Energie
Für Energieunternehmen und Versorger in Spanien
Lastvorhersagen auf Basis einfacher historischer Daten, ohne Temperatur, Feiertage, Veranstaltungen oder Signale flexibler Nachfrage. Der Fehler wird mit Kapazitätsreserven oder Echtzeit-Ungleichgewichten bezahlt.
Transformatoren, Leitungen und Umspannwerkstechnik werden nach festem Plan gewartet oder fallen aus, bevor der Wartungszyklus greift. Ungeplante Ausfälle kosten ein Vielfaches vorausschauender Wartung.
Die Differenz zwischen eingespeister und abgerechneter Energie verschwindet in der Position „Verluste“, ohne Diagnose von Ursache oder Gebiet. Betrug, illegale Anschlüsse oder Messfehler werden als strukturelle Kosten hingenommen.
Die Leitwarte reagiert auf Alarme – reaktiv by Design. Die Fähigkeit, beginnende Überlastungen, Spannungsanomalien oder Risikozustände an Anlagen vorherzusehen, steckt in den Daten, aber nicht in den Systemen.
01
Modelle, die Verbrauchshistorie, Temperatur, Feiertage, Wettervorhersage und Signale flexibler Nachfrage kombinieren, um die Last pro Gebiet oder Knoten mit Stunden- und Tageshorizont vorherzusagen. Die Einsatzplanung passt Reserven und Fahrpläne an, bevor das Ungleichgewicht entsteht.
Was sich ändert
Prognosefehler um 20–35 % reduziert. Optimierte Kapazitätsreserven. Weniger Echtzeit-Ungleichgewichte, die zu hohen Grenzkosten ausgeglichen werden müssen.
02
Modelle auf Basis der Telemetrie kritischer Transformatoren, Schalter und Leitungen schätzen die Ausfallwahrscheinlichkeit in einem bestimmten Zeitfenster. Wartung wird geplant, bevor die Anlage ausfällt – nicht danach.
Was sich ändert
Ungeplante Ausfälle an überwachten Anlagen um 25–40 % reduziert. Die gesamten Wartungskosten sinken, weil Notfälle wegfallen und der Präventivkalender optimiert wird.
03
Laufende Analyse der Differenz zwischen Einspeisung und Abrechnung pro Gebiet, korreliert mit historischen Verbrauchsmustern, Zählerverhalten und Ablesedaten. Das System markiert Gebiete und Kunden mit Prüfpriorität samt Risikowert.
Was sich ändert
Rückgewinnung von Erlösen aus lokalisierten nicht-technischen Verlusten. Gezielte Kontrollen mit 3- bis 5-mal höherer Trefferquote als Stichproben.
04
Laufende Überwachung der SCADA-Messwerte, um Verhalten außerhalb der Norm zu erkennen: beginnende Überlastungen, Spannungsasymmetrien, nachlassende Isolation. Priorisierte Warnungen an die Leitwarte, bevor daraus ein Alarm oder Ausfall wird.
Was sich ändert
Kürzere Reaktionszeit bei Störungen. Kaskadenausfälle werden durch frühes Handeln vermieden. Weniger Alarmrauschen und mehr verwertbare Informationen in der Leitwarte.
05
Ein Assistent übernimmt die Kundenkommunikation zu Ausfällen, Zählerständen und Abrechnung: Er informiert in Echtzeit über den Stand einer Störung, eröffnet Meldungen, fragt Daten ab und übergibt bei Bedarf an einen Techniker. Keine Warteschlangen im überlasteten Callcenter bei großflächigen Ausfällen.
Was sich ändert
60–70 % weniger wiederkehrende Anrufe im Callcenter während Störungen. Die durchschnittliche Bearbeitungszeit für Beschwerden sinkt. Der Kunden-NPS bei Ausfällen steigt dank proaktiver Information.
3–4 Wochen
Audit der verfügbaren Daten (SCADA, Zähler, Wartung, Abrechnung) und der kritischen Prozesse. Wir identifizieren die 2–3 Fälle mit dem besten ROI für Ihre Anlagenart und Ihr Betriebsgebiet.
10–16 Wochen
Umsetzung von Prognose, vorausschauender Wartung oder Verlusterkennung in einem abgegrenzten Bereich (Gebiet, Anlagenpark oder Kundengruppe).
6–10 Monate
Für Versorger, die eine KI-Ebene über den gesamten Betrieb wollen: Prognosen, Wartung, Verluste und Kundenservice auf einer gemeinsamen Architektur.
Nein. Wir arbeiten rein lesend mit Daten, die ohnehin aus dem Netz kommen (SCADA, Zähler, Wartungsprotokolle). Die Modelle geben Empfehlungen – die Entscheidung, im Netz zu handeln, trifft immer der Mensch im Betrieb. Die Architektur respektiert die Trennung von OT und IT by Design.
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Prognosen mit Jahressaisonalität: idealerweise 2–3 Jahre saubere Stundenreihen. Vorausschauende Wartung: Ausfallhistorie plus Telemetrie (12–18 Monate reichen meist für den Start). Nicht-technische Verluste: Abrechnungs- und Ablesedaten der letzten 24 Monate. Das konkretisieren wir in der KI-Readiness-Phase.
Prognose- und Analysemodelle sind Werkzeuge zur Betriebsunterstützung, keine regulierten Steuerungssysteme. Die Integration in regulatorische Meldesysteme ist, wo zutreffend, Teil des Umfangs – und für jede Prüfung durch den Regulierer dokumentiert.
KI-Readiness: 8.000–15.000 €. Pilotprojekt für einen Prozess: 40.000–90.000 € je nach Umfang. Operative Plattform für mehrere Anwendungsfälle: ab 120.000–250.000 € über mehrere Monate. Der ROI aus vermiedener Wartung oder zurückgewonnenen Verlusten lässt sich ab dem ersten Monat nach Go-live klar messen.
Das behandeln wir als harte Vorgabe. Wir arbeiten mit Datenarchitekturen, die OT-Systeme nicht direkt exponieren, bei Bedarf mit On-Premise-Deployments und ohne Schreibkanäle in Richtung der Steuerungssysteme. Das Team für industrielle Cybersicherheit des Kunden ist ab der Diagnose am Design beteiligt.