Digitale Transformation von Energieversorgern - Shifting Gears?

Seit 2014 erhöhen die Versorger ihre Investitionen in die digitale Infrastruktur. Dies ist das zentrale Ergebnis des IEA-Berichts "Energie und Digitalisierung", der im November 2017 veröffentlicht wurde. Dieser Bericht gibt einen detaillierten Überblick darüber, wie die Digitalisierung den Energieverbrauch im Transportwesen, in der Industrie und im Wohnbereich verändert.

Für uns ist der interessanteste Teil des Berichts derjenige, der sich mit den Investitionen der Energieversorger in die digitale Infrastruktur beschäftigt. Die erste bemerkenswerte Schlussfolgerung, die aus den Daten der IEA gezogen werden kann, ist, dass die Investitionen der Energieversorger in die Digitalisierung von 2014 bis 2016 um 50 % gestiegen sind. Während die Versorger im Jahr 2014 rund 31 Mrd. $ in die digitale Infrastruktur investierten, stieg diese Zahl im Jahr 2016 auf 47 Mrd. $. Haupttreiber für dieses Wachstum sind die Investitionen in die Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge, die von 1 Mrd. $ im Jahr 2014 auf 6 Mrd. $ im Jahr 2016 gestiegen sind, sowie der Smart-Meter-Rollout, der 2016 zu doppelt so hohen Ausgaben führte wie 2014.

Abbildung 1: Investitionen in digitale Strominfrastruktur und Software (Quelle: IEA 2017)

Doch neben diesen beiden positiven Entwicklungen blieben die Investitionen der Versorger mit dem Ziel der Digitalisierung in den anderen Bereichen, insbesondere in Softwarelösungen, eher konstant. Welche Geschichte erzählen diese Zahlen? Setzt sich die Energiebranche mit der Digitalisierung auseinander und investiert sie dafür in digitale Lösungen? Treiben Energieversorger die digitale Transformation voran?

EV-Ladegeräte und Smart Meter ermöglichen Technologien für die digitale Transformation

Die digitale Transformation zielt im Gegensatz zur digitalen Optimierung darauf ab, neue Umsatzströme aus Produkten oder neuen Geschäftsmodellen zu entwickeln. Optimierung hingegen beschreibt den Prozess, bei dem ein Unternehmen digitale Lösungen auf seine bestehenden Prozesse anwendet, um die Effizienz und den Umsatz mit diesen etablierten Produkten zu steigern. Wenn Sie mehr über den Unterschied zwischen digitaler Transformation und Optimierung erfahren möchten, empfehlen wir diesen Beitrag von ClintonBoulton (2017). Sowohl die digitale Transformation als auch die Optimierung sind für den Energiesektor wichtig. Doch während die digitale Optimierung eine gute kurzfristige Strategie ist, muss die langfristige Strategie darin bestehen, Wege zu finden, das Geschäftsmodell der Versorger digital zu transformieren.

Die Investitionen der Versorger in EV-Ladestationen und Smart Meter mögen ein erster Schritt in Richtung digitale Optimierung sein, aber sie bedeuten nicht per se, dass die Versorger eine digitale Transformation beginnen. Vielmehr sind diese Technologien zwei von vielen Technologien, die notwendig sind, um den Energiesektor digital fit zu machen. Insbesondere Smart Meter erhöhen die Datenverfügbarkeit, die die Grundlage für die Digitalisierung ist. Weitere Basistechnologien sind intelligente Trafostationen oder andere Sensoren in den Netzen. Die Investitionen in andere Infrastrukturtechnologien als EV-Ladegeräte und Smart Meter, die von der IEA in Abbildung 1 in der Kategorie Smart-Grid-Infrastruktur zusammengefasst werden, blieben im Zeitraum von 2014 bis 2016 jedoch eher konstant. Im Jahr 2016 überstiegen die Investitionen in Smart Metering die Gesamtinvestitionen in alle anderen Smart-Grid-Infrastrukturen um fast 20 % (2 Mrd. € Differenz). Neben den Netzen konzentrieren die Versorger ihre Investitionen im Zusammenhang mit der Digitalisierung auf den Gebäudesektor, oft als Smart Home-Geräte bezeichnet. Hier investieren die Versorger einen konstanten Betrag von rund 10 Mrd. jährlich(IEA 2017).

