Как компания EON использует SAP S4HANA и ИИ для модернизации энергетической сети

Стандартизация данных электросетей посредством SAP S/4HANA является возможностью Е.ОН модернизировать свою энергетическую инфраструктуру и ускорить внедрение искусственного интеллекта во всех подразделениях компании.

Этот энергетический гигант управляет инфраструктурой в трех различных областях: энергетические сети, решения для клиентов, и решения для энергетической инфраструктурыПоддержание работы в таком масштабе требует постоянных капитальных затрат на обслуживание ИТ-оборудования и программного обеспечения.

Хотя руководство первоначально ставило под сомнение экономическую целесообразность масштабных инвестиций в технологии, команда инженеров продемонстрировала, что устойчивые финансовые вложения необходимы для обеспечения... стабильность системы, доступность, и устойчивость в рамках оцифрованной энергетической сети. Компания E.ON теперь уделяет приоритетное внимание рост, устойчивость, и цифровизация в качестве основных корпоративных целей — понимая, что техническое отставание влечет за собой долгосрочные финансовые риски.

⚡ Стандартизация инфраструктуры повышает время безотказной работы

Миграция ERP-системы в облако в компании E.ON осуществляется параллельно с внедрением SAP S/4HANA. Устаревшие ERP-системы в энергетическом секторе печально известны чрезмерной кастомизацией и накоплением технического долга. Чтобы противостоять этому, инженерный отдел E.ON полностью отказывается от разрозненных пользовательских сборок, интегрируя существующие программные пакеты непосредственно в целостную, масштабируемую архитектуру.

📈 Компания E.ON сообщает о Сокращение времени простоя ИТ-инфраструктуры на 77%. за пятилетний период — достигнуто за счет стандартизации таблиц данных и удаления избыточного промежуточного программного обеспечения из технологического стека.

SAP S/4HANA архитектура базы данных в оперативной памяти Значительно ускоряет обработку запросов по сравнению с устаревшими реляционными базами данных. Компания E.ON использует эту скорость для обработки потоков телеметрических данных, поступающих от энергосистемы в режиме реального времени, что является критически важным условием для развертывания моделей машинного обучения на основе оперативных данных.

E.ON CIO Себастьян Вебер Компания признает растущее давление, с которым сталкиваются технологические лидеры, стремясь не отставать от темпов разработки внешнего программного обеспечения. Инструменты искусственного интеллекта для потребителей, такие как ChatGPT, установили новые стандарты автоматизации предприятий, и E.ON активно сокращает разрыв между возможностями внешнего программного обеспечения и внутренней организационной готовностью.

🔒 Внедрение внутренних процессов обработки данных и обеспечения кибербезопасности

Компания E.ON активно расширяла свои внутренние инженерные команды, чтобы обеспечить наличие критически важных технических возможностей внутри компании. В результате кампании по набору персонала были приняты на работу следующие специалисты: более 1000 специалистов, включая:

• 📊 Более 500 экспертов по данным создавать собственные хранилища данных и управлять внутренними процессами управления данными.
• 🛡 Более 300 специалистов по кибербезопасности поддерживать строгий контроль доступа к операционным технологическим системам, управляющим физическая энергетическая сеть

Благодаря наличию собственных подразделений по разработке данных, компания E.ON может проводить аудит управления данными с полной прозрачностью. Теперь разработка данных выступает в качестве основного инструмента для достижения коммерческих целей в европейском секторе экологически чистой энергетики.

Для управления цифровыми экосистемами в таком объеме техническая команда разработала централизованные структуры управления Во всех бизнес-подразделениях — внедрение стандартизированных рамок заключения контрактов и унифицированных консолей управления ИТ. Такая административная архитектура обеспечивает соблюдение стандартов безопасности и дисциплину в отношении затрат, не ограничивая разработку новых функций, а также ускоряет сроки закупки программного обеспечения и контролирует затраты на лицензирование.

🚫 Пренебрежение изолированными инновационными центрами

Компания E.ON полностью отказалась от практики изоляции экспериментальных технологий в отдельных бизнес-подразделениях. Компания отказалась от своих экспериментальных гаражей и изолированных цифровых лабораторий, вместо этого интегрировав цифровые инструменты непосредственно в активные бизнес-процессы.

Изолирование инновационных команд от производственной среды часто препятствует успешному переходу приложений в работающие системы. Требуя от разработчиков создавать приложения в рамках основной архитектуры, инженерный отдел E.ON обеспечивает... жизнеспособность производства с самого начала.

💬 «Для того чтобы система соответствовала современным требованиям, необходима внутренняя готовность. Это означает, что мы должны глубоко задуматься об инвестициях, приоритетах и, что наиболее важно, о людях и культуре».

— Себастьян Вебер, директор по информационным технологиям, E.ON

Вебер подтверждает, что компания не вернется к прежним темпам доставки. E.ON вводит Операционная модель "BizDevOps" Это заставляет разработчиков создавать функции, имеющие точную коммерческую ценность, при этом инженеры напрямую сотрудничают с бизнес-аналитиками на начальном этапе проектирования архитектуры.

Данная методология подкрепляется посредством целевое обучение сотрудниковЛинейные рабочие и менеджеры получают конкретные инструкции по использованию новых инструментов, что гарантирует, что персонал сможет извлечь ощутимую пользу из модернизированной инфраструктуры.

🤖 Компания E.ON применяет прагматичный подход к искусственному интеллекту.

Компания E.ON подходит к внедрению ИИ с должной осторожностью. Вместо того чтобы создавать собственные платформы ИИ с нуля, руководство предпочитает сотрудничать с другими компаниями. признанных поставщиков технологий — стратегия закупок, обеспечивающая гибкость во всем портфеле корпоративного программного обеспечения.

Текущая техническая дорожная карта развития ИИ ориентирована на три конкретных варианта использования:

• 🪝 автоматизация обслуживания клиентов — снижение нагрузки на колл-центр и ускорение разрешения инцидентов в масштабах всей базы. 47 миллионов пользователей
• 🔧 Прогнозируемое техническое обслуживание — Датчики обнаруживают аномалии напряжения и передают телеметрию в центральный экземпляр S/4HANA, где модели машинного обучения определяют закономерности износа и направляют ремонтные бригады. до оборудование выходит из строя
• ⚙ Оптимизация операций — Применение машинного обучения для снижения затрат на аварийный ремонт и предотвращения локальных отключений электроэнергии.

💬 «По сути, наш опыт подчеркивает более широкую истину о цифровой трансформации — внедрение нового программного обеспечения в производство не должно ставить под угрозу стабильность системы, кибербезопасность или механизмы управления».

— Себастьян Вебер, директор по информационным технологиям, E.ON

Тестирование приложений ИИ с помощью сторонних поставщиков позволяет E.ON избежать чрезмерных вложений в непроверенные платформы. Функции автоматизации интегрированы непосредственно в основные системы, а не рассматриваются как дополнительные опции. Вебер предупреждает, что без надлежащего согласования с бизнес-требованиями даже самые передовые технологии не смогут принести реальную пользу.

Модернизированная архитектура теперь предоставляет компании E.ON следующие возможности: фундаментальная возможность для надежного масштабирования инфраструктуры зеленой энергетики — позиционирование компании для долгосрочного лидерства в энергетическом переходе Европы.