Energiebranche

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Die Energiebranche erlebt beginnend mit der Marktliberalisierung und bis hin zur Neuausrichtung der Energieversorgung einen intensiven Wandel. Mit dem entstandenen Kostendruck und den sich immer wieder verändernden Rahmenbedingungen sind auch neue Anforderungen an IT-Systeme aufgekommen. Einige der wichtigsten Herausforderungen sind:
Datensicherheit: Die zunehmende Vernetzung und Digitalisierung der Energiewirtschaft führt zu einem enormen Anstieg der Datenmengen. Die Sicherheit dieser Daten muss gewährleistet sein, um Cyberangriffe und Datenmissbrauch zu vermeiden.
Interoperabilität: Die verschiedenen Systeme und Anwendungen in der Energiewirtschaft müssen miteinander kompatibel sein, um einen reibungslosen Datenaustausch zu gewährleisten. Die Einführung von gemeinsamen Standards und Protokollen ist daher von entscheidender Bedeutung.
Regulatorische Anforderungen: Die Einführung neuer Technologien und Geschäftsmodelle in der Energiewirtschaft wirft Fragen bezüglich der Regulierung auf. Es müssen klare Richtlinien und Gesetze erlassen werden, um den sicheren Betrieb und die Interoperabilität der Systeme zu gewährleisten.
Integration erneuerbarer Energien: Die Energiewende erfordert die Integration einer Vielzahl erneuerbarer Energiequellen, wie Solar- und Windenergie. Diese dezentralen Energiequellen müssen in das bestehende Energiesystem integriert werden, was komplexe Steuerungssysteme erfordert.
Smart Grids: Die Einführung von intelligenten Stromnetzen (Smart Grids) erfordert die Integration einer Vielzahl von Technologien, um den Betrieb und die Überwachung der Stromnetze zu optimieren. Dazu gehören unter anderem Sensoren, Big-Data-Analyse und Machine Learning.
Insgesamt erfordert die Digitalisierung der Energiewirtschaft eine umfassende Strategie und Zusammenarbeit aller Akteure, um die Herausforderungen zu bewältigen und die Chancen der neuen Technologien zu nutzen.
Wir kennen die Branche sehr gut, beraten erfahren bei der strategischen Ausrichtung zu Digitalisierung und Analytics und haben bereits viele Anwendungen fachlich konzeptioniert und diese erfolgreich umgesetzt.
Beispielsweise Marktdateninformationssysteme, Komplette BI Landschaften inklusive Core Data Warehouse zu allen Unternehmensbereichen, Marktpreisdatenvorhersage oder auch, Konzernberichtswesen, ESG-Berichtswesen oder die Unterstützung von Zertifizierungsprozessen oder Analytics-Strategie. Dies ist nur eine Auswahl unserer Beratung und der Anwendungen.
Sprechen Sie uns an!

Ihr Ansprechpartner/Kontakt:
Univ.-Prof. Dr. rer. oec.
Carsten Felden
Geschäftsführer
+49 371 64638877
felden@marmeladenbaum-gmbh.de

Werkzeuge:

Workshops und Schulungen

+++ Use Case +++

Artificial Intelligence zur Marktpreisvorhersage

In unserem Projekt: „Marktpreisvorhersagen zu Rohstoffpreisen“ haben wir gemeinsam mit der VNG AG gezeigt, dass sich Advanced Analytics nutzen lässt, um […]  Preistrendvorhersagen mittels Machine-Learning-Verfahren zu erzeugen.

Artificial Intelligence zur Marktpreisvorhersage     

In unserem Projekt: „Marktpreisvorhersagen zu Rohstoffpreisen“ haben wir gemeinsam mit der VNG AG gezeigt, dass sich Advanced Analytics nutzen lässt, um basierend auf einer Vielzahl unterschiedlicher Daten (Newsticker-, Handels- und Wetterdaten) Preistrendvorhersagen zu erzeugen und in einer Benutzeroberfläche den Anwendern der VNG AG zur Verfügung zu stellen. Bei neuen Tickermeldungen werden nun Prognosen zu deren Auswirkungen auf die Preisentwicklung des Handels-tages bereitgestellt, die anschließend durch einen Analysten beurteilt werden. Die Fülle an Informationen lässt sich durch die Lösung besser bewältigen.

