Wie EON SAP S4HANA und KI zur Modernisierung des Energienetzes einsetzt

Standardisierung von Rasterdaten durch SAP S/4HANA wird aktiviert ÄON um seine Energieinfrastruktur zu modernisieren und den Einsatz von KI in seinen gesamten Unternehmensabläufen zu beschleunigen.

Der Energiekonzern betreibt Infrastruktur in drei verschiedenen Bereichen: Energienetze, Kundenlösungen, Und EnergieinfrastrukturlösungenDie Aufrechterhaltung des Betriebs in diesem Umfang erfordert kontinuierliche Investitionen in IT-Hardware und Softwarewartung.

Obwohl die Führungsebene anfänglich den wirtschaftlichen Nutzen umfangreicher Technologieausgaben in Frage stellte, demonstrierte das Ingenieurteam, dass nachhaltige finanzielle Investitionen unerlässlich sind, um dies zu gewährleisten. Systemstabilität, Bezahlbarkeit, Und Widerstandsfähigkeit innerhalb eines digitalisierten Energienetzes. E.ON priorisiert nun Wachstum, Nachhaltigkeit, Und Digitalisierung als zentrale Unternehmensziele – in der Erkenntnis, dass ein technischer Rückstand langfristige finanzielle Risiken birgt.

⚡ Infrastrukturstandardisierung steigert die Verfügbarkeit

Die Migration des Cloud-ERP-Systems bei E.ON verläuft parallel zur Implementierung von SAP S/4HANA. Herkömmliche ERP-Systeme im Energiesektor sind bekannt für übermäßige Anpassungen und einen hohen technischen Schuldenberg. Um dem entgegenzuwirken, lehnt die Entwicklungsabteilung von E.ON fragmentierte Eigenentwicklungen gänzlich ab und integriert etablierte Softwarepakete direkt in eine einheitliche, skalierbare Architektur.

📈 E.ON meldet einen 77 % Reduzierung der IT-Ausfallzeiten über einen Zeitraum von fünf Jahren – erreicht durch die Standardisierung von Datentabellen und die Entfernung redundanter Middleware aus dem Technologie-Stack.

SAP S/4HANA In-Memory-Datenbankarchitektur Die Abfrageverarbeitung wird im Vergleich zu herkömmlichen relationalen Datenbanken deutlich beschleunigt. E.ON nutzt diese Geschwindigkeit, um Telemetriedaten von Netzanlagen in Echtzeit zu verarbeiten – eine entscheidende Voraussetzung für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen auf Basis von Betriebsdaten.

E.ON CIO Sebastian Weber E.ON erkennt den zunehmenden Druck an, dem Technologieführer ausgesetzt sind, mit dem Tempo der externen Softwareentwicklung Schritt zu halten. KI-Tools für Endverbraucher wie ChatGPT haben neue Erwartungen an die Unternehmensautomatisierung gesetzt, und E.ON arbeitet aktiv daran, die Lücke zwischen externen Softwarekapazitäten und der internen organisatorischen Bereitschaft zu schließen.

🔒 Internalisierung von Daten- und Cybersicherheitsoperationen

E.ON hat seine internen Ingenieurteams massiv ausgebaut, um wichtige technische Kompetenzen im eigenen Haus zu bündeln. Die Rekrutierungskampagne führte zur Einstellung von über 1.000 Spezialisten, einschließlich:

• 📊 Mehr als 500 Datenexperten Aufbau proprietärer Data Lakes und Verwaltung der internen Datengovernance
• 🛡 Mehr als 300 Cybersicherheitsexperten um strenge Zugriffskontrollen über die betrieblichen Technologiesysteme aufrechtzuerhalten, die die physisches Energienetz

Durch die interne Datenverarbeitung kann E.ON die Datengovernance vollständig transparent prüfen. Die Datenverarbeitung dient nun als wichtigstes Instrument zur Erreichung der kommerziellen Ziele im europäischen Sektor für grüne Energie.

Um digitale Ökosysteme in diesem Umfang zu verwalten, hat das technische Team Folgendes eingerichtet: zentralisierte Verwaltungsstrukturen In allen Geschäftsbereichen werden standardisierte Vertragsstrukturen und einheitliche IT-Management-Konsolen eingeführt. Diese administrative Architektur gewährleistet Sicherheitsstandards und Kostendisziplin, ohne die Funktionsentwicklung einzuschränken, und beschleunigt gleichzeitig die Softwarebeschaffung sowie die Kontrolle der Lizenzkosten.

