Если вы руководите операциями в энергетической или коммунальной компании, вы уже знаете, какое это давление. Инфраструктура энергосистемы испытывает беспрецедентную нагрузку, растущий спрос со стороны центров обработки данных, использующих искусственный интеллект (ИИ), создает серьезную нагрузку на мощности, а программы модернизации с трудом справляются с поставленными задачами. Требования к регулированию и декарбонизации ужесточаются, а требования к отчетности в области экологии, социальной ответственности и корпоративного управления (ESG) распространяются на электроэнергетические, газовые и водопроводные сети. И где-то посреди всего этого ваши команды по-прежнему вручную сверяют данные между разрозненными операционными и корпоративными системами.

Эти системы были разработаны для того, чтобы фиксировать происходящее, а не для того, чтобы реагировать на то, что происходит прямо сейчас. Именно этот пробел и призвана заполнить система SAP Autonomous Enterprise.

Давление, с которым сегодня сталкиваются коммунальные предприятия

Сектор коммунальных услуг сталкивается с беспрецедентным с течением времени сочетанием факторов, не имеющих аналогов в предыдущие десятилетия. Энергетический переход ускоряет внедрение распределенных источников энергии (DER) — солнечной энергии, систем хранения энергии, электромобилей (EV) — в сетях, созданных для другой эпохи. Директива о корпоративной отчетности в области устойчивого развития (CSRD) и аналогичные нормативные акты требуют от коммунальных предприятий отслеживать выбросы одновременно в рамках операционных и финансовых систем. Риск кибербезопасности в инфраструктуре интеллектуальных энергосетей растет вместе с развитием связи, которая делает возможной модернизацию. А растущий дефицит квалифицированных кадров затрудняет внедрение изменений в темпах, требуемых рынком.

Согласно исследованию Oxford Economics, проведенному по заказу SAP, коммунальные предприятия инвестируют целенаправленно, тратя сегодня в среднем 29 миллионов долларов на ИИ и сообщая о средней окупаемости инвестиций (ROI) в 15%, при этом руководители ожидают, что в течение двух лет этот показатель вырастет до 29%. Исследование, основанное на глобальном опросе 106 руководителей высшего звена в энергетической и коммунальной отраслях, показало, что девять из десяти отмечают повышение скорости доставки, улучшение взаимодействия с клиентами и внедрение инноваций благодаря использованию искусственного интеллекта в настоящее время. Наиболее заметные улучшения наблюдаются в понимании ситуации и принятии решений, где 44% респондентов отмечают существенное повышение эффективности.

Что на самом деле означает «автономное предприятие»?

Этот термин широко используется в отрасли, и стоит уточнить, что он означает, а что нет. Автономное предприятие не подразумевает отстранение людей от принятия бизнес-решений. Речь идёт об изменении того, на что люди тратят своё время.

Рассмотрим, что происходит в обычной коммунальной компании, когда крупное погодное явление вызывает масштабные отключения электроэнергии. Координаторов на местах вызывают по пейджеру. Команды обслуживания клиентов перегружены. Инженеры извлекают исторические данные об активах из одной системы, топологию сети из другой и историю рабочих заказов из третьей. К тому времени, как складывается целостная картина восстановительных работ, проходят часы, а общение с клиентами уже отстаёт от графика. В автономном предприятии агенты искусственного интеллекта обнаруживают событие, сопоставляют данные о состоянии оборудования и доступности бригад в режиме реального времени, определяют приоритеты в последовательности восстановительных работ, автоматически инициируют взаимодействие с клиентами и предоставляют рекомендации в операционный центр — и все это до того, как будет составлен первый отчет вручную.

Как описывает это SAP: люди задают направление. Искусственный интеллект осуществляет исполнение. Это не футуристическая концепция. Это структурный сдвиг в подходе к проектированию корпоративного программного обеспечения, и он имеет конкретные последствия для коммунальных предприятий, осуществляющих деятельность в таких областях, как учет потребления электроэнергии, управление эффективностью активов, планирование энергосистемы, отчетность по устойчивому развитию, взаимодействие с клиентами и управление распределенными энергетическими ресурсами.

