungsvolle Optimierungspotenziale durch Automatisierung und Künstliche Intelligenz?
Welche nützlichen, aber auch ausgereifte KI-gestützte Standardapplikationen sind auf dem Markt verfügbar, wo lohnt sich die Eigenentwicklung, und welche Partnerschaften oder Ökosysteme könnten nützlich sein?
Welche Rahmenbedingungen setzen EU AI Act, NIS-2 und Arbeitsschutz für den Einsatz Künstlicher Intelligenz im Bereich der kritischen Infrastruktur (KRITIS)?

Erfolgsfaktor #3: Predictive Maintenance & Digital Twin

Nachhaltigkeit und Erträge steigern, Aufwände und Risiken reduzieren

Als anlagenbasierter und datenintensiver Sektor hat sich die Energieerzeugung bereits früh mit den Konzepten von Predictive Maintenance und dem digitalen Zwilling auseinandergesetzt. Trotz zahlreicher Experimente und Pilotprojekte fehlt es oft an einer breiten Umsetzung und Skalierung dieser Technologien. Die Verfügbarkeit von adäquaten Daten, aber auch der Initialaufwand bleiben große Herausforderungen, doch es gibt positive Entwicklungen, die einen breiten Einsatz in der Fläche unterstützen könnten:

Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz beschleunigen die Entwicklung von Predictive Maintenance und digitalen Zwillingen, indem sie schneller bessere Modelle für Vorhersagen und Analysen bereitstellen.
Erweiterte Dienstleistungen durch Hersteller: Anlagen- und Komponentenhersteller bieten Lösungen und Services im Bereich Predictive Maintenance und digitale Zwillinge an, was den Zugang zu diesen Technologien erleichtert.
Datenzugang durch den EU Data Act: Der EU Data Act erleichtert den Zugang zu Daten von IIoT-Produkten und Sensoren, wodurch die allgemeine Datenverfügbarkeit von Erzeugungsanlagen für Analysen verbessert wird.
Konvergenz von IT und OT: Die zunehmende Verschmelzung von Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (OT) vereinfacht die Entwicklung umfassender Datenlösungen, sowohl technisch als auch betriebswirtschaftlich.
Standardisierung von Technologien: Die wachsende Standardisierung sowohl digitaler Technologien als auch die Technologien der Energieerzeugung vereinfacht die Erstellung und Integration von Modellen für Predictive Maintenance und digitale Zwillinge.
Betrachtung datengetriebener Organisationsmodelle: Die Nutzung plattformbasierter Datenökosysteme und datengetriebener Kooperationsmodelle wird stärker in Betracht gezogen, um die Umsetzung zu erleichtern und zu beschleunigen.

Um diese Entwicklungen aufzugreifen und eine nachhaltig erfolgreiche Implementierung von Predictive Maintenance- bzw. Digital Twin-Lösungen in der Fläche voranzutreiben, sollten sich Energieerzeuger u.a. mit den folgenden Fragen auseinandersetzen:

Sollten Predictive Maintenance und der digitale Zwilling gemeinsam implementiert und skaliert oder als separate Initiativen betrachtet werden?
Ist die Einführung von Predictive Maintenance und Digitaler Zwilling für den gesamten Anlagenpark sinnvoll, oder sollten bestimmte Fokusbereiche oder Komponenten priorisiert werden?
Welche verfügbaren Standardprodukte bieten Mehrwert, wo lohnt sich eine Eigenentwicklung, und welche Partnerschaften oder Ökosysteme könnten hilfreich sein?

Die Auseinandersetzung mit den beschriebenen Erfolgsfaktoren macht deutlich: Die Zukunft der Energieerzeugung liegt in der konsequenten Nutzung moderner Technologien und datengetriebener Ansätze. Digitalisierung und Data Analytics sind dabei nicht nur Werkzeug, sondern Enabler und Treiber für nachhaltige Veränderungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von der Entwicklung bis zur Instandhaltung und Rückbau der Erzeugungsanlagen. Sie eröffnet neue Möglichkeiten für Profitabilität, Produktivität, Nachhaltigkeit und Resilienz, die entscheidend sind, um in einem dynamischen Marktumfeld wettbewerbsfähig zu bleiben.

Aber Tools und Technologie sind nur eine Dimension des Wandels. Im kommenden Teil der Blogserie werden wir organisatorischen Aspekte der digitalen Transformation in den Vordergrund stellen und uns mit Fragen rund um IT/OT-Konvergenz, Dokumenten- und Datenmanagement sowie dem Aufbau von Ökosystemen beschäftigen.

Bleiben Sie dran, um weitere wertvolle Impulse zu erhalten, die Ihnen helfen werden, die Transformation in Ihrem Unternehmen erfolgreich zu gestalten.

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