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Enerige & Management > IT - "Digitaler Zwilling" einer Stadt bringt neue Perspektiven
Bild: Fotolia.com, Edelweiss
IT:
"Digitaler Zwilling" einer Stadt bringt neue Perspektiven
Wie sich durch Daten-Aggregation und KI-basierte Analyse neue Geschäftsmodelle finden lassen, erklärt Christoph Ullmer, Leiter des Kompetenzcenters Innovation bei der Thüga.
 
E&M: Herr Ullmer, welchen Nutzen bringt künstliche Intelligenz für Stadtwerke?

Ullmer: KI liefert für Stadtwerke einen deutlichen Mehrwert. Das gilt für das Bestandsgeschäft, zugleich ergeben sich daraus aber auch ganz neue Möglichkeiten. Stand heute haben Stadtwerke sehr viele Daten in den unterschiedlichsten Ausprägungen vorliegen. Sie werden größtenteils aber nicht genutzt. Wenn man mithilfe von KI dort tiefer eintaucht, könnten diese Daten sowohl für strategische Entscheidungen wie auch für das operative Geschäft sehr nützlich sein.

E&M: Welche Daten sind das?

Ullmer: Das sind zum einen jene, die man in den eigenen Datenbanken vorliegen hat, wie Kunden- oder Anlagendaten. Zum anderen geht es aber auch um Daten, die außerhalb des Unternehmens zu finden sind.

E&M: Wie lassen sich externe Daten einbinden?

Ullmer: Stadtwerke sind ja üblicherweise in einer Region tätig und arbeiten schon heute zum Beispiel in der Marktforschung mit Zensusdaten zu dieser Region. Zusätzlich gibt es eine riesige Menge an sogenannten Point-of-Interest-Daten über Einkaufsmöglichkeiten, Cafes oder Museen und die daraus resultierenden Besucherströme. Auf dieser Basis lässt sich eine Art ‚digitaler Zwilling‘ einer Stadt aufbauen.

Wenn man diese ‚digitale Stadt‘ dann mit KI verknüpft, lassen sich gute Prognosen treffen, welche Bedürfnisse Bürger an welchen Standorten haben werden. Dementsprechend kann man Infrastruktur und Angebote platzieren.
 
Der promovierte Betriebswirtschaftler Christoph Ullmer arbeitet seit 2012 für die Thüga
Bild: Thüga

E&M: Wie lässt sich das konkret nutzen?

Ullmer: Ein Beispiel aus der Praxis: Ich weiß als Stadtwerk von meinem Vertrieb, dass sich in bestimmten Gebieten einer Stadt Photovoltaikanlagen besonders gut verkaufen. KI nutzt dann Geodaten in diesem Umfeld, um zu analysieren, welche Faktoren Einfluss auf den Kauf einer Photovoltaikanlage haben. So kann zum Beispiel identifiziert werden, dass sich eine Bücherei in Laufnähe positiv oder negativ auf die Affinität eines Bewohners für PV-Anlagen auswirkt. Auf diese Weise lassen sich Korrelationen entdecken und vergleichbare Gebiete identifizieren, in denen man PV-Anlagen anbieten kann. Hier lässt sich eine ganz neue Art des Vertriebs aufbauen, indem Informationen aus dem eigenen Unternehmen mit Daten von außen verknüpft werden.

E&M: Könnte man so etwas nicht auch mit klassischen Business-Intelligence-Lösungen herausfinden?

Ullmer: Eine BI-Lösung ist nicht in der Lage, Strukturen von sich aus zu entdecken. BI kann eben nur konkrete und schon bekannte Fragestellungen beantworten. Auf eine Korrelation zwischen Stadtbibliotheken und PV-Anlagen wäre auch die beste heutige BI-Lösung nicht gekommen. Dabei kommt die KI im Vergleich zu einer Analyse per Business Intelligence sogar mit einer geringeren Anzahl an Daten aus.

E&M: Warum sind Stadtwerke dennoch zurückhaltend, was den KI-Einsatz angeht?

Ullmer: Der zentrale Punkt ist die Greifbarkeit: KI ist als Thema gerade sehr präsent, aber die Meinungen dazu sind unterschiedlich. Wir versuchen als Thüga bewusst, das Thema eng am Nutzen für Stadtwerke festzumachen. Niemand will KI nur der KI wegen, sondern es sollen damit ja konkrete Probleme gelöst werden.
Zum anderen sind die Erstinvestitionen in eine solche Lösung deutlich höher als der kurzfristige Nutzen. Für einzelne Unternehmen ist das Thema allein daher nicht zu schaffen. Nahezu kein Stadtwerk hat im eigenen Unternehmen einen ausreichend großen Datensatz oder das Expertenwissen, um KI effizient zu nutzen.

E&M: Also Kooperationen?

Ullmer: Ja, Stadtwerke sollten hier in Kooperationen denken. Sowohl was die Entwicklung der Lösungen angeht als auch aufgrund der Tatsache, dass man eine große Datenbasis braucht, die nur gemeinsam zu schaffen ist. Zumal durch die notwendige Datenqualität hohe Bereinigungskosten anfallen.

E&M: Die Thüga ist an einer Reihe ganz unterschiedlicher KI-Projekte beteiligt, wie wählen sie diese Projekte aus?

Ullmer: Wir kommen eigentlich immer von der Fragestellung: Was ist das Problem und kann uns die KI bei der Lösung helfen? Unsere Kooperation mit Geospin ist dafür ein gutes Beispiel. Das erste Produkt daraus ist die Identifizierung von Standorten für Ladesäulen. Fast jedes Stadtwerk steht hier gerade vor einer konkreten Herausforderung. Die erste Ladesäule wird meist öffentlichkeitswirksam vor dem Rathaus aufgebaut, aber wo stellt man die Säulen zwei bis X am nutzerfreundlichsten auf? 

E&M: Wie geht die KI-Lösung dabei vor?

Ullmer: Die Kernfrage ist einfach die Auslastung der Ladesäule. Deswegen haben wir in einem KI-System historische Daten über das Ladeverhalten mit Geodaten verknüpft. Auch hier geht es wieder darum, Korrelationen zu Merkmalen wie einem Café in der Nähe oder der Einkommensverteilung zu finden, die eine möglichst hohe Nutzung der Ladesäule wahrscheinlich machen. Das kann KI heute schon sehr verlässlich prognostizieren und auf einer Karte visualisieren.
 

Peter Koller
Redakteur
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