Energiewirtschaft

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!

+++ 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.

+++ Use Case +++

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.

+++ 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.

+++ 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.

+++ Use Case +++

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.

+++ 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.

+++ 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.

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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