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Enerige & Management > IT - "Bei kleinen Unternehmen sind die Hürden für KI-Einsatz recht hoch"
Bild: Nmedia, Fotolia
IT:
"Bei kleinen Unternehmen sind die Hürden für KI-Einsatz recht hoch"
Von Chatbot bis Pipeline-Wartung: Wie Energieversorger künstliche Intelligenz schon heute nutzen können, erläutert Jörg Ritter, Vorstand der BTC Business Technology Consulting AG.
 

E&M: Warum sollte ich mich als Stadtwerkechef heute mit dem Thema KI befassen?

Jörg Ritter: Richtig eingesetzt kann KI in den Geschäftsprozessen Kosten sparen. Prozesseffizienz ist ein wichtiger Punkt. Die Fehleranfälligkeit von Prozessen, die sonst manuell ablaufen, kann reduziert werden und es ergeben sich für Anwender durch KI unter Umständen Freiräumen für andere strategische Tätigkeiten.

E&M: Was können Stadtwerke mit KI konkret machen?

Ritter: Bei Energielieferanten bieten sich diverse Möglichkeiten. Ein ganz konkretes Beispiel ist der Einsatz in der Kundenkommunikation. Chatbots verhalten sich durch KI wie echte Gesprächspartner und mit sogenannter Intelligent Process Automation (IPA; d. Red.) lässt sich die Abarbeitung häufig sich wiederholender Abläufe intelligent automatisieren. Beispielsweise wenn es um Entscheidungen geht wie: Was soll ich einem Kunden auf eine Anfrage antworten? Ein KI-gestütztes System kann eine Vorsortierung in Produktinformation oder Vertragsfragen vornehmen und passende Antworten vorformulieren.

E&M: Funktioniert das auch auf einer höheren Abstraktionsebene?

Ritter: Ja, durchaus, etwa in der Vorbereitung von Vertriebskampagnen mithilfe von Klassifizierungssystemen.

E&M: Wie geht das?

Ritter: Man nennt diesen Prozess Machine Learning: Ich gebe dem KI-System Beispieldokumente für konkrete Zielkundenprofile. Anhand derer lernt es die Kriterien für die automatisierte Klassifizierung. Hierdurch kann der Marktangang viel gezielter stattfinden. Das spart Zeit und Geld in den Vertriebseinheiten.

E&M: Wie sieht es mit KI in anderen Bereichen der Energiebranche aus?

Ritter: Andere Beispiele finden sich im Bereich Netze. Zum einen haben wir dort das Thema der Netzauslastung und -steuerung. Hier könnte über maschinelles Lernen trainiert werden, wann und wo eine Unterdeckung in der Regelenergie eintritt, und dann ein entsprechender Hinweis abgesetzt werden. Ein anderes Szenario verfolgen wir im Bereich Asset Management. Dort geht es oft darum, die laufenden Kosten von Anlagen zu reduzieren, etwa durch eine vorausschauende Wartung.

E&M: Wie ist KI dabei involviert?

Ritter: Entscheidend ist, den möglichst präzisen Zeitpunkt für eine Wartung und gegebenenfalls den Austausch einer Komponente zu finden: früh genug, bevor ein System ungeplant ausfällt, aber auch nicht zu früh. Sonst würde man Teile tauschen, die noch einsatzfähig wären. Hier lässt sich mit KI die Trefferquote für den richtigen Termin deutlich steigern.

E&M: Wie geht man so etwas konkret an?

Ritter: Wir arbeiten beispielsweise gerade an einem KI-Einsatzszenario für die Wartung von Pipelines auf Basis von Fotos. Über eine Anomalieerkennung können Abweichungen von einem vorher gelernten Normalzustand vom KI-System identifiziert werden. Die Bilder werden dabei nicht mehr wie bisher über Helikopterflüge erstellt, sondern durch den Einsatz von Drohnen. Mittels der KI-Methoden werden Lecks oder Gefahrenpotenziale frühzeitig erkannt.

E&M: Trotz dieser klaren Chancen scheinen Stadtwerke in Bezug auf KI noch sehr zurückhaltend zu sein, was den konkreten Einsatz angeht ...

Ritter: Das ist auch von der Größe abhängig: Größere Energieversorger entwickeln schon diverse Pilotanwendungen für ausgewählte Probleme und integrieren diese aus eigener Kraft in ihre Systemlandschaften. Andererseits gibt es aber unter den rund 1 000 Energieversorgern in Deutschland einen sehr hohen Anteil von kleinen Unternehmen. Dort sind die Hürden für einen gezielten eigenständigen Einsatz von KI natürlich recht hoch.

Jörg Ritter ist Vorstand des Oldenburger IT-Dienstleisters BTC AG. Der promovierte Informatiker hat sich schon während seines Studiums mit KI-Umgebungen beschäftigt
Bild: BTC-AG

E&M: Wie sehen die Hürden genau aus?