Software-Investitionen bleiben konstant auf niedrigem Niveau

Es überrascht nicht, dass die Investitionen in Softwarelösungen im Vergleich zu den anlagenbezogenen Investitionen eher niedrig geblieben sind. Dies ist darauf zurückzuführen, dass Software weniger kapitalintensiv ist als Assets. Dennoch ist es bemerkenswert, dass, obwohl die Datenverfügbarkeit aufgrund der verstärkten Investitionen in Technologien zur Datenerfassung in Netzen (z. B. Smart Meter) und Gebäuden (Smart Home) deutlich zunehmen sollte, die Versorgungsunternehmen nicht in Softwarelösungen investieren, um diese Daten zu nutzen. Ein Grund dafür könnte sein, dass die bestehenden Lösungen, die die Versorgungsunternehmen einsetzen, bereits in der Lage sind, diese neuen und riesigen Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren. Dass sie diese Fähigkeit tatsächlich nutzen, scheint sehr unwahrscheinlich, da Big Data, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) bisher nicht zum Standard der Softwaretechnologie im Energiesektor gehören.

Von der Hardware zur Software - machen die Versorger diesen Schritt?

Datenanalytik ist der Schlüssel zum Erfolg bei der Umwandlung eines Energieunternehmens in ein digitales Energieunternehmen. Während die meisten Versorger begonnen haben, Datenanalysten einzustellen, hinkt die Adoptionsrate modernster digitaler Technologie immer noch hinter fast allen anderen Branchen hinterher. Eine aktuelle Studie der Boston Consulting Group (BCG) in Zusammenarbeit mit dem MITSloan Management review (MIT) liefert ein schönes Beispiel, das die Kluft zwischen Versorgern und anderen Branchen verdeutlicht, wenn es um die Anwendung neuer digitaler Technologien geht, in diesem Fall Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen. BCG befragte mehr als 3.000 Branchenexperten, darunter Experten aus der Energiebranche und Technologieunternehmen, die KI- oder Deep-Learning-Lösungen entwickeln. In der Umfrage wurden zwei Beobachtungen gemacht, die sich auf den Energiesektor beziehen:

1. Die aktuelle Adoptionsrate von Künstlicher Intelligenz ist die niedrigste im Energiesektor.
2. Die Erwartungen an die zukünftigen Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz sind im Energiesektor am niedrigsten

Die folgenden Abbildungen von BCG &MIT verdeutlichen diese beiden Beobachtungen.

Abbildung 2: Erwartungen an den Einsatz von KI in verschiedenen Branchen: Auswirkungen auf Angebote (BCG & MIT 2017)

Abbildung 2 fasst zusammen, wie viele der befragten Experten der Meinung sind, dass KI bereits heute (rot) einen signifikanten Einfluss auf das Angebot der Unternehmen hat und wie hoch der Anteil der Experten ist, die der Meinung sind, dass KI das Angebot der Unternehmen in 5 Jahren signifikant beeinflussen wird (blau). Wie wir sehen, glauben im Durchschnitt nur 15% der befragten Experten, dass KI einen signifikanten Einfluss auf das heutige Angebot in allen analysierten Branchen hat. Dennoch ist es der Energiesektor (zusammen mit dem öffentlichen Sektor), in dem die aktuelle Adoptionsrate von KI laut BCG-Daten am niedrigsten zu sein scheint. Es überrascht nicht, dass KI heute und in Zukunft den größten Einfluss auf die Angebote des Technologie- und Telekommunikationssektors zu haben scheint. Während in allen anderen Branchen der Einfluss von KI auf die heutigen Angebote eher gering ist, unterscheiden sich die Zukunftserwartungen zwischen den Branchen deutlich. Insbesondere die Erwartungen der Experten an die Rolle von KI im Energiesektor scheinen neben dem öffentlichen Sektor eher außergewöhnlich zu sein, im negativen Sinne. Während im Durchschnitt 65% aller Experten erwarten, dass KI einen signifikanten Einfluss auf das zukünftige Angebot in den untersuchten Sektoren haben wird, sind es im Fall des Energiesektors weniger als 50%.

Ein ähnliches, aber weniger extremes Bild ergibt sich, wenn den Experten die gleiche Frage gestellt wird, diesmal aber bezogen auf die Auswirkung von KI auf aktuelle und zukünftige Prozesse in den verschiedenen Branchen, zusammengefasst in Abbildung 3.

Abbildung 3: Erwartungen an die KI-Adoption über Branchen hinweg: Auswirkungen auf Prozesse (BCG & MIT 2017)

Während die befragten Experten heute die geringste Adoption von KI-Lösungen in Prozessen im Energiesektor sehen, besteht das Potenzial, dass sich dies innerhalb von 5 Jahren ändern wird. Immerhin 55 % der Experten, die an der BCG-Umfrage teilgenommen haben, denken, dass KI in 5 Jahren einen signifikanten Einfluss auf Prozesse im Energiesektor haben wird. Hier erreicht der Energiesektor den zweitniedrigsten Wert, liegt aber deutlich näher am Durchschnitt (58%) als bei dem erwarteten Einfluss von KI auf die Angebote im Energiesektor.