+++ Use Cases +++

ONTRAS Kennzahlensystem

Flexibilität und eine partnerschaftliche Zusammenarbeit, fachliche Kompetenz und die Bereitschaft sich gemeinsam neuen Herausforderungen zu stellen sind die Leitmotive für die Zusammenarbeit zwischen der ONTRAS Gastransport GmbH und der Marmeladenbaum GmbH.

ONTRAS Kennzahlensystem      

Projektinhalt war die Konzeption, der Aufbau und die Weiterentwicklung eines Kennzahlencockpits für ONTRAS, das wesentliche Unternehmensbereiche mit charakteristischen Kennzahlen abbildet. Zu Beginn war dies vor allem eine Orientierungshilfe für strategische Überlegungen und Entscheidungen der Geschäftsführung. Inzwischen steht das System allen Mitarbeitern von ONTRAS mit verschiedenen Kennzahlen zur Verfügung und passt sich dabei flexibel den sich wandelnden Anforderungen an. Auch zukünftig werden wir starke Partner sein und als Berater unsere Kunden mit Engagement und Kreativität zu neuen Wegen und Methoden inspirieren.

+++ Use Case +++

Vorhersagemodell senkt Kapitalbindungskosten

Unter der Maßgabe der besseren Kontrolle des Working Capital ist für das Controlling eine möglichst frühe Vorhersage des Werts der Lagerbestände wichtig, um entsprechende Steuerungsmaßnahmen ergreifen zu können.

Vorhersagemodell senkt Kapitalbindungskosten      

Das in Vorräten und Beständen gebundene Kapital ist insbesondere für produzierende Unternehmen eine ständige Herausforderung. Bestände als solche sind sowohl für das Supply Chain Management als auch für die Lagerhaltung nach der Produktion so gering wie sinnvoll möglich zu halten. Gemeinsam mit der B. Braun SE haben wir eine Vorhersage der Lagerbestände mittels Analytics-Algorithmen entwickelt, die mit einem Horizont von 12 Monaten im Ergebnis eine mittlere Abweichung von nur 2,57 % zum tatsächlichen Wert aufweist. Ein weiterer großer Mehrwert liegt in den Erkenntnissen, die durch die umfangreiche Analyse der Daten für die Fachanwender gewonnen werden konnten. Hierbei ließen sich Zusammenhänge und Effekte identifizieren, die auf herkömmlichen Weg bisher unentdeckt blieben.

+++ Use Case +++

Artificial Intelligence zur Marktpreisvorhersage

In unserem Projekt: „Marktpreisvorhersagen zu Rohstoffpreisen“ haben wir gemeinsam mit der VNG AG gezeigt, dass sich Advanced Analytics nutzen lässt, um […]  Preistrendvorhersagen mittels Machine-Learning-Verfahren zu erzeugen.

Artificial Intelligence zur Marktpreisvorhersage      

In unserem Projekt: „Marktpreisvorhersagen zu Rohstoffpreisen“ haben wir gemeinsam mit der VNG AG gezeigt, dass sich Advanced Analytics nutzen lässt, um basierend auf einer Vielzahl unterschiedlicher Daten (Newsticker-, Handels- und Wetterdaten) Preistrendvorhersagen zu erzeugen und in einer Benutzeroberfläche den Anwendern der VNG AG zur Verfügung zu stellen. Bei neuen Tickermeldungen werden nun Prognosen zu deren Auswirkungen auf die Preisentwicklung des Handels-tages bereitgestellt, die anschließend durch einen Analysten beurteilt werden. Die Fülle an Informationen lässt sich durch die Lösung besser bewältigen.

