KI für Versorgungsunternehmen: Top 25 Anwendungsfälle und 48 Fallstudien

KI-Lösungen für Versorgungsunternehmen sind KI-Tools, die Echtzeit-Sensor-, Zähler- und Bilddaten nutzen, um die Nachfrage zu prognostizieren, Inspektionen zu automatisieren, die Verteilung zu optimieren und den Kundenservice zu verbessern.

Lernen Sie 20 Tools und 25 konkrete Anwendungsfälle aus der Praxis für KI in der Versorgungswirtschaft kennen:

Dieses Diagramm basiert auf den 47 KI-Anwendungsfällen bei Versorgungsunternehmen, die wir zusammengestellt und nach ihrem Hauptanwendungsfall gruppiert haben:

• Netz & Energie: Laden von Elektrofahrzeugen und Flexibilität, Nachfrageprognose, Netzsimulation, Netzüberwachung und digitale Zwillinge
• Kunden & CRM: KI-unterstützte Contact Center, Koordination des Außendiensts, Vertriebseinblicke, und personalisierte Energie
• Backoffice: Meter-to-Cash-Abrechnung und Low-Code-Prozessautomatisierung
• Anlagen & Umwelt: Waldbranderkennung, Anlageninspektion, Sicherheit von Umspannwerken, Wasserqualität, Abfallsortierung und Flottensicherheit
• Daten & Wissen: interne KI-Assistenten, Utility-Datenplattformen
• Telekommunikation: Netzwerkautomatisierung, Netzwerkoptimierung, Network Slicing und Datenverkehrsmanagement

Siehe die vollständige Fallstudienliste für Quellen und Details.

KI in der Energieversorgung

1. Autonomer Betrieb in Kraftwerken

KI analysiert Kamera- und Sensordaten in Echtzeit, um Lecks und andere Gefahren zu erkennen, sodass weniger Inspektionen eine Person vor Ort erfordern.

Praxisbeispiel für Kraftwerke

Duke Energy, das bis 2030 Netto-Null-Methanemissionen anstrebt, brauchte eine bessere Methode, um Lecks in seinen Erdgaspipelines zu finden. Zusammen mit Microsoft und Accenture baute es eine Plattform auf Azure und Dynamics 365, die Satellitendaten, Bodensensoren und KI kombiniert, um Lecks zu erkennen und Reparaturteams zu entsenden.

• Dashboards priorisieren Lecks nach Reparaturpriorität
• Präzise Geolokalisierung schickt Teams zum exakten Leck
• Die Plattform kann auf andere Emissionsquellen ausgeweitet werden. ¹

2. Prognose der Energienachfrage

Versorgungsunternehmen kaufen und verteilen Energie und Wasser auf Basis der erwarteten Nachfrage, sodass Prognosefehler die Kosten direkt erhöhen. KI-Modelle kombinieren Wetter-, Kundenverhaltens- und Marktpreisdaten, um:

• Nachfrage prognostizieren und Angebot planen
• Wind- und Solarertrag vorhersagen und mit anderen Quellen ausgleichen
• Preise anhand historischer Daten und erwarteter Wettbewerbsbewegungen festlegen
• Kunden auf Spitzenzeiten hinweisen, damit sie ihren Verbrauch verlagern.

Praxisbeispiel für die Prognose der Energienachfrage

Plenitude, das Energievertriebs- und Erneuerbare-Energien-Unternehmen von Eni, nutzt Databricks, um den Energiebedarf der Kunden und die Leistung seiner Wind- und Solaranlagen zu prognostizieren und Kunden nach wahrscheinlichen Bedürfnissen zu gruppieren.

• Bis zu 60 Anwendungsfälle in Produktion
• Bis zu 500 Berichte und Dashboards laufen auf der Plattform.²

3. Energie-Prosuming

Prosumenten sind Kunden, die auch Energie erzeugen, zum Beispiel mit Dach-Solarenergie. KI entscheidet, wann sie diese Energie nutzen, speichern oder zurück ins Netz verkaufen sollten.

• Plant Nutzung und Speicherung um Verbrauchsspitzen und Wetter
• Verkauft oder teilt überschüssigen Strom mit dem lokalen Netz.

4. Industrielle digitale Zwillinge für die Stromerzeugung

Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Kopie einer Anlage oder eines Netzes, die mit Live-Daten gespeist wird. Betreiber nutzen ihn, um Änderungen zu testen und Fehler wie Korrosion vorherzusagen, bevor sie Ausfälle verursachen.

