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KI in der Energiewirtschaft

Die Energiewende, die zunehmende Integration sowie Deregulierung des Marktes und der Wunsch der Verbraucher nach Selbstbestimmung stellen die Energiewirtschaft vor enorme Herausforderungen.

Hier erfahren Sie, wie KI und Data Science Lösungsansätze bieten können und welchen Mehrwert sie in den verschiedenen Anwendungsbereichen schaffen!

Data & KI Projekte für die Energiewirtschaft

Wir haben unsere Erfahrung aus über 1.000 Projekten genutzt, um ein ganzheitliches System für Data & KI-Projekte zu entwickeln, unsere [at] Data Journey:

Data Strategy: Eine durchgängige Strategie bildet die Basis für den effizienten Einsatz von Daten in Ihrem Unternehmen. Ziel ist es, möglichst schnell einen Use Case zu entwickeln.

Data Lab: Hier wird aus der Use-Case-Idee ein analytisches Konzept, das im nächsten Schritt getestet wird. Danach entwickeln wir Ihre Analytics- oder Big-Data-Anwendung in einer Testumgebung.

Data Factory: Use Cases werden zum fertigen Produkt industrialisiert. Absoluter Fokus ist die Skalierung und  der nachhaltige Mehrwert – daher steht auch hier der Nutzer im Fokus.

DataOps: In diesem Schritt betreiben und warten wir  Ihre  Plattformen und Machine-Learning-Algorithmen.

Projekte unserer Kunden

 

In den letzten Jahren konnten wir als Experten im Bereich Data Science und KI unterschiedliche Projekte im Bereich Energiewirtschaft mit unseren Kunden umsetzen. Hier finden Sie einige unserer Referenzen. Bei Fragen stehen wir natürlich gerne zur Verfügung. 

 

Anomalie im Stromverbrauch mit Data Science
  • Mitarbeiter an Data Science und Machine Learning herangeführt
  • Herangehensweisen und Methoden zur Aufdeckung von Anomalien im Stromverbrauch ermittelt
  • Notwendige Data Science Skills für weitere Vorhaben ermittelt
Prognose der Regelenergie KI
  • Identifizierung des Vorzeichens des Saldos mit einer Güte von 83 % für positive Saldi
  • Signifikante Verbesserung der absoluten Abweichung im Vergleich zum simplem Fortschreiben
  • Walkforward-Modell, das sich stetig durch neue Daten verbessert
Modellierung von Bunkeranlagen
  • Repository an technischen, prozessbedingten und analytischen Ansätzen
  • Nächste Schritte zur Verbesserung der Qualitätsprognose identifiziert
  • Fachübergreifendes Verständnis über Use Case und Begrifflichkeiten
Bonitätsservice mit Data Science
  • Moderne, ausfallsicherere Infrastruktur
  • Das interne Analytics-Team ist befähigt, den Bonitätsservice selbstständig weiterzuentwickeln
  • Die entwickelte Rest API kann als Template für weitere Use Cases verwendet werden
Predictive Plant Maintenance
  • Effizientere Instandhaltung zeigt Einsparpotential von 5 Mio.€ jährlich
  • Die prototypische Applikation schafft Transparenz über historische Instandhaltungen
  • Datenstrategie und Plattformarchitektur für AI
Load Forecasting in der Engergiebranche
  • Verbesserung der Prognosegüte

  • Genauere Vorhersage von einzelnen Vertriebspartnern
  • Implementierung eines transparenten und performanten Prognose-Systems

Whitepaper – KI Energiewirtschaft

– Das Whitepaper mit Best Practices & konkreten Use Cases –

Whitepaper - KI Energiewirtschaft

Referenzen

Einsatzgebiete von KI & Data Science in der Energiewirtschaft

KI und Data Science haben in der Energiebranche bereits für enorme Fortschritte gesorgt und werden zum Beispiel in den folgenden Anwendungsbereichen erfolgreich eingesetzt:

Predictive Maintenance

Wartung von Anlagen optimieren und durch Prognosen frühzeitigen Verschleiß verhindern

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IoT

Optimierte Einsatzplanung von Anlagen, um Effizienzsteigerungen zu realisieren 

Data Analytics

Datengrundlage zur verbesserte Planung von Netzausbau und neuen Anlagen

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Prognosen

Verfügbarkeit fluktuierender Energieformen sichern und Vermarktung optimieren

 

Chatbots

Verbesserung der Kundenerfahrung durch  den Einsatz moderner Kommunikationstools wie virtuelle Assistenten und digitale Roboter 

Churn Prediction

Abwanderungsgefährdete Kunden frühzeitig identifizieren und durch zielgenaue Ansprache und Angebote halten

Fakten zu Künstlicher Intelligenz in der Energiewirtschaft

Eine Studie der Deutschen Energie-Agentur (dena)  zeigt die Bedeutung von KI für die Energiebrache.

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Drei von vier Befragten denken, dass sich KI positiv auf die Energiewende auswirken wird

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Nur 13 Prozent haben bereits in KI investiert oder zumindest ein Budget dafür bereitgestellt

%

Grund: nur 17 Prozent sind gut oder sehr gut über KI informiert

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Simon Decker

Simon Decker

Data & AI Projekte Energie

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Interessante Beiträge zU KI in der Energiewirtschaft

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