Почему коммунальные услуги хорошо подходят для агентного ИИ

В основе деятельности коммунальных предприятий лежит капиталоемкость, жесткое регулирование и непрерывный сбор данных. Датчики, счетчики, узлы энергосистемы и полевые бригады генерируют сигналы в таком объеме и с такой скоростью, что ни одна команда людей не может обработать их вручную. Такое сочетание делает коммунальные предприятия особенно подходящими для непрерывной оптимизации на основе искусственного интеллекта, которую обеспечивает автономное предприятие.

Рассмотрите, в каких случаях автономные агенты могут напрямую влиять на результаты:

• Повышение эффективности активов и прогнозирование технического обслуживания: агенты отслеживают сигналы оборудования, прогнозируют вероятность отказов и автоматически запускают заказы на техническое обслуживание, переходя от реактивного ремонта к проактивному техническому обслуживанию.
• Обработка данных от счетчика до оплаты: операторы автономно обрабатывают показания счетчиков, данные временных рядов и устраняют ошибки в выставлении счетов, сокращая время цикла и уменьшая объем ручной работы.
• Реагирование на отключения и сбои в электросети: агенты сопоставляют сетевые события с записями о клиентах, графиками работы бригад и шаблонами связи для координации восстановления без ручного управления.
• Отчетность в области устойчивого развития и ESG: Агенты собирают данные о выбросах, сопоставляют деятельность с требованиями CSRD и составляют отчеты о соответствии, заменяя многонедельную ручную подготовку непрерывным, подлежащим аудиту процессом.
• Взаимодействие с клиентами и самообслуживание: агенты на основе ИИ решают вопросы, связанные с потреблением услуг, выставлением счетов и запросами на обслуживание по всем цифровым каналам, снижая затраты на обслуживание и повышая скорость решения проблем.

Каждая из этих проблем является реальной головной болью для операционных менеджеров, директоров по активам и руководителей по вопросам устойчивого развития в сетевых операторах и интегрированных коммунальных предприятиях. Цель состоит не в автоматизации ради самой автоматизации, а в освобождении опытных специалистов от большого объема рутинной работы, чтобы они могли сосредоточиться на решениях, требующих человеческого суждения.

Чем это отличается от более ранних подходов к искусственному интеллекту?

Большинство коммунальных предприятий уже внедрили ИИ в той или иной форме: модель прогнозирования технического обслуживания, инструмент прогнозирования спроса, чат-бот для обработки первичных запросов клиентов. Постоянное разочарование: эти инструменты улучшают лишь один аспект работы, не внося изменений в общую картину. Они проводят оптимизацию изолированно.

SAP Autonomous Enterprise построена на трех важных основах для развертывания в масштабах предприятия:

Во-первых, глубокие знания технологических процессов и отрасли. Компания SAP внедрила в слой искусственного интеллекта более чем 50-летний опыт в области бизнес-аналитики, включая рабочие процессы, имеющие отношение к коммунальным услугам, в таких сферах, как производство, логистика, управление активами и управление клиентами. Это означает, что агенты не просто считывают ваши данные; они рассуждают в контексте того, как на самом деле работает ваш бизнес.

Во-вторых, семантически насыщенные бизнес-данные. Вместо подключения к данным постфактум, SAP Business AI построена на основе семантической модели, охватывающей более 7,3 миллионов полей данных и входящей в состав всего пакета программ. Агенты могут одновременно видеть взаимосвязь между сбоем в работе поставщика, открытым заказом клиента, графиком производства и финансовым положением.

В-третьих, корпоративное управление. Каждое действие ИИ подлежит аудиту и отслеживанию. Для компаний, производящих мукомольную продукцию и работающих в условиях все более строгих нормативных требований и требований к отчетности в области ESG, это не просто желательный, а основополагающий принцип.

