Как компания E.ON использует SAP S/4HANA для модернизации энергосети с помощью ИИ

Искусственный интеллект в действии

Как компания E.ON использует SAP S/4HANA для модернизации энергосети с помощью ИИ

Стандартизация данных энергосети с помощью SAP S/4HANA позволяет компании E.ON модернизировать инфраструктуру и внедрять решения на основе искусственного интеллекта.

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

Первоначально руководство ставило под сомнение экономическую целесообразность масштабных инвестиций в технологии. Однако команда инженеров доказала, что постоянные финансовые вложения гарантируют стабильность, доступность и отказоустойчивость системы в рамках цифровой энергетической сети.

Компания E.ON ставит во главу угла рост, устойчивое развитие и цифровизацию в качестве основных корпоративных целей. Отставание в технических возможностях влечет за собой долгосрочные финансовые издержки.

Стандартизация инфраструктуры повышает бесперебойность работы.

Компания E.ON осуществляет миграцию в облачную ERP-систему параллельно с внедрением SAP S/4HANA. Устаревшие ERP-системы в энергетическом секторе часто страдают от чрезмерной кастомизации. Инженерный отдел отказывается от разрозненных пользовательских разработок, чтобы избежать этого технического долга. Разработчики интегрируют существующие программные пакеты непосредственно в целостную архитектуру. Такая методология проектирования гарантирует масштабируемость данных в масштабах всего предприятия.

Сосредоточение внимания на базовой инфраструктуре обеспечивает весьма ощутимые результаты в производстве. Компания E.ON сообщает о сокращении времени простоя ИТ-инфраструктуры на 77 процентов за пятилетний период. Достижение таких показателей бесперебойной работы требует стандартизации таблиц данных и удаления избыточного промежуточного программного обеспечения из технологического стека.

SAP S/4HANA использует архитектуру базы данных, работающую в оперативной памяти. Такое проектирование ускоряет обработку запросов по сравнению с устаревшими реляционными базами данных. Поставщик услуг использует эту скорость для обработки потоков телеметрических данных от распределенных вычислительных ресурсов в режиме реального времени. Быстрая обработка данных является необходимым условием для развертывания любых моделей машинного обучения на основе оперативных данных.

Лидеры технологической отрасли испытывают сильное давление, требующее соответствия темпам разработки внешнего программного обеспечения. Себастьян Вебер, директор по информационным технологиям компании E.ON, отмечает, что это давление создает напряжение. Потребительское программное обеспечение задает ожидания в отношении развертывания корпоративных приложений. Вебер обнаруживает, что потребительские приложения на основе ИИ, такие как ChatGPT, эффективно решают внутренние проблемы, создавая внутренний спрос на аналогичную автоматизацию рабочих процессов. Энергетической компании необходимо сократить разрыв между возможностями внешнего программного обеспечения и внутренней готовностью.

Внедрение внутренних процессов обработки данных и обеспечения кибербезопасности.

Компания E.ON рассматривает внутреннюю готовность как первостепенную бизнес-цель. Компания активно расширяла свои внутренние инженерные команды и наняла более 1000 специалистов для развития технических возможностей внутри компании. В результате кампании по набору персонала было привлечено более 500 экспертов по обработке данных и 300 специалистов по кибербезопасности.

Внедрение собственной системы обработки данных позволяет поставщику коммунальных услуг создавать собственные хранилища данных и проводить внутренний аудит управления данными. Сохранение внутренних специалистов по кибербезопасности гарантирует компании строгий контроль доступа к операционным технологическим системам, управляющим физической энергетической сетью. В настоящее время инженерное обеспечение выступает в качестве основного инструмента достижения коммерческих целей в европейском секторе экологически чистой энергетики.

Разумеется, управление цифровыми экосистемами в таком объеме требует строгого контроля. Техническая команда создает централизованные структуры управления во всех бизнес-подразделениях. Администраторы внедряют стандартизированные системы заключения контрактов и унифицированные консоли управления ИТ-системами.