Obwohl KI nur eine der fortschrittlichen digitalen Technologien ist, liefert die Umfrage von BCG einen schönen Hinweis darauf, wo der Energiesektor in Bezug auf die Digitalisierung jenseits von Investitionen in die digitale Infrastruktur steht: Er konkurriert nur mit dem öffentlichen Sektor um den Titel des am wenigsten innovativen Marktes, wenn es um KI geht!

Mögliche Anwendungen für KI im Energiesektor - die niedrig hängenden Früchte

Nun gibt es zwei Möglichkeiten, warum KI im Energiesektor aus Sicht der Experten eine vergleichsweise geringe Rolle spielt: Entweder gibt es im Energiesektor weniger Anwendungsfälle für KI als in allen anderen Branchen. Oder die Energieversorger tun sich schwer, diese neue Technologie anzunehmen. Um eine erste indikative Antwort auf diese Frage zu geben, möchten wir Sie auf einen Beitragauf Medium von Tadas Jucikas, Mitgründer und CEO von Genus AI, verweisen, der eine lohnende Zusammenfassung aktueller Projekte liefert, die KI im Energiesektor anwenden. Hier sind einige der Beispiele, die Tadas in seinem Beitrag nennt:

• Am prominentesten ist das Deepmind-Team von Google, das eineKostensenkung von 15 % in einem der Google-Rechenzentren erreichte, indem es Deepmind das Energiemanagementsystem optimieren ließ.
• National Grid, der Übertragungsnetzbetreiber in Großbritannien, arbeitet mit dem deepmind-Team zusammen, um KI für den Ausgleich der Netze einzusetzen. Mit diesemProjekt erwartet National Grid eine Kostenreduktion von 10%.
• Die Watson-Technologie von IBM wird für die Wettervorhersage und ein Prognosemodell für erneuerbare Energien eingesetzt, das 50 %genauer sein sollals die nächstbeste PV-Vorhersage auf dem Markt.
• Gerade im Bereich der Wettervorhersage und der Vorhersage der erneuerbaren Erzeugung scheint KI ein großes Potenzial zu bieten. Verschiedene Projekte, wie z.B. eines an der Universität Oldenburg, Deutschland, erreichten aktuell eine Steigerung der Vorhersagegenauigkeit für die Windstromproduktion um 24 % im Vergleich zur modernsten Lösung auf dem Markt.

Dies sind nur einige Beispiele für verschiedene Anwendungen von KI im Energiesektor. Obwohl diese Liste keine Grundlage für die Beurteilung bietet, ob es im Energiesektor mehr oder weniger Anwendungsfälle für KI gibt als in anderen Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen oder dem öffentlichen Dienst, zeigt sie doch, dass es zumindest einige Anwendungsfälle gibt. Mehr noch, die Tatsache, dass das deepmind-Team seine Bemühungen auf den Energiesektor konzentriert, könnte ein Hinweis darauf sein, dass der Energiesektor tatsächlich ein sehr attraktiver Bereich für die Anwendung von KI sein könnte.

Die Digitalisierung der Energieunternehmen scheint ein Hardware-Geschäft zu sein, während die eigentliche Action auf der Software-Seite stattfindet

Die Daten der IEA zeigen, dass die Investitionen der Energieversorger in die Digitalisierung hardwarebasiert sind und sich auf intelligente Zähler und das Laden von Elektrofahrzeugen konzentrieren. Investitionen in Software scheinen jedoch hinterherzuhinken, da das Budget in den letzten drei Jahren nicht erhöht wurde. In Bezug auf neue Softwarelösungen, wie z. B. KI, liegt der Energiesektor im Vergleich zu anderen Branchen derzeit an letzter Stelle und wird dies laut der in diesem Beitrag zitierten Umfrage von BCG auch in Zukunft tun. Nichtsdestotrotz gibt es derzeit viele Lösungen auf Basis von KI, maschinellem Lernen oder anderen digitalen Ansätzen, die den Versorgern zur Verfügung stehen. Bleibt die Frage, ob die Versorger die Herausforderung annehmen werden, diese neuen Technologien wie KI zu übernehmen und auf ihr Kerngeschäft anzuwenden?

Ursprünglich hierveröffentlicht

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