Ha egy energia- vagy közműszolgáltató vállalatnál vezetsz, akkor már ismered a rád nehezedő nyomást. A hálózati infrastruktúra minden eddiginél nagyobb nyomás alatt áll, a mesterséges intelligencia (MI) adatközpontok iránti növekvő kereslet túlterheli a kapacitást, miközben a modernizációs programok nehezen tudnak lépést tartani. A szabályozási és dekarbonizációs követelmények szigorodnak, a környezetvédelmi, társadalmi és irányítási (ESG) jelentéstételi kötelezettségek kiterjednek az elektromos-, gáz- és vízhálózatokra. És valahol eközben a csapataid még mindig manuálisan egyeztetik az adatokat a szétkapcsolt operatív és vállalati rendszerek között.

Ezeket a rendszereket arra tervezték, hogy rögzítsék a történteket, nem pedig arra, hogy a pillanatnyi események alapján cselekedjenek. Ezt a szakadékot hivatott áthidalni az SAP Autonomous Enterprise.

A nyomástartó közművekkel szembenéző vállalatok napjainkban

A közműszektor olyan nyomáskonvergenciával néz szembe, amihez foghatót egyetlen korábbi évtizedben sem tapasztaltunk. Az energetikai átállás felgyorsítja az elosztott energiaforrások (DER) – napelemek, energiatárolás, elektromos járművek (EV) – elterjedését egy más korszakra épített hálózatokon. A vállalati fenntarthatósági jelentéstételi irányelv (CSRD) és az azzal egyenértékű keretrendszerek előírják a közművek számára, hogy a működési és pénzügyi rendszerekben egyidejűleg kövessék nyomon a kibocsátásokat. Az intelligens hálózati infrastruktúra kiberbiztonsági kitettsége a modernizációt lehetővé tevő összekapcsoltsággal együtt növekszik. A növekvő készséghiány pedig megnehezíti a változások piaci igényeknek megfelelő ütemben történő végrehajtását.

Az SAP megbízásából készült Oxford Economics kutatás szerint a közműszolgáltató vállalatok szándékosan fektetnek be, átlagosan 29 millió dollárt költenek mesterséges intelligenciára – és átlagosan 15%-os megtérülést (ROI) mutatnak ki, a vezetők pedig arra számítanak, hogy ez az arány két éven belül 29%-ra emelkedik. A 106 magas rangú energia- és közművezető bevonásával végzett globális felmérésen alapuló kutatás megállapította, hogy tízből kilenc számolt be a jelenlegi mesterséges intelligencia telepítéseknek köszönhetően javuló szállítási sebességről, ügyfél-elköteleződésről és innovációról. A legkiemelkedőbb előnyök az elemzések és a döntéshozatal terén mutatkoznak, ahol a válaszadók 44%-a számolt be jelentős javulásról.

Mit jelent valójában az „autonóm vállalkozás”?

A kifejezést széles körben használják az iparágban – és érdemes pontosan meghatározni, hogy mit jelent és mit nem. Egy autonóm vállalkozás nem arról szól, hogy kivonja az embereket az üzleti döntésekből. Arról van szó, hogy megváltoztassuk, mire fordítják az emberek az idejüket.

Gondoljunk csak bele, mi történik egy hagyományos közmű üzemeltetésében, amikor egy jelentős időjárási esemény széles körű áramkimaradásokat okoz. A terepi koordinátorokat értesítik. Az ügyfélszolgálati csapatok túlterheltek. A mérnökök az egyik rendszerből előzményeket, a hálózati topológiát egy másikból, a munkarendelési előzményeket pedig egy harmadikból kinyerik. Mire egy összefüggő restaurálási kép összeáll, órák telnek el, és az ügyfelekkel való kommunikáció is elmarad. Egy autonóm vállalatban a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök valós időben észlelik az eseményt, kereszthivatkozásokat végeznek az eszközök állapotával és a személyzet elérhetőségével kapcsolatban, rangsorolják a helyreállítási ütemtervet, automatikusan elindítják az ügyfélkommunikációt, és javaslatokat tesznek a műveleti központnak – mindezt az első manuális jelentés benyújtása előtt.

Ahogy az SAP leírja: az emberek határozzák meg az irányt. A mesterséges intelligencia végrehajtja. Ez nem egy futurisztikus koncepció. Ez egy strukturális változás a vállalati szoftverek tervezésében – és konkrét következményekkel jár a közműszolgáltatókra nézve, amelyek a mérőórától a pénztárig, az eszközteljesítmény-menedzsmenten, a hálózati tervezésen, a fenntarthatósági jelentéseken, az ügyfél-elköteleződésen és az elosztott energiaforrás-gazdálkodáson keresztül működtetik tevékenységüket.