Наличие подобной административной архитектуры обеспечивает соблюдение стандартов безопасности и контроль затрат, не ограничивая при этом разработку новых функций. Стандартизация договоров с поставщиками ускоряет сроки закупки программного обеспечения, одновременно сдерживая непомерные затраты на лицензирование.

Пренебрежительное отношение к изолированным инновационным центрам

Предприятия часто изолируют экспериментальные технологии в отдельных бизнес-подразделениях. Компания E.ON полностью отказалась от этой методологии и упразднила экспериментальные гаражи и изолированные цифровые лаборатории. Руководство интегрирует цифровые инструменты непосредственно в активные бизнес-процессы.

Разделение команд разработчиков и производственных сред часто препятствует успешному переходу приложений на рабочие серверы. Заставляя разработчиков создавать приложения в рамках основной архитектуры, инженерный отдел гарантирует их работоспособность в производственной среде.

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

Вебер ожидает, что скорость выполнения операций останется высокой, отмечая, что компания не вернется к прежним темпам внедрения. Внедрение нового программного обеспечения требует точного соответствия бизнес-требованиям.

Компания E.ON внедряет операционную модель «BizDevOps». Эта модель заставляет разработчиков создавать функции, которые приносят реальную коммерческую выгоду. Инженеры напрямую сотрудничают с бизнес-аналитиками на начальном этапе проектирования архитектуры.

Эта методология сочетается с целенаправленным обучением сотрудников. Линейные рабочие и менеджеры получают конкретные инструкции по работе с новыми внедренными инструментами. Такое повышение квалификации 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 и отказывается от создания собственных платформ ИИ с нуля. Вместо этого руководство предпочитает использовать партнерские отношения с проверенными поставщиками технологий. Такая стратегия закупок обеспечивает гибкость всего корпоративного портфеля программного обеспечения.

Инженеры изучают конкретные, ограниченные по своему применению сценарии использования машинного обучения. Техническая дорожная карта ориентирована на автоматизацию обслуживания клиентов, прогнозирование технического обслуживания и оптимизацию производственных процессов.

Применение алгоритмов прогнозирующего технического обслуживания в энергосетях предотвращает катастрофические отказы оборудования. Датчики обнаруживают аномалии напряжения и передают данные в центральный экземпляр S/4HANA. Модели машинного обучения анализируют эти телеметрические данные для выявления закономерностей износа физической инфраструктуры. Ремонтные бригады получают автоматические приказы о выезде до фактического отказа оборудования. Эта активная стратегия смягчения последствий снижает затраты на аварийный ремонт и предотвращает локальные отключения электроэнергии.

Тестирование этих приложений с помощью сторонних поставщиков предотвращает чрезмерные вложения капитала в непроверенные платформы. E.ON интегрирует эти функции автоматизации непосредственно в основные системы, а не рассматривает их как дополнительные опции. Технология обслуживает клиентскую базу в 47 миллионов пользователей. Обработка запросов пользователей с помощью автоматизированных рабочих процессов обслуживания клиентов снижает нагрузку на колл-центр и ускоряет разрешение инцидентов.

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

Без надлежащего соответствия бизнес-требованиям передовые технологии не приносят пользы. Модернизированная архитектура предоставляет компании E.ON необходимую основу для надежного масштабирования инфраструктуры зеленой энергетики.

См. также: Рабочие процессы Walmart с использованием ИИ соответствуют реалиям финансового баланса.

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие является частью TechEx и проводится одновременно с другими ведущими технологическими выставками, включая Cyber Security & Cloud Expo. Для получения дополнительной информации нажмите здесь.

AI News — это проект TechForge Media. Здесь вы можете ознакомиться с другими предстоящими мероприятиями и вебинарами, посвященными корпоративным технологиям.

Источник: www.artificialintelligence-news.com