Potenziale von KI-Lösungen für Energieunternehmen identifizieren und umsetzen
In einer gemeinsamen Studie untersuchen m3 und das Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK, wie KI-Lösungen in Stadtwerken und EVU besonders mehrwertstiftend eingesetzt werden können. In einer ganzheitlichen Betrachtung der energiewirtschaftlichen Wertschöpfungskette wurden aus über 350 Prozessen die Anwendungsfälle mit dem größten KI-Nutzen abgeleitet.
Künstliche Intelligenz gilt als Schlüsseltechnologie, um die bevorstehenden Herausforderungen in der Energiewirtschaft, wie etwa den beschleunigten Ausbau der erneuerbaren Energien und den gleichzeitig akuten Fachkräftemangel zu bewältigen. Sie verspricht, Prozesse zu optimieren, die Steuerungs- und Prognosefähigkeit zu verbessern und Mitarbeiter wirksam zu entlasten. Doch gleichzeitig stellt die Implementierung von KI, Energieversorgungsunternehmen (EVU) vor große Herausforderungen. Um die Potenziale der Technologie für die Branche wirksam und nachhaltig zu heben, gilt es folgende Fragen zu beantworten:
- Welchen Einfluss hat KI spezifisch auf die Energiebranche?
- Wie wird sich die Arbeit von EVUs künftig verändern?
- Wie können Energieunternehmen Künstliche Intelligenz sinnvoll einsetzen?
- Wo liegen die spezifischen Anwendungsbereiche und Potenziale für KI in den energiewirtschaftlichen Kernprozessen?
Ganzheitliche Betrachtung von KI entlang der energiewirtschaftlichen Wertschöpfungskette
An diese Fragestellungen knüpft die gemeinsame Studie von m3 und dem Fraunhofer IPK an. Ziel ist zum einen, die Auswirkungen von KI auf die Branche zu verstehen und die bestehenden Arbeitsprozesse mit dem größten Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Zum anderen sollen Erkenntnisse zu den Voraussetzungen und Erfolgsfaktoren bei der Implementierung von KI-Lösungen bei Stadtwerken und EVU gewonnen werden.
Hierfür hat das Projektteam zunächst alle relevanten Prozesse entlang der energiewirtschaftlichen Wertschöpfungskette erfasst und bis auf die Ebene einzelner Teilprozesse und Aktivitäten heruntergebrochen. Aus dieser ganzheitlichen Betrachtung von mehr als 350 Prozessen und Aktivitäten ergibt sich ein umfassendes Bild der Prozesslandschaft von Stadtwerken und EVU mit Fokus auf die Bereiche: Beschaffung, Erzeugung, Netz, Kaufmännische Prozesse sowie Vertrieb und Kundenservice. Alle erfassten Aktivitäten wurden anschließend von Expertinnen und Experten aus der Energiewirtschaft und dem KI-Bereich bewertet, um das tatsächliche KI-Potenzial zu erfassen. Dafür wurde eine Metrik bestehend aus neun Kriterien entwickelt, die eine umfassende Betrachtung der konkreten Anwendungspotenziale ermöglicht und für die Energiewirtschaft relevante Faktoren direkt einbezieht. Dabei gilt es nicht nur die aktuellen Herausforderungen und Möglichkeiten zu betrachten, sondern auch ein klares Bild zu gewinnen, wie eine datengestützte, intelligente Transformation der Branche aussehen kann.
Auf Basis dieser Bewertung lässt sich präzise ableiten, welche Aktivitäten sich besonders für den Einsatz von KI-Lösungen eignen und wo der größte Nutzen durch die Adoption von KI-Technologie erzielt werden kann. Damit liefert die Studie eine fundierte Entscheidungsgrundlage, welche Prozesse prioritär optimiert werden sollten, und eine Orientierungshilfe für die Gestaltung von KI-Roadmaps in den Unternehmen.
Von der KI-Roadmap zur nachhaltigen Implementierung
Der nächste Teil der Studie befasst sich mit Handlungsempfehlungen für die KI-Transformation von Energieunternehmen. Dabei soll gemeinsam mit teilnehmenden Stadtwerken untersucht werden, wie KI-Lösungen nachhaltig erfolgreich implementiert werden können und welche Anforderungen dabei an die jeweilige Organisation gestellt werden.
Parallel dazu werden wir an dieser Stelle ab sofort in regelmäßigen Abständen weitere Artikel veröffentlichen, die den Stand und die Ergebnisse der Studie reflektieren. Dabei werden wir auf einzelne Bereiche und spezifische Use-Cases näher eingehen. Die vollständigen Studienergebnisse werden in der zweiten Hälfte des nächsten Jahres veröffentlicht.
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