Miért alkalmasak a közművek az ügynökségi mesterséges intelligenciára?

A közművek működése alapvetően eszközigényes, erősen szabályozott és adatfolyamatos. Az érzékelők, mérőeszközök, hálózati csomópontok és a terepi csapatok olyan hangerővel és sebességgel generálnak jeleket, amelyekre egyetlen emberi csapat sem tud manuálisan reagálni. Ez a kombináció különösen alkalmassá teszi a közműveket az Autonóm Vállalat által lehetővé tett folyamatos, mesterséges intelligencia által vezérelt optimalizálásra.

Vegye figyelembe, hogy az autonóm ágensek hol befolyásolhatják közvetlenül az eredményeket:

• Eszközteljesítmény és prediktív karbantartás: Az ügynökök figyelik a berendezések jeleit, előrejelzik a meghibásodás valószínűségét, és automatikusan kiváltják a karbantartási megbízásokat – a reaktív javításról a proaktív karbantartásra váltva.
• Mérőeszköztől készpénzig történő feldolgozás: Az ügynökök önállóan kezelik a mérőleolvasásokat, az idősoros adatokat és a számlázási hibák megoldását – ezzel csökkentve a ciklusidőt és a manuális átdolgozást.
• Kimaradás és hálózati események kezelése: Az ügynökök összekapcsolják a hálózati eseményeket az ügyfélrekordokkal, a személyzeti ütemtervekkel és a kommunikációs sablonokkal, hogy manuális vezénylés nélkül koordinálják a helyreállítást.
• Fenntarthatósági és ESG-jelentéskészítés: Az ügynökök összesítik a kibocsátási adatokat, a tevékenységeket a CSRD követelményeihez rendelik, és megfelelőségi jelentéseket készítenek – a hetekig tartó manuális összeszerelést egy folyamatos, auditálható folyamat váltja fel.
• Ügyfélkapcsolat és önkiszolgálás: A mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök digitális csatornákon keresztül oldják meg a fogyasztási lekérdezéseket, a számlázási kérdéseket és a szolgáltatási kérelmeket – csökkentve a kiszolgálási költségeket, miközben javítják a megoldás sebességét.

Mindezek igazi fájdalompontot jelentenek az üzemeltetési vezetők, az eszközigazgatók és a fenntarthatósági vezetők számára a hálózatüzemeltetők és az integrált közművek esetében. A cél nem az öncélú automatizálás – a tapasztalt emberek felszabadítása a nagy volumenű rutinfeladatok alól, hogy az emberi ítélőképességet igénylő döntésekre koncentrálhassanak.

Miben különbözik ez a korábbi mesterséges intelligencia megközelítésektől?

A legtöbb közműszolgáltató már bevezette a mesterséges intelligenciát valamilyen formában, legyen szó prediktív karbantartási modellről itt, igény-előrejelző eszközről ott, vagy egy chatbotról, amely az első vonalbeli ügyfélkérdéseket kezeli. Az állandó frusztráció: ezek az eszközök a működés egyik aspektusát javítják, miközben a nagyobb képet változatlanul hagyják. Silókban optimalizálnak.

Az SAP Autonomous Enterprise három alapra épül, amelyek fontosak a vállalati szintű telepítés szempontjából:

Először is, mélyreható folyamat- és iparági ismeretek. Az SAP több mint 50 évnyi folyamatintelligenciát kódolt a mesterséges intelligencia rétegbe, beleértve a közművekkel kapcsolatos munkafolyamatokat a gyártás, a logisztika, az eszközüzemeltetés és az ügyfélkezelés terén. Ez azt jelenti, hogy az ügynökök nem csak olvassák az adatait, hanem a vállalkozás tényleges működésének kontextusában gondolkodnak.

Másodszor, szemantikailag gazdag üzleti adatok. Az adatokhoz való utólagos csatlakozás helyett az SAP Business AI egy csomagszintű szemantikai modellre épül, amely több mint 7,3 millió adatmezőt fed le. Az ügynökök egyszerre láthatják a kapcsolatot egy beszállítói zavar, egy nyitott vevői rendelés, egy termelési ütemterv és egy pénzügyi pozíció között.

Harmadszor, a vállalati szintű irányítás. Minden mesterséges intelligencia által végzett művelet auditálható és nyomon követhető. Az egyre szigorúbb szabályozási és ESG-jelentéstételi követelmények alatt működő malomipari termékeket gyártó vállalatok számára ez nem opcionális, hanem alapvető fontosságú.

