KI-Werkzeuge – im grauen Tagesgeschäft der Prozessautomatisierung.

 

Nach dem sicheren Erkennen von „Katzenbildern“, dem Sieg im GO und Schach gegen den Menschen und der noch anstehenden Autonomie im Straßenverkehr sind KI-Werkzeuge längst im unternehmerischen Alltag angekommen.

Und das ist gut so.

Werkzeuge des Machine Learnings mit i. w. S. Algorithmen zur Mustererkennung sind kein Hype-Thema mehr, sondern entwickeln sich zunehmend zu einem Standardwerkzeug für Geschäftsprozesse.

  • Gleichartige und einfache Sachbearbeiterentscheidungen auf Basis großer Datenmengen, wie diese jeden Tag in großer Zahl in den Kundenservice-Bereichen, der elektronischen Marktkommunikation und den regulierten Netzprozessen der Energiewirtschaft anstehen, eignen sich besonders für diese KI-Werkzeuge.
  • KI-Werkzeuge treten dabei nicht in Konkurrenz zu traditioneller IT-Entwicklung oder der Prozessautomatisierung mit Robotic Process Automation (RPA), sondern ergänzen diese fast schon „symbiotisch“.
  • Entscheidend für die Effizienz von KI-Werkzeugen ist dabei („mal wieder“) die Qualität der Prozessdaten. Zunächst in der Trainingsphase, um nicht auf Basis fehlerhafter Daten oder falschen Entscheidungen der Vergangheit zu lernen, aber insbesondere später im Regelbetrieb. 
  • Die Aufwände zur Datenerhebung und Plausibilisierung für den Einsatz eines KI-Werkzeugs übertreffen bei weitem die sonstigen Einrichtungs- und Implementierungsaufwände.
  • Die (technische) Einrichtung eines KI-Werkzeug (meistens in der Cloud) dauert meistens nur wenige Mausklicks. Die Intelligenz steckt dann im Training und der Datenaufbereitung.
  • In manchen Anwendungsbereichen (z.B. der Zählerstandsplausibilisierung) können Sie vortrainierte Module einsetzen, die Sie dann nur noch auf Ihre Spezifika trainieren müssen.

Ich finde, dass der weiter laufende Hype um KI-Werkzeuge den Blick auf die „Nutzbarkeit“ im unternehmerischen Alltag verstellt. Es sind meistens nicht die reißerischen Themen (Chat Bots, Churn Management, Predictive Sales…), sondern das Tagesgeschäft, in dem viele Effizienzen mit KI-Werkzeugen gehoben werden können.

 

Redispatch 2.0 – eine strategische Herausforderung.

 

Redispatch 2.0: Hürden in der Organisation, komplexe IT-Entwicklungen, neue unternehmensübergreifende Prozesse und Schnittstellen.

Die Ausgangssituation der Verteilnetzbetreiber im neuen „Resdipatch 2.0“ ist zunächst relativ vergleichbar:

  • Alle Netzbetreiber müssen die Anforderungen an „Redispatch 2.0“ erfüllen, unabhängig von der Größe des Netzes, der Zahl der Anlagenbetreiber, usw.
  • Die neuen Prozesse zum „Redispatch 2.0“ müssen unternehmensintern Bereichsgrenzen überspringen: Früher klar getrennte Abteilungen wie Netzleitstelle, Energiemengenbilanzierung und Abrechnung müssen im Redispatch zusammenarbeiten und sind prozessual verbunden.
  • Es wird eine elektronische Marktkommunikation zwischen den am „Redispatch 2.0“ beteiligten Unternehmen eingeführt: Hierbei werden neue Nachrichtentypen und -formate auch mit neuen Marktpartnern ausgestauscht, die bisher nicht verbunden waren.
  • Es gibt wenige Anbieter für die benötigten IT-Funktionen (als Erweiterungen für bestehende IT-Systeme oder auch als eigenständige Lösung). Die IT-Entwicklung läuft auf Hochtouren – aber verzögert und mit unterschiedlichem Reifegrad.
  • Die Abläufe und Vorgänge sind auch für die Mitarbeiter neu und werden zu Beginn im Oktober nur wenig automatisiert sein (können).

