Meist läuft der Prozess so: Dienstleister im Bereich künstlicher Intelligenz erhalten von den Kunden Daten über Geschäftsprozesse. Die Dienstleister erstellen auf der Basis dieser Daten Prognosen. Mit diesen können die Unternehmen anschließend zum Beispiel ihren Leistungsbezug zu zukünftigen Zeitpunkten errechnen.
Als Beispiel nannte Daniel Stetter, Leiter Team Smart Energy Systems, Fraunhofer IAO auf dem Handelsblatt-Energiegipfel 2021 ein intelligentes Lade- und Lastmanagement. Eine KI müsse lernen, wann welches Auto im Hause ist. Beziehungsweise wann welches Fahrzeug aufgeladen werden muss. Außerdem soll die KI Netzsicherheit und Ladekomfort austarieren.
KI bewältigen Komplexität
Beim Vortrag "Prognosen-, Prozess- & Asset-Optimierung" wurde klar, dass die Energiebranche vor einer Umstellung steht. In Zukunft soll es eine Vielzahl an dezentralen Akteuren geben. Prognosen und Optimierungsalgorithmen sind für Stetter dabei unumgänglich. Denn andernfalls werden die Systeme zu komplex und die Umstellung zu massiv.
Als größte Herausforderung für eine funktionierende KI nannten die Teilnehmer dabei die Qualität der Daten. Die Energieversorger müssten dafür sorgen, dass Datensätze vollständig seien und wichtige von unwichtigen Informationen getrennt werden.
KI muss klare Vorteile bringen
Für Sebastian Welzel, Gesellschafter, Sprungwerk GmbH, muss bei der Anwendung von KI immer geprüft werden, ob eine Automatisierung Vorteile verschafft. KI soll künftig standardisierte Prozesse wie Datenanalyse und Mustererkennung übernehmen. Dabei entsteht eine Entscheidungsempfehlung, die anschließend ein Algorithmus oder ein Mensch übernehmen muss.
KI ist für Welzel in einem Teilprozess das Mittel der Wahl um die Effizienz zu steigern. Dabei stand für ihn fest, dass Prozessmanagement vor Prozessoptimierung steht. Erst danach folge der Einsatz von KI zur Effizienzsteigerung. Die Frage laute immer: Wo liegen die Verbesserungspotenziale, die es rechtfertigen würden, KI einzusetzen?
Stadtwerke können Know-How auslagern
Sinnvolle Anwendungsfälle sieht er vor allem beim sogenannten Forecasting. Dabei handelt es sich um die Vorhersage von Maschinen- oder Kundenverhalten. Immer mit dem Ziel, daraus eine Entscheidungsempfehlung abzuleiten.
Stadtwerken oder Energieversorgern sollten überlegen, ob man sich diese technischen Fähigkeiten selbst aneignet oder sie sich als Dienstleistung einkauft. Häufig sei nach seiner Ansicht die zweite Option vernünftiger.
Simulationen ersetzen Ortsbegehungen
Andreas Hoffknecht, Technischer Geschäftsführer, Energienetze Mittelrhein GmbH & Co. KG, führte Anwendungsbeispiele von KI in seinem Unternehmen auf. Kommunale Unternehmen könnten durch Simulationen vorher anschauen, wie ein Anschluss ans Netz aussehen wird. In einem aufwändigen Prozess habe man daher das gesamte Netzgebiet fotografiert.
Bei der Erstbetrachtung von Baustellen und bei Anfragen aus der Kundschaft ist der Energieversorger nun in der Lage, erst einmal am Bildschirm die Örtlichkeit anzuschauen. Dabei können Leitungen auch digital eingeblendet werden, ohne dass Mitarbeiter persönlich hinfahren müssen.
Einsatz von KI auch bei Gasprodukten
Auch in der Gassparte erweise sich KI als nützlich. Dort stellt der kommunale Energieversorger derzeit von L-Gas auf H-Gas um. Zukünftig wird es dort Gas aus drei unterschiedlichen Qualitäten geben, mit jeweils unterschiedlichen Brennwerten.
Durch Brennwertrekonstruktion können die jeweiligen Mischverhältnisse ermittelt und bei der Abrechnung gegenüber dem Kunden berücksichtigt werden. Simulationen ersetzen hier Messungen. Die KI bringt in der Folge klare Effizienzgewinne. (jk)
