KI im Energie-Sektor

"Unternehmen in der Energiebranche stehen vor der Herausforderung, den wirtschaftlichen Wert von Daten- und KI-Produkten vollständig auszuschöpfen. Häufig fehlen standardisierte Wirtschaftlichkeitsanalysen, klare Mechanismen zur Erfolgsmessung und einheitliche Strategien für Einführung und Umsetzung. Zudem sind eine starke Data & AI Governance und exzellentes Datenmanagement entscheidend, um Daten als strategische Ressource zu nutzen und Compliance sowie Datenqualität sicherzustellen. Ein strukturierter Ansatz, der definierte KPIs, aktives Wertmanagement und robuste Governance-Praktiken integriert, kann diese Lücken schließen. Dadurch wird der wirtschaftliche Nutzen von datenbasierten Technologien messbar, die Digitalisierung gezielt vorangetrieben und eine nachhaltige, profitable Nutzung ermöglicht."

Sebastian Fetz

Bereich: KI & Daten Monetarisierung + Data & AI Governance

"Computer Vision ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Machine Learnings (ML), das visuelle Daten wie Bilder oder Videos analysiert, um Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Sie bietet Energieunternehmen entscheidende Vorteile, indem sie Anlageninspektionen automatisiert, Schäden frühzeitig erkennt und Wartungsprozesse effizienter gestaltet. Die Technologie reduziert Betriebsunterbrechungen, senkt Kosten und erhöht die Sicherheit durch präzise Analysen von visuellen Daten in Echtzeit. Mit Computer Vision können Energieunternehmen ihre Betriebsabläufe optimieren, die Lebensdauer von Anlagen verlängern und ihre Wettbewerbsfähigkeit in einem zunehmend datengetriebenen Markt stärken."

Dominik Filipiak

Bereich: Computer Vision im Energie-Sektor

"MLOps ist im Energiesektor unverzichtbar, da es die zuverlässige Integration, Skalierung und kontinuierliche Verbesserung von Machine-Learning-Modellen ermöglicht. Diese Modelle optimieren die Energieflüsse, verbessern die Netzstabilität und unterstützen Predictive Maintenance, was entscheidend für die Effizienz und Nachhaltigkeit der Energiewende ist. Durch MLOps können innovative Lösungen schneller umgesetzt und an die dynamischen Anforderungen des Energiesektors angepasst werden."

Max Becker

Bereich: Stabiler, skalierbarer Betrieb von ML und LLM Operations

"Citizen Development ist ein Konzept, das es nicht-technischen Mitarbeitenden ermöglicht, mithilfe von Low-Code- oder No-Code-Plattformen eigene Anwendungen zu erstellen, unterstützt durch KI und Machine Learning. Für Energieunternehmen bietet es enorme Vorteile, da Mitarbeitende vor Ort individuelle Lösungen für spezifische Herausforderungen wie die Überwachung von Prozessen oder die Optimierung von Arbeitsabläufen entwickeln können. Dadurch werden Entwicklungszeiten verkürzt, Kosten gesenkt und die Innovationskraft des gesamten Unternehmens gesteigert, während gleichzeitig IT-Ressourcen entlastet werden."

Liliya Imasheva

Bereich: Citizen Developer im Energie-Sektor

"Exzellentes Datenmanagement ist eine Schlüsselvoraussetzung für den Erfolg der Energiewende. Eine saubere und transparente Datenbasis ist unerlässlich, um die Herausforderungen der Dezentralisierung, volatiler Einspeisungen und wachsenden Nachhaltigkeitsanforderungen zu meistern. Mit exzellentem Datenmanagement können nicht nur unternehmensinterne operative Effizienz und Spitzenleistungen erreicht, sondern auch ein stabiles, zukunftsfähiges Netz geschaffen werden, das die Bedürfnisse der Kunden erfüllt und zugleich einen positiven gesellschaftlichen Beitrag in Bereichen wie Klimaschutz leistet."

Konstantin Gaertner

Bereich: Data Management im Energie-Sektor