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Noch nicht smart genug: Energienetze bekommen Intelligenzschub





Die Energiebranche sieht erheblichen Nachholbedarf
beim Einsatz künstlicher Intelligenz (KI), zum Beispiel für
Verbrauchs- und Netzauslastungsprognosen. Erst zehn Prozent der
Energieversorger setzen so genannte Predictive-Analytics-Systeme ein.
Jedes zweite Unternehmen der Branche will das schnell ändern und
sieht großes Potenzial in den KI-Entwicklungen. 60 Prozent wollen
zudem ihren Bestand an intelligenten Sensoren deutlich ausbauen, um
Kosten bei Wartung der Anlagen zu sparen. Das sind Ergebnisse der
Potenzialanalyse „Künstliche Intelligenz“ von Sopra Steria
Consulting.

Die Energieversorger reagieren mit ihren geplanten Maßnahmen auf
die zunehmende Dezentralisierung der Stromnetze. Energieverbraucher
sind zunehmend auch Produzenten, so genannte Prosumer. Damit wird es
schwieriger, abzuschätzen, wann diese Strom aus dem Netz beziehen.
Verteilnetzbetreiber müssen jedoch zu jeder Zeit sicherstellen, dass
sie ihre Kunden bei Bedarf zu hundert Prozent mit Energie versorgen
können. Das erfordert entsprechende Investitionen in Smart Grids.
„Über die Netzentgelte lassen sich diese Investitionen künftig nur
noch bedingt refinanzieren. Alternative Lösungen sind gefragt“, sagt
Sascha Krauskopf, Experte für Energieversorger von Sopra Steria
Consulting.

Mit zusätzlichen Investitionen in künstliche Intelligenz wollen
die Energieversorger die Kosten für den Smart-Grid-Ausbau und den
Betrieb überschaubar halten. „Automatisierte und selbstlernende
Systeme werden mit der Zeit immer besser darin, Vorhersagen zu
treffen, wie viel Strom ein Haushalt oder ein Unternehmen in jedem
Moment verbraucht und produziert. Die Kosten für das Netzmanagement
und den Energiehandel lassen sich mit
Predictive-Intelligence-Lösungen um rund 20 Prozent senken“, so
Krauskopf.

Predictive Maintenance wichtiger Einsparfaktor

Ein weiteres Einsatzgebiet von KI-Technologien ist Predictive
Maintenance. Intelligente Ortsnetzstationen liefern beispielsweise
eine Vielzahl an Daten wie Transformator-Temperaturen, Lastgänge,
Energieflüsse und Schaltzustände. Diese Informationen ermöglichen die
vorausschauende Instandhaltung der Anlagen. Jährliche Kontrollgänge
fallen weg. 60 Prozent der Energieversorger sehen in der Bewertung
von strukturierten und unstrukturierten Informationen für eine
effizientere Wartung den zentralen Nutzen künstlicher Intelligenz, so
die Studie. Der Ausbau von Sensorik wird deshalb in der Branche als
eines der wichtigsten KI-Einsatzfelder der Zukunft angesehen.

Know-how-Aufbau kein Hindernis

Beim Aufbau des nötigen Know-hows auf dem Gebiet künstlicher
Intelligenz sehen sich die Entscheider der Energieversorger gut
aufgestellt. Jeder zweite Top-Manager bewertet die KI-Kompetenzen im
eigenen Unternehmen als sehr gut, bei den Fachkräften sind es 30
Prozent. „Durch den Ausbau erneuerbarer Energien beschäftigt sich der
Energiesektor seit Jahren mit intelligenten Technologien für die
Entwicklung von Smart-Home- und Smart-Grid-Lösungen. Der nächste
Know-how-Schritt hin zu kognitiven Systemen, die mitdenken, ist
deshalb geringer als beispielsweise bei Finanzdienstleistern“, sagt
Sascha Krauskopf.

Die größte Herausforderung sehen die Vertreter der Branche deshalb
nicht im fehlenden KI-Know-how der Mitarbeiter, sondern in der nicht
immer ausgereiften Technik sowie in der Entwicklung von Ideen,
künstliche Intelligenz auch für weitere Zwecke über das
Netzmanagement hinaus einzusetzen. Für 70 Prozent der befragten
Entscheider stehen die Automatisierungsmöglichkeiten im Fokus,
beispielsweise der Abbau von Routinearbeiten durch Robotic Process
Automation. Jedes zweite Energieunternehmen will zudem künftig den
Einsatz digitaler Assistenten im Kundenservice ausbauen und bereits
eingesetzte Chatbots durch künstliche Intelligenz ergänzen.

Über die Studie:

Für die Potenzialanalyse „Künstliche Intelligenz“ wurden im
Auftrag von Sopra Steria Consulting im Februar 2017 mehr als 200
(n=203) Geschäftsführer, Vorstände, und Führungskräfte im Business
Development und aus Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern
befragt. Die Teilnehmer kommen aus Unternehmen der Branchen Banken,
Versicherungen, sonstige Finanzdienstleister, Energieversorger,
Automotive und sonstiges verarbeitendes Gewerbe, Telekommunikation
und Medien sowie Öffentliche Verwaltung. Explizit von der Teilnahme
ausgeschlossen waren Mitarbeiter und Führungskräfte von
Beratungsunternehmen und Anbieter von IT-Lösungen sowie der Handel.

Zur Potenzialanalyse „KI“: http://bit.ly/KI-Studie2017

Zum Managementkompass „KI“: http://bit.ly/MK-KI2017

Zur Infografik „KI“: http://bit.ly/KI-Infografik2017

Über Sopra Steria Consulting (www.soprasteria.de)

Sopra Steria Consulting zählt heute zu den Top Business
Transformation Partnern in Deutschland. Als ein führender
europäischer Anbieter für digitale Transformation bietet Sopra Steria
eines der umfassendsten Angebotsportfolios für End-to-End-Services am
Markt: Beratung, Systemintegration, Softwareentwicklung,
Infrastrukturmanagement und Business Process Services.

Unternehmen und Behörden vertrauen auf die Expertise von Sopra
Steria, komplexe Transformationsvorhaben, die geschäftskritische
Herausforderungen adressieren, erfolgreich umzusetzen. Im
Zusammenspiel von Qualität, Leistung, Mehrwert und Innovation
befähigt Sopra Steria seine Kunden, Informationstechnologien optimal
zu nutzen. Mit mehr als 40.000 Mitarbeitern in über 20 Ländern
erzielte Sopra Steria 2016 einen Umsatz in Höhe von 3,7 Mrd. Euro.

Die Sopra Steria Group (SOP) ist notiert an der NYSE Euronext
Paris (Compartment A) – ISIN: FR0000050809.

Weitere Informationen finden sich unter
www.soprasteria.de/newsroom

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Sopra Steria Consulting:
Nils Ritter
Tel.: +49 (0) 40 22703-8801
E-Mail: nils.ritter@soprasteria.com

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Eva Klein
Tel. +49 (0) 40 679446-6174
E-Mail: e.klein@faktor3.de

Original-Content von: Sopra Steria GmbH, übermittelt durch news aktuell

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Erstellt von an 6. Jun 2017. geschrieben in Allgemein. Sie können allen Kommentaren zu diesem Artikel folgen unter RSS 2.0. Sie können einen Kommentar schreiben oder einen trackback setzen zu diesem Artikel

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