RWE Polen: Datenmanagement stärkt operative Prozesse und Kundenmanagement

RWE Poland konnte die Präzision seiner Prognosen mit den Softwarelösungen von SAS deutlich erhöhen und damit auch seine verbrauchsorientierte Energiebeschaffung und -generierung besser dem tatsächlichen Bedarf anpassen.

Die Verbesserung der Prognosen um Ausgleichskosten zu reduzieren ist eine komplexe Aufgabe mit vielen Variablen: Wie viele Kunden verbrauchen am Tag wie viel Elektrizität – und um welche Uhrzeit? Wie entwickelt sich das Wetter – und inwieweit beeinflusst es den Energieverbrauch? Erhöht die unternehmerische Tätigkeit im Land den Verbrauch, oder gibt es Faktoren, die ihn reduzieren? Und wie viele Kunden werden überhaupt beliefert?

Die Herausforderung für RWE Poland bestand darin, den (kurzfristigen) Energiebedarf des nächsten Tages – in Einklang zu bringen mit den Möglichkeiten des Unternehmens, Kapazitäten auf dem Day-ahead-Markt einzukaufen beziehungsweise zu generieren. Nachdem es RWE Poland nicht möglich war, auf dem Intraday-Markt Spotkäufe zu tätigen, waren realitätsnahe Kalkulationen für den Energieverbrauch für den jeweils nächsten Tages eine umso wichtigere Grundlage für die operative Planung und die betriebswirtschaftliche Kalkulation des Unternehmens.

Gesamtbild zum Energiebedarf gefragt
Zunächst versuchte RWE Poland, diese Herausforderung über unternehmensinterne Kalkulationen verschiedener Abteilungen anzugehen. Problematisch war dabei, dass jede noch so kleine reale Abweichung von den Berechnungen massive Probleme bei der Anpassung der Kapazitäten und bei der Koordination schuf. Speziell bei den Day-ahead-Contracts, auf die das Unternehmen angewiesen war. Die zunehmende Datenmenge und Datenvielfalt erhöhte zudem die Komplexität der Anforderungen Prognose-Tool. Denn in die Kalkulation gingen sowohl Daten aus Smart Meters als auch aus anderen Quellen ein. RWE Poland wollte diese Daten zusammenführen und auf diese Weise ein Gesamtbild zum Energiebedarf seiner Kunden gewinnen.

Vor diesem Hintergrund begannen die Verantwortlichen von RWE Poland, sich nach statistischen Lösungen umzusehen, mit denen sich Portfolioanalysen zur Kalkulation von realitätsnahen Standardlastprofilen erstellen ließen. Denn jede Verbesserung bei der Präzision der Kalkulationen würde letztlich ein genaueres Bild der Markt- und Verbrauchslage liefern und damit Kosten senken.

Schließlich kam noch ein weiterer Aspekt hinzu: Neben den Anforderungen an optimierte Verbrauchsprognosen erkannte RWE Poland die Notwendigkeit, seine Kundendaten zu überarbeiten, zu managen und zu strukturieren. Davon erwartete sich RWE Poland ein besseres Verständnis seiner Kunden und der Faktoren, die deren Energieverbrauch beeinflussen. Die gewonnenen Erkenntnisse sollten dann wieder in die Planung einfließen. Allerdings war die Qualität der Daten im Kundeninformationssystem von RWE Poland schlechter –wurde zusätzlich dadurch gemindert, dass permanent neue große Mengen an Verbrauchsdaten über Smart Meter und die automatisierte Metering-Infrastruktur in die Datenerfassung einflossen.

Daten in Wissen verwandeln
Für RWE Poland ging es darum, den Wildwuchs in seinen Datenbeständen zu ordnen, die Daten aus internen und externen Quellen effizient zu sammeln und zu bündeln und sie schließlich in verwertbares Wissen und relevante Erkenntnisse zu verwandeln. Das ist dem Energieversorger gelungen: Inzwischen stellt ein Datenarchiv (data repository) auf Basis von SAS die zentrale Quelle an Wissen und Informationen für das Unternehmen dar. Dabei wurde das Datenarchiv im Laufe der Zeit immer wieder mit Unterstützung der IT an die konkreten Bedarfe der Fachbereiche angepasst.