Wie die Anlaufphase im Herbst diesen Jahres sich für den jeweiligen Netzbetreiber gestaltet, ist dann wiederum sehr unterschiedlich:

  • Manche Netzbetreiber werden zwar alle Dinge für den „Redispatch 2.0“ vorbereitet haben müssen. Faktisch wird es aber in den ersten Monaten nur wenige konkrete Eingriffe zum Engpassmanagement geben.
  • Andere Netzbetreiber werden auf Grund der spezifischen Situation im Netz (Art und Anzahl der Anlagen, Struktur des Netzes und der vor- und nachgelagerten Netzebenen, …) direkt mit einer größeren Zahl von „Redispatch 2.0“-Prozessen zu tun haben.

In dieser Situation stellen sich die klassischen Fragen für Veränderungsprozesse:

Wie stark kann ich die IT-gestützten Prozesse automatisieren?

Wo muss ich flexibel bleiben und auf manuelle Eingriffe und Prozessbearbeitungen setzen?

Wie nehme ich die Mitarbeiter mit in diesem Veränderungsprozess?

Wie werden die Marktpartner agieren und reagieren?

Wo muss ich selbst tätig werden und in welchen Bereichen sollte ich auf Dienstleister setzen?

Wie komme ich mit den Anlaufkosten und den Aufwänden im Regelbetrieb zurecht?

Nutze ich Kooperationen mit anderen Netzbetreibern, um die Anlauf- und Investitionskosten auf eine breitere Basis zu stellen?

u.v.a.m.

 

 

Weiter Unsicherheit im Smart Meter Roll-Out?

 

bdew am 30.04.21: „Smart-Meter-Rollout: Umgehende Änderungen des Messstellenbetriebsgesetz geplant“

Der Eilbeschluss des OVG Münster zur BSI-Markterklärung stellt die Messtellenbetreiber in Deutschland vor eine schwierige Situation: Welcher rechtliche Rahmen gilt bzw. wird gelten? Werden bereits verbaute Geräte Bestandsschutz haben? Ändern sich die Abläufe und Prozesse noch einmal fundamental?

Der Gesetzgeber scheint das Problem jetzt doch umgehend im Kern angehen zu wollen und den gesetzlichen Rahmen (MsbG) mit der Verordnungsebene (BSI) im Einklang bringen zu wollen.

Es bleibt zu hoffen, dass dies vor der Sommerpause und dem anlaufenden Wahlkampf gelingt. Außerdem ist abzuwarten, ob auch eine Vereinfachung des gesamten Systems erreicht wird, damit endlich nutzenbringende Mehrwert-Dienstleistungen für den Kunden an den Markt gehen können. Diese werden dringend benötigt, um die Akzeptanz der iMS bei den Kunden zu erhöhen.

 

Schlüsselbereiche für eine erfolgreiche IT- und Unternehmensstrategie

Diese aktuelle Studie des BDEW zeigt auf, wie sich der IT-Bereich in der Energiewirtschaft verändert:

IT kann und wird zunehmend übergreifend als strategischer Bereich gesehen und weniger als Shared Service. Dies hat umfangreiche Folgen für die Organisation des Gesamtunternehmens aber auch für die Mitarbeiter und die Führungsstruktur.

Die zentralen Entwicklungen zur Digitalisierung bzw. auch zum Einsatz von Cloudlösungen, Plattformlösungen, Microservices, Low-Code-Ansätzen, Machine-Learning-Algorithmen und Robotics Process Automation funktionieren nur, wenn die Herausforderungen übergreifend angegangen werden. Die Grenzen zwischen IT und Fachbereich müssen dafür durchlässiger werden oder sich gar auflösen.