+++ Use Cases +++

ONTRAS Kennzahlensystem

Flexibilität und eine partnerschaftliche Zusammenarbeit, fachliche Kompetenz und die Bereitschaft sich gemeinsam neuen Herausforderungen zu stellen sind die Leitmotive für die Zusammenarbeit zwischen der ONTRAS Gastransport GmbH und der Marmeladenbaum GmbH.

ONTRAS Kennzahlensystem      

Projektinhalt war die Konzeption, der Aufbau und die Weiterentwicklung eines Kennzahlencockpits für ONTRAS, das wesentliche Unternehmensbereiche mit charakteristischen Kennzahlen abbildet. Zu Beginn war dies vor allem eine Orientierungshilfe für strategische Überlegungen und Entscheidungen der Geschäftsführung. Inzwischen steht das System allen Mitarbeitern von ONTRAS mit verschiedenen Kennzahlen zur Verfügung und passt sich dabei flexibel den sich wandelnden Anforderungen an. Auch zukünftig werden wir starke Partner sein und als Berater unsere Kunden mit Engagement und Kreativität zu neuen Wegen und Methoden inspirieren.

+++ Use Case +++

Vorhersagemodell senkt Kapitalbindungskosten

Unter der Maßgabe der besseren Kontrolle des Working Capital ist für das Controlling eine möglichst frühe Vorhersage des Werts der Lagerbestände wichtig, um entsprechende Steuerungsmaßnahmen ergreifen zu können.

Vorhersagemodell senkt Kapitalbindungskosten      

Das in Vorräten und Beständen gebundene Kapital ist insbesondere für produzierende Unternehmen eine ständige Herausforderung. Bestände als solche sind sowohl für das Supply Chain Management als auch für die Lagerhaltung nach der Produktion so gering wie sinnvoll möglich zu halten. Gemeinsam mit der B. Braun SE haben wir eine Vorhersage der Lagerbestände mittels Analytics-Algorithmen entwickelt, die mit einem Horizont von 12 Monaten im Ergebnis eine mittlere Abweichung von nur 2,57 % zum tatsächlichen Wert aufweist. Ein weiterer großer Mehrwert liegt in den Erkenntnissen, die durch die umfangreiche Analyse der Daten für die Fachanwender gewonnen werden konnten. Hierbei ließen sich Zusammenhänge und Effekte identifizieren, die auf herkömmlichen Weg bisher unentdeckt blieben.

+++ Use Cases +++

Analytics – Kickstart

Analytics-Kickstart bildet einen modularen Ansatz zur Umsetzung komplexer Business-Intelligence und Analytics-Anforderungen (BIA-Anforderungen), der innerhalb einer Woche von der initialen Definition bis hin zur ersten fachlichen Auswertung führt.

Analytics – Kickstart      

Bedarfe an Auswertungen, Datenhaltung, Performance oder andere Themen verlangen nach umfassenden und tragfähigen Umsetzungen, die nicht nur von einer Vielzahl von Nutzern anwendbar sind, sondern zu Beginn vor allem schnell zu implementieren sein sollen. Besonders in diesem Punkt stellt sich die Frage nach einem geeigneten Startprojekt, das zwar anspruchsvoll ist, um Potenziale aufzeigen zu können, aber schnelle Ergebnisse liefert, um etwas Greifbares im Unternehmen kommunizieren zu können. Jeder Baustein ist derart auszugestalten, als dass er bei Ausweitung der Fachanforderung um die benötigten Daten und Modelle erweitert bzw. diese jederzeit integriert werden können.

Ihr Ansprechpartner/Kontakt:
Univ.-Prof. Dr. rer. oec.
Carsten Felden
Geschäftsführer
+49 371 64638877
felden@marmeladenbaum-gmbh.de

Werkzeuge:

Workshops und Schulungen

Kontakt

Sie kennen Ihre Herausforderung und denken über eine Lösung nach.
Wir unterstützen Sie dabei konzeptionell strategisch, realisierungsbezogen bis hin zu betriebsunterstützend. Kontaktieren Sie uns gern für ein kostenfreies und unverbindliches Gespräch.

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