Im Anschluss wurde eine SAS-Lösung zur bedarfsorientierten Prognose (SAS Demand-Driven Forecasting) bei RWE Poland implementiert. Während dieser Projektphase nutzte RWE Poland die flexiblen SAS Data Integration Tools, um die unterschiedlichen Arten von Daten aus den verschiedenen Geschäftsbereichen zu aggregieren und zusammenzuführen. So wollte der Energieversorger einen möglichst umfassenden Überblick über seine Geschäftstätigkeit gewinnen.

SAS Demand-Driven Forecasting lieferte RWE Poland Consensus-Prognosen in Verbindung mit den Vertriebs- und Betriebsplanungsprozessen. Die Lösung erstellt dabei hierarchische Prognosen für Hunderttausende von Datenreihen und ermöglicht es außerdem, Prognosen aus jeder Ebene der Hierarchie heraus zu synchronisieren und zuzuordnen. Für RWE Poland mit seinem Bedarf an minutengenauen Bedarfsprofilen war die Verfügbarkeit dieser verschiedenen Methoden besonders wichtig.

Optimierung technischer Prozesse und Kundenmanagement
Über den Einsatz der SAS-Technologien erhielt RWE Poland genau die Prognosen, die es vor dem Hintergrund seiner Geschäfts- und Umfeldbedingungen brauchte. Der Energieversorger konnte so seine Planungsgenauigkeit deutlich erhöhen. Die Lösung bot dem Unternehmen aber noch zusätzlichen Mehrwert: Automatisch generierte Reports zeigten den Verantwortlichen Divergenzen zwischen der Finanzplanung und sämtlichen Prognosen im Unternehmen an. Anmerkungen lieferten zudem Hinweise auf eventuelle Ursachen. Diese Reports können auf Basis aktueller Daten jederzeit überarbeitet und damit den dynamischen Veränderungen des Energiegeschäfts angepasst werden. 

Neben der Generierung kurz-, mittel- und langfristiger Prognosen lag eine weitere Zielsetzung von RWE Poland jedoch in einem effizienteren Management seiner Kundendaten. Eine Bereinigung und Neustrukturierung der Daten mithilfe von SAS stützte schließlich weitere Überlegungen von RWE Poland, wie sich mit diesen optimierten Daten technische Verluste im Distributionssystem erkennen lassen. Verluste dieser Art entstehen beim Ausbau von Energieversorgungssystemen – und damit in einer schnell wachsenden Wirtschaft wie der polnischen sehr häufig. Über eine Vermeidung dieser Verluste können Energieversorger Kosten sparen, ihre Energieerzeugung optimieren und ihre Investitionen zur Erzeugung zusätzlicher Kapazitäten reduzieren. Aber auch Verluste durch Diebstahl oder Betrug lassen sich über die Datenbereinigung für die Prognosen aufdecken.

Von seinen Initiativen im Datenmanagement hat RWE Poland in mehrfacher Hinsicht profitiert. Zum einen konnte der Energieversorger über bessere Prognosen seine Kosten für Marktkorrekturen und bedarfsangepasste Energiebereitstellung reduzieren. Zum anderen erlaubte es die Datenlage, technische Verluste schneller zu erkennen. Diese Daten und Informationen lieferten RWE Poland wiederum eine gute Grundlage für Investitionsentscheidungen in seine Infrastruktur und Anlagen. Und im Kundenmanagement versetzt die bereinigte und optimierte Kundendatenbasis RWE Poland in die Lage, Marketingkampagnen zu initiieren, die eine weiterhin optimierte Planung und Prognose ermöglichen und damit die Gewinnmarge des Unternehmens erhöhen. Am Beispiel von RWE Poland lässt sich damit zweierlei festhalten: Ein effizientes Datenmanagement stärkt und unterstützt sämtliche Prozesse in Energieunternehmen, ob es sich nun um das Anlagen- und Wartungsmanagement der Infrastruktur dreht oder um das Kundenmanagement. Und in Big Data steckt viel Wissen – das sich in vielfacher Weise in finanzielles Potenzial umwandeln lässt.

Business Thema

Entwicklung dynamischer Vorhersagemodell für Verbrauchsplanung und Einkauf

Lösung

Nutzen

  • Effizienzerhöhung durch präzise Prognosen des Kundenverhaltens
  • reduzierte Ausgleichskosten bezüglich der Bedarfsplanung


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The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies.

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