🚫 Abschaffung isolierter Innovationszentren

E.ON hat die Praxis, experimentelle Technologien in separaten Geschäftsbereichen zu isolieren, vollständig aufgegeben. Das Unternehmen hat seine Versuchslabore und isolierten digitalen Labore aufgelöst und integriert digitale Werkzeuge stattdessen direkt in die laufenden Geschäftsprozesse.

Die strikte Trennung von Innovationsteams und Produktionsumgebungen verhindert häufig, dass Anwendungen den Übergang in den Produktivbetrieb überstehen. Indem die Entwicklungsabteilung von E.ON die Entwickler verpflichtet, innerhalb der Kernarchitektur zu entwickeln, stellt sie sicher, dass diese reibungslos funktioniert. Produktionsrentabilität von Anfang anDie

💬 „Um das System auf den neuesten Stand zu bringen, ist interne Bereitschaft erforderlich. Das bedeutet, dass wir uns intensiv mit Investitionen, Prioritätensetzung und vor allem mit den Menschen und der Unternehmenskultur auseinandersetzen müssen.“

— Sebastian Weber, CIO, E.ON

Weber bestätigt, dass das Unternehmen nicht zu den vorherigen Liefergeschwindigkeiten zurückkehren wird. E.ON setzt eine Betriebsmodell "BizDevOps" Das zwingt die Entwickler dazu, Funktionen mit einem präzisen kommerziellen Wert zu entwickeln – wobei die Ingenieure in der anfänglichen Architekturphase direkt mit den Business-Analysten zusammenarbeiten.

Diese Methodik wird verstärkt durch gezielte MitarbeiterschulungDie Mitarbeiter in der Produktion und ihre Vorgesetzten erhalten spezifische Anweisungen zu den neu eingeführten Tools, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter einen nachweisbaren Nutzen aus der modernisierten Infrastruktur ziehen können.

🤖 E.ON verfolgt einen pragmatischen Ansatz für KI

E.ON geht bei der Implementierung von KI mit bewusster Vorsicht vor. Anstatt eigene KI-Plattformen von Grund auf neu zu entwickeln, bevorzugt die Führungsebene Partnerschaften mit etablierte Technologieanbieter — eine Beschaffungsstrategie, die die Flexibilität innerhalb des gesamten Softwareportfolios des Unternehmens aufrechterhält.

Die aktuelle technische Roadmap für KI zielt auf drei spezifische Anwendungsfälle ab:

• 🪝 Automatisierung des Kundenservice — Reduzierung der Belastung von Callcentern und Beschleunigung der Störungsbehebung an einem Standort von 47 Millionen Nutzer
• 🔧 Vorausschauende Wartung — Sensoren erkennen Spannungsanomalien und übertragen Telemetriedaten an die zentrale S/4HANA-Instanz, wo ML-Modelle Verschleißmuster identifizieren und Wartungsteams entsenden. vor Geräteausfälle
• ⚙ Betriebsoptimierung — Anwendung von maschinellem Lernen zur Reduzierung von Notfallreparaturkosten und zur Verhinderung lokaler Stromausfälle

💬 „Im Wesentlichen verdeutlicht unsere Erfahrung eine grundlegendere Wahrheit über die digitale Transformation: Die Einführung neuer Software in die Produktion darf die Systemstabilität, die Cybersicherheit oder die Governance-Rahmenbedingungen nicht beeinträchtigen.“

— Sebastian Weber, CIO, E.ON

Durch das Testen von KI-Anwendungen mit Drittanbietern kann E.ON vermeiden, Kapital in unerprobte Frameworks zu investieren. Automatisierungsfunktionen sind direkt in die Kernsysteme integriert und werden nicht als optionale Erweiterungen behandelt. Ohne eine klare Abstimmung auf die Geschäftsanforderungen, warnt Weber, werden selbst die fortschrittlichsten Technologien keinen echten Mehrwert bieten.

Die modernisierte Architektur bietet E.ON nun die grundlegende Fähigkeit zur zuverlässigen Skalierung der Infrastruktur für grüne Energie — um das Unternehmen für eine langfristige Führungsrolle bei der Energiewende in Europa zu positionieren.