Реальные результаты работы коммунальных компаний

Переход к автономной работе уже начался. Компании коммунального сектора демонстрируют, что возможно:

SA Power Networks (Австралия)

Компания SA Power Networks, оператор распределительной сети электроснабжения, обслуживающий Южную Австралию, внедрила различные решения SAP на основе искусственного интеллекта для преобразования управления инфраструктурой и полевых операций. Используя анализ исторических данных о состоянии активов с помощью искусственного интеллекта, компания добилась 99% успеха в выявлении опор линий электропередач, которые вряд ли подвержены коррозии, что позволяет проводить целенаправленное техническое обслуживание вместо общих программ инспекций. Результат: ежегодная экономия более 1 миллиона австралийских долларов (600 000 долларов США) на проверках корродированных опор, а также доступ к 50-летней истории эксплуатации оборудования для полевых техников посредством простого запроса.

Centrica Plc (Великобритания)

Centrica управляет производством электроэнергии, хранением энергии, торговыми операциями и миллионами клиентских счетов в более чем 1500 приложениях и 20 хранилищах данных — в среде, где разрозненные данные могут замедлять принятие решений по торговле, распределению капитала и ценообразованию для клиентов. Благодаря управляемой информационной базе и SAP Business AI компания сокращает объем ручной сверки данных, позволяя командам сосредоточиться на прогнозировании, планировании сценариев, моделировании данных и принятии более эффективных оперативных решений. Важно отметить, что эта инициатива представляет собой фундаментальную перестройку того, как Centrica ведет свой бизнес. Ожидаемая выгода включает в себя сокращение на 6400 часов в день на ручной сбор данных, десятикратное сокращение общего объема ручного труда и переориентацию 800 штатных единиц на высокоэффективную деятельность по интерпретации данных, а не на их сбор и обработку. Больше нет необходимости дублировать миллионы записей в различных хранилищах данных.

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (Германия)

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (EKS), коммунальное предприятие, поддерживающее Швейцарию и Германию, создало GenAI Mail Assistant на базе решений SAP. Искусственный интеллект автоматически классифицирует входящие электронные письма по срочности, настроению и типу, генерирует контекстно-зависимые предложения по ответам, используя данные о текущем потреблении, и извлекает информацию о похожих случаях из прошлого. Результаты:

• Точность прогнозирования спроса составляет 95%, что обеспечивает точное выставление счетов и оптимизацию закупок энергии.
• Ускорение времени ответа клиентам на 60-70%, а также подсказки по ответам, генерируемые искусственным интеллектом, сокращают время обработки запросов с минут до секунд.
• Повышение прозрачности для 44 000 домохозяйств за счет более четкого, основанного на данных анализа потребительских предпочтений.

С чего начать

Для руководителей предприятий, оценивающих внедрение автономного предприятия на практике, самый важный вопрос не в том, «Сколько ИИ нам следует использовать?», а в том, «На каком этапе нашей цепочки создания ценности разрыв между сигналом и действием обходится нам дороже всего?»

Возможно, это задержка между сигналом о состоянии оборудования и решением о проведении технического обслуживания, а также незапланированные простои, которые накапливаются в этот период. Возможно, речь идет о неделях ручной работы, необходимых для составления одного-единственного отчета по ESG-факторам. Возможно, это промежуток времени между снятием показаний счетчика и выставлением клиенту точного счета.

SAP Cloud ERP и SAP Autonomous Suite разработаны для того, чтобы помочь коммунальным предприятиям выявлять эти пробелы и устранять их систематически — не с помощью отдельных точечных решений, а с помощью интегрированного подхода, который повышает эффективность всей деятельности. Решения SAP для коммунальной отрасли охватывают всю цепочку создания стоимости от учета до получения оплаты и от активов до получения аналитической информации, а пакет SAP Autonomous Suite расширяет это покрытие за счет агентного выполнения, анализа данных в реальном времени и встроенного управления в масштабе предприятия.

Отрасль коммунальных услуг всегда отличалась способностью надежно эксплуатировать сложную, критически важную с точки зрения безопасности инфраструктуру в условиях, которые она не может полностью контролировать. Следующая волна конкурентных и регуляторных преимуществ принадлежит компаниям, которые способны на то же самое — интеллектуально, автономно и в больших масштабах.