Valódi eredmények a közműcégektől

Az autonóm működésre való áttérés már folyamatban van. A közműszektor vállalatai bemutatják, mire képesek:

SA Power Networks (Ausztrália)

Az SA Power Networks, a Dél-Ausztráliát kiszolgáló villamosenergia-elosztó hálózat üzemeltetője, különféle SAP AI-megoldásokat vezetett be az infrastruktúra-menedzsment és a terepi műveletek átalakítása érdekében. A múltbeli eszközállapot-adatok mesterséges intelligenciával támogatott elemzésével a vállalat 99%-os sikerességi arányt ért el a valószínűleg korrodálódásra hajlamos villanyoszlopok azonosításában, lehetővé téve a célzott karbantartást az általános ellenőrzési programok helyett. Az eredmény: több mint 1 millió ausztrál dollár (600 000 dollár) megtakarítás évente a korrodált oszlopok ellenőrzésén, mivel a terepi technikusok egy egyszerű lekérdezésen keresztül 50 évnyi eszköztörténethez férhetnek hozzá.

Centrica Plc (Egyesült Királyság)

A Centrica több mint 1500 alkalmazáson és 20 adattavon keresztül kezeli az energiatermelést, az energiatárolást, a kereskedelmi műveleteket és több millió ügyfélszámlát – egy olyan környezetben, ahol az összekapcsolt adatok lelassíthatják a kereskedéssel, a tőkeallokációval és az ügyfelek árazásával kapcsolatos döntéseket. Egy irányított adatbázisnak és az SAP Business AI-nak köszönhetően a vállalat csökkenti a manuális egyeztetést, így a csapatok a prediktív előrejelzésre, a forgatókönyv-tervezésre, az adatmodellezésre és a jobb operatív döntéshozatalra összpontosíthatnak. Fontos kiemelni, hogy a kezdeményezés alapvetően átalakítja a Centrica üzleti működését. A várható érték magában foglalja a manuális adatgyűjtés napi 6400 órás csökkentését, az összesített manuális erőfeszítés tízszeresére csökkentését, valamint 800 teljes munkaidős egyenérték (FTE) átcsoportosítását a nagy értékű adatértelmezési tevékenységekre az adatösszeállítás helyett. Több millió rekordot már nem kell replikálni az adattavak között.

Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (Németország)

Az Elektrizitätswerk des Kantons Schaffhausen (EKS), egy Svájcot és Németországot támogató segédprogram SAP-megoldásokra építette ki a GenAI Mail Assistant-t. A mesterséges intelligencia asszisztens automatikusan osztályozza a bejövő e-maileket sürgősség, hangulat és típus szerint, kontextus-érzékeny válaszjavaslatokat generál élő fogyasztási adatok felhasználásával, és hasonló korábbi eseteket kér le. Az eredmények:

• 95%-os igény-előrejelzési pontosság, amely lehetővé teszi a pontos számlázást és az optimalizált energiabeszerzést
• 60–70%-kal gyorsabb ügyfél-válaszidő, a mesterséges intelligencia által generált válaszjavaslatoknak köszönhetően a kezelési idő percekről másodpercekre csökken.
• Nagyobb átláthatóság 44 000 háztartás számára a világosabb, adatvezérelt fogyasztási információk révén

Hol kezdjem

Az autonóm vállalkozásokat a gyakorlatban értékelő üzleti vezetők számára a legfontosabb kérdés nem az, hogy „Mennyi mesterséges intelligenciát kellene használnunk?”, hanem az, hogy „Az értékláncunk melyik pontján kerül a legtöbbe a jelzés és a cselekvés közötti szakadék?”

Ez lehet az eszköz állapotjelzése és a karbantartási döntés közötti késés – és a kettő között felhalmozódó nem tervezett állásidő. Lehet, hogy egyetlen ESG-jelentés elkészítéséhez hetekig tartó manuális munkára van szükség. Lehet, hogy ez az idő a mérőóra leolvasása és a pontos ügyfélszámla között telik el.

Az SAP Cloud ERP és az SAP Autonomous Suite célja, hogy segítsék a közműszolgáltató vállalatokat azonosítani ezeket a hiányosságokat, és szisztematikusan kezelni azokat – nem elszigetelt pontmegoldásokkal, hanem integrált megközelítéssel, amely értéket teremt a teljes működés során. Az SAP közműszolgáltatói megoldásai lefedik a teljes mérőórától a készpénzig és az eszközöktől az elemzésig terjedő értékláncot, az SAP Autonomous Suite pedig ezt a lefedettséget bővíti ki ügynöki végrehajtással, valós idejű intelligenciával és beépített vállalati szintű irányítással.

A közműipart mindig is az határozta meg, hogy képes-e megbízhatóan üzemeltetni az összetett, biztonságkritikus infrastruktúrát olyan körülmények között, amelyeket nem tud teljes mértékben kontrollálni. A verseny- és szabályozási előnyök következő hulláma azoké a vállalatoké, amelyek ugyanezt képesek megtenni – intelligensen, autonóm módon és nagy léptékben.