Cómo EON utiliza SAP S4HANA e IA para modernizar la red eléctrica.

Estandarización de datos de cuadrícula mediante SAP S/4HANA está habilitando EÓN modernizar su infraestructura energética y acelerar la implementación de la IA en todas sus operaciones empresariales.

El gigante de los servicios públicos gestiona la infraestructura en tres ámbitos distintos: redes de energía, soluciones para el cliente, y soluciones de infraestructura energéticaMantener operaciones a esta escala exige una inversión de capital continua en el mantenimiento de hardware y software informático.

Si bien la dirección inicialmente cuestionó la viabilidad comercial del gasto tecnológico a gran escala, el equipo de ingeniería demostró que la inversión financiera sostenida es esencial para garantizar estabilidad del sistema, asequibilidad, y resiliencia dentro de una red energética digitalizada. E.ON ahora prioriza crecimiento, sostenibilidad, y digitalización como uno de sus objetivos corporativos fundamentales, reconociendo que quedarse atrás técnicamente conlleva un riesgo financiero a largo plazo.

⚡ La estandarización de la infraestructura impulsa el tiempo de actividad.

La migración del ERP a la nube de E.ON se desarrolla en paralelo con la implementación de SAP S/4HANA. Los sistemas ERP heredados en el sector de servicios públicos son conocidos por su excesiva personalización y la deuda técnica acumulada. Para contrarrestar esto, el departamento de ingeniería de E.ON rechaza por completo las soluciones personalizadas fragmentadas, integrando paquetes de software ya establecidos directamente en una arquitectura cohesiva y escalable.

📈 E.ON informa de un Reducción del 77% en el tiempo de inactividad de TI En un período de cinco años, esto se logró estandarizando las tablas de datos y eliminando el software intermedio redundante de la pila tecnológica.

SAP S/4HANA arquitectura de base de datos en memoria Acelera significativamente el procesamiento de consultas en comparación con las bases de datos relacionales tradicionales. E.ON aprovecha esta velocidad para procesar datos de telemetría transmitidos desde los activos de la red en tiempo real, un requisito fundamental para implementar modelos de aprendizaje automático con datos operativos.

CIO de E.ON Sebastián Weber E.ON reconoce la creciente presión que enfrentan los líderes tecnológicos para igualar el ritmo del desarrollo de software externo. Herramientas de IA para el consumidor como ChatGPT han establecido nuevas expectativas para la automatización empresarial, y E.ON está trabajando activamente para reducir la brecha entre las capacidades del software externo y la preparación interna de las organizaciones.

🔒 Internalización de las operaciones de datos y ciberseguridad

E.ON ha expandido agresivamente sus equipos de ingeniería internos para incorporar internamente capacidades técnicas críticas. La campaña de reclutamiento resultó en la contratación de más de 1.000 especialistas, incluido:

• 📊 Más de 500 expertos en datos para construir lagos de datos propios y gestionar la gobernanza interna de datos.
• 🛡 Más de 300 profesionales de ciberseguridad mantener estrictos controles de acceso sobre los sistemas de tecnología operativa que gestionan el red de energía física

Al gestionar internamente la ingeniería de datos, E.ON puede auditar la gobernanza de datos con total transparencia. La ingeniería se ha convertido en el principal instrumento para alcanzar los objetivos comerciales en el sector europeo de la energía verde.

Para gestionar ecosistemas digitales de este volumen, el equipo técnico ha establecido estructuras de gobernanza centralizadas En todas las unidades de negocio, se implementan marcos de contratación estandarizados y consolas de administración de TI unificadas. Esta arquitectura administrativa garantiza estándares de seguridad y control de costos sin restringir el desarrollo de nuevas funcionalidades, al tiempo que acelera los plazos de adquisición de software y controla los costos de las licencias.

🚫 Eliminación de los centros de innovación aislados

E.ON ha abandonado por completo la práctica de aislar las tecnologías experimentales en unidades de negocio separadas. La compañía eliminó sus centros de experimentación y laboratorios digitales aislados, integrando en su lugar las herramientas digitales directamente en los procesos de negocio activos.

Mantener a los equipos de innovación aislados de los entornos de producción a menudo impide que las aplicaciones sobrevivan a la transición a los sistemas en vivo. Al exigir a los desarrolladores que desarrollen dentro de la arquitectura central, el departamento de ingeniería de E.ON garantiza viabilidad de la producción desde el principio.

💬 "Poner el sistema a punto requiere preparación interna. Significa que debemos reflexionar profundamente sobre las inversiones, la priorización y, lo más importante, las personas y la cultura."

— Sebastian Weber, CIO, E.ON

Weber confirma que la empresa no volverá a las velocidades de entrega anteriores. E.ON impone una Modelo operativo "BizDevOps" Esto obliga a los desarrolladores a crear funcionalidades con un valor comercial preciso, con ingenieros que colaboran directamente con analistas de negocio durante la fase inicial de la arquitectura.

Esta metodología se refuerza mediante formación específica para empleadosLos operarios y gerentes reciben instrucciones específicas sobre las herramientas recién implementadas, lo que garantiza que el personal pueda obtener un valor verificable de la infraestructura modernizada.

🤖 E.ON adopta un enfoque pragmático hacia la IA

E.ON gestiona las implementaciones de IA con deliberada precaución. En lugar de construir plataformas de IA propietarias desde cero, la dirección prefiere asociarse con proveedores de tecnología establecidos — una estrategia de adquisiciones que mantiene la flexibilidad en toda la cartera de software corporativa.

La hoja de ruta técnica actual de la IA apunta a tres casos de uso específicos:

• 🪝 Automatización del servicio al cliente — reducir la carga de los centros de llamadas y acelerar la resolución de incidentes en una base de 47 millones de usuarios
• 🔧 Mantenimiento predictivo — Los sensores detectan anomalías de voltaje y transmiten telemetría a la instancia central de S/4HANA, donde los modelos de aprendizaje automático identifican patrones de desgaste y envían equipos de mantenimiento. antes El equipo falla
• ⚙ Optimización operativa — Aplicar el aprendizaje automático para reducir los costes de reparación de emergencia y prevenir cortes de energía localizados.

💬 "En esencia, nuestra experiencia pone de relieve una verdad más amplia sobre la transformación digital: la puesta en producción de nuevo software no puede comprometer la estabilidad del sistema, la ciberseguridad ni los marcos de gobernanza."

— Sebastian Weber, CIO, E.ON

Probar las aplicaciones de IA a través de proveedores externos permite a E.ON evitar invertir capital excesivo en plataformas no probadas. Las funciones de automatización se integran directamente en los sistemas centrales, en lugar de considerarse complementos opcionales. Sin una alineación adecuada con los requisitos del negocio, advierte Weber, incluso las tecnologías más avanzadas no lograrán generar valor real.

La arquitectura modernizada ahora proporciona a E.ON la capacidad fundamental para ampliar de forma fiable la infraestructura de energía verde — posicionar a la empresa para un liderazgo a largo plazo en la transición energética de Europa.