Ritter: Im Grunde stehen jedem Interessierten bei Cloud-Anbietern wie Amazon, Microsoft oder Google mit ein paar Mausklicks eine Vielzahl von Cloud-Services zur Verfügung, die KI-Methoden gleich in Verbindung mit der benötigten Rechenleistung bereitstellen. Aber das ist ja erst mal nur die reine Technologie. Die wirklich spannende Frage ist dann: Wie integriere ich die Technologie in meine Welt? Und da gibt es Probleme.

E&M: Wieso das?

Ritter: Die meisten Unternehmen verwenden in ihren Kernprozessen recht abgeschottete Anwendungssysteme, sodass man nur schwer an die benötigten Daten herankommt. Und selbst wenn die Daten etwa über eine Datenbankschnittstelle zugänglich sind, sind sie nicht immer leicht zu interpretieren. Oft warten Stadtwerke dann lieber auf die Weiterentwicklungen ihrer Systemanbieter und hoffen, dass KI-Methoden mit der Zeit integriert werden.

E&M: Was können die Stadtwerke selbst tun, um das Thema voranzutreiben?

Ritter: Wichtig ist, Know-how im KI-Umfeld aufzubauen, um als Stadtwerk die eigene Erwartungshaltung gegenüber den Standardsystemanbietern formulieren zu können. Das heißt, ich muss mich als kleineres Stadtwerk mit der Frage auseinandersetzen: Welche Potenziale bieten solche Systeme, wo liegen die Risiken? Dann kann ich mich mit anderen Stadtwerken zusammentun und die Systemanbieter konkret fordern. 

Gleichzeitig braucht es neben einer KI-Strategie vor allem eine Datenstrategie: Welche Daten brauche ich in welcher Qualität und wo bekomme ich sie her? Bei den Kundendaten ist das offenkundig. Aber sogar im Bereich der Maschinendaten, etwa Sensorikdaten, werden diese Informationen bislang oft nicht systematisch erfasst und archiviert. Das ist aber wichtig, um Datenmaterial zu haben, das zum Trainieren der KI-Systeme zwingend notwendig ist.

E&M: Wie sieht bei KI-Verfahren das Verhältnis von Mehraufwand zu Mehrwert aus?

Ritter: Es ist in der Regel nicht ein ‚entweder-oder‘ von herkömmlicher IT und KI, sondern eher ein ‚und‘, deswegen ist das schwer zu beziffern. Der Punkt ist: Ich kann mit herkömmlichen IT-Systemen viele Potenziale nicht mehr erschließen. Ein administratives System, in dem Mitarbeiter bestimmte Entscheidungsprozesse vollziehen, lässt sich mit herkömmlichen IT-Methoden kaum noch signifikant verbessern. Die Erwartung an die KI ist, durch eine Verlagerung von einem streng strukturierten Vorgehen hin zu komplexen lernenden Methoden Entscheidungen automatisiert oder zumindest auf Basis einer systemseitigen Empfehlung besser zu treffen. Für mich stellt KI eine Ergänzung zur heutigen IT da.

E&M: KI wird ein breites Einsatzgebiet in fast allen Bereichen der Energiebranche prognostiziert. Aber ergibt KI wirklich überall Sinn?

Ritter: Scherzhaft könnte man sagen, dass der Einsatz im Umfeld des Smart Meterings keinen Sinn macht. Aber das liegt daran, dass der Rollout nicht in die Gänge kommt und es daher gar keine wirklich gut verwendbaren Datenmengen gibt. Aber das wird sich in Zukunft ändern. Zudem gibt es Einsatzbereiche, in denen die menschliche Intelligenz nach aktuellem Stand der Technik nicht übertroffen werden kann. Heutige KI-Systeme sind immer für einen bestimmten Einsatzzweck gemacht und mit entsprechenden Trainingsdaten angelernt worden. Wenn es aber darum geht, komplexe Situationen quasi ad hoc auf Grundlage von Lebenserfahrung zu bewerten, ist der Mensch einer KI immer noch weit voraus.

E&M: KI stellen ja eine Art ‚Blackbox‘ dar, deren Innenleben nicht immer vollständig nachvollziehbar ist. Wie weit kann man KI vertrauen?

Ritter: Viele der heute eingesetzten KI-Systeme sind nicht zu 100 Prozent verlässlich. Daher scheiden Einsatzgebiete aus, in denen KI-Methoden eigenständig für die funktionale Sicherheit verantwortlich sein sollen. Das ist wie bei Fahrerassistenzsystemen im Auto: Man darf sich auf diese Systeme nicht blind verlassen, was leider schon oft genug passiert ist − mit tödlichen Folgen. Aber KI-Systeme können hier als Assistenz im Sinne einer Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden und die menschliche Wahrnehmungsfähigkeit sinnvoll ergänzen.
E&M: Gibt es prinzipiell für so ein Vorgehen schon Ansätze?

Ritter: Wir sind aktuell an einem Prozess der Europäischen Kommission beteiligt, um Richtlinien für verlässliche KI-Systeme zu definieren. Hier geht es unter anderem um Fragen der Entscheidungshoheit und auch Erklärbarkeit von KI-Verfahren. Wir sehen diese Punkte als essenziell für die zukünftige Weiterentwicklung von KI.


 
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Mittwoch, 23.10.2019, 09:00 Uhr