Eine selbstlernende Software, zur intelligenten Datenverarbeitung, lässt sich durch den Zugang zu großen Datenmengen entwickeln.

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E-world 2018 Potentiale für das Energiemanagement richtig nutzen

05.02.2018

Green Pocket thematisiert auf der diesjährigen E-world die Potenziale von Data-Science-Technologien, Machine Learning und AI, für das Energiemanagement der Zukunft. Dabei konzentriert sich das Kölner Start-up augenblicklich auf die Bildung von Mehrwerten für Energieversorger.

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Durch die Digitalisierung der Energiewende wird der Zugriff auf sehr große Datenmengen möglich. Werden diese Daten erfasst und nutzerdienlich verarbeitet, so lassen sich Services und Mehrwerte generieren, die zuvor nicht denkbar waren.

Intelligente Datenverarbeitung durch selbstlernende Software

Durch den Einsatz von Data-Analytics- und Data-Science-Technologien lässt sich der Schritt von der Datentransparenz, zu einer echten Datenintelligenz vollziehen. Mit Zugang zu genügend großen Datenmengen lässt sich eine selbstlernende Software, zur intelligenten Datenverarbeitung entwickeln. Auf diese Weise lässt sich beispielsweise eine Technologie zur selbstoptimierenden Datendisaggregation entwickeln, durch welche die Verbrauchstransparenz weiter erhöht und automatisch kundenspezifische Empfehlungen zur Effizienzoptimierung und zu Einsparmöglichkeiten formuliert werden können.

Die Auswertung von Verbrauchsmustern und Metadaten mithilfe von Data-Science-Algorithmen, kann zur Vereinfachung der Kundensegmentierung eingesetzt werden. Damit ist die automatische Einteilung von Kunden in spezifische Kundengruppen denkbar. Nach einer solchen Segmentierung lassen sich Trends in den einzelnen Segmenten nachvollziehen und Bedürfnisunterschiede sichtbar machen.

Individuelle Kundenbedürfnisse erkennen

Eine automatisierte und intelligente Analyse von Verbrauchsdaten und kundenbezogenen Kennzahlen kann aber nicht nur die gemeinsamen Anforderungen von Kundengruppen aufdecken, sondern auch die individuellen Bedürfnisse von Einzelkunden. Dadurch lassen sich zielgerichtete Angebote und Vertriebskampagnen gestalten. Auch die Freilegung von Cross-Selling-Potenzialen und die damit verbundene Erweiterung des Angebots werden damit möglich. Gleichzeitig lässt sich durch die automatische und bedürfnisorientierte Kommunikation mit den Kunden die Kundennähe weiter ausbauen.

Aber auch Technologien für Predictive Maintenance oder für die Voraussage und Vermeidung von Lastspitzen zur Netzentlastung sind vorstellbar. Spätestens mit dem Rollout sind die verfügbaren Datenmengen groß genug, um eine ganze Reihe echter Mehrwerte für die Softwarenutzer schaffen zu können.

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