Praxisbeispiel für industrielle digitale Zwillinge

Google DeepMind trainierte ein neuronales Netz zur Vorhersage der Windparkleistung, was den Wert dieser Windenergie um etwa 20 % steigerte.⁴

Praxisbeispiel für die Stromerzeugung

AcegasApsAmga, ein italienischer Verteilnetzbetreiber, begann mit dem Aufbau eines digitalen Zwillings des Mittel- und Niederspannungsnetzes von Triest mit Siemens Gridscale X. Der Zwilling kann Energieflüsse in Echtzeit simulieren, überwachen und steuern, um die Stromversorgung für Schiffe im Hafen von Triest stabil zu halten.⁵

5. Stromnetzsimulation

Die Netzsimulation modelliert den Stromfluss, sodass Versorgungsunternehmen Ausfälle planen und testen können, wie das Netz mehr erneuerbare Energien verkraftet, bevor Änderungen vorgenommen werden.

Praxisbeispiel für die Stromnetzsimulation

ElektroDistribucija Srbije (EDS), Serbiens Verteilnetzbetreiber, implementierte EcoStruxure ADMS und EcoStruxure DERMS von Schneider Electric, um den Netzbetrieb zu digitalisieren und sein veraltetes Stromnetz zu modernisieren, um die Integration erneuerbarer Energien zu unterstützen. ⁶

Ergebnisse:

• 10–15 % Reduzierung der Netzverluste
• ~20 % Reduzierung der Ausfälle.

6. Smart Homes als Energiezentren

KI-basierte Smart-Home-Systeme helfen Hausbesitzern, den Energieverbrauch zu überwachen und anzupassen, wodurch Kosten gesenkt und die Netzbelastung durch besseres Lastmanagement minimiert werden.

7. Intelligente Zähler für Echtzeit-Stromfluss

Smart-Home-Systeme verfolgen den Energieverbrauch von Geräten und verlagern Lasten wie Heizung und das Laden von Elektrofahrzeugen auf kostengünstigere Schwachlastzeiten.

Praxisbeispiel für intelligente Zähler

SMUD, das 1.5 Millionen Menschen versorgt, konnte das Laden von Elektrofahrzeugen hinter seinen Zählern nicht erkennen und stützte sich auf DMV-Daten, um die Verbreitung von Elektrofahrzeugen zu verfolgen. Es testete die KI-App von NET2GRID, die in Itron-Smart-Metern läuft und Ladevorgänge in Echtzeit erkennt.

• Erkennung des Ladens von Elektrofahrzeugen in 97 % der Haushalte mit Elektrofahrzeugen (387 von 840 Haushalten)
• 87 % innerhalb von 7 Tagen erkannt, verglichen mit über 3 Monaten bei früheren Tools
• Daten unterstützen jetzt den Transformatorenschutz und die Nachfragesteuerung⁸

8. KI-gesteuertes Laden von Elektrofahrzeugen

Eine Nachbarschaft voller Elektrofahrzeuge (EVs) kann das lokale Netz leicht überlasten, aber KI kann die Ladepläne optimieren, indem sie den Verbrauch auf Schwachlastzeiten verschiebt und bei Spitzenbedarf Batteriestrom zurückspeist. Zusammengefasst bilden diese Fahrzeuge ein virtuelles Kraftwerk (VPP): eine Flotte, die Software wie eine einzige Stromquelle steuert.

Praxisbeispiel für KI-gesteuertes Laden von Elektrofahrzeugen

ChargeScape, ein Joint Venture von BMW, Ford, Honda und Nissan, bündelt Elektrofahrzeuge zu einem virtuellen Kraftwerk für mehr als ein Dutzend US-Versorgungsunternehmen und nutzt KI-gesteuertes Lastmanagement, um das Laden zu verschieben und gespeicherte Energie bei Netzspitzenereignissen zu exportieren.

• Jedes Fahrzeug liefert ~5 kW Reduzierung des gesteuerten Ladebedarfs und bis zu ~20 kW Export über bidirektionales (V2G) Laden.⁹
• Der Aggregator EnergyHub senkte die Ladespitzen von Elektrofahrzeugen durch KI-gestützte Verteilungsoptimierung um bis zu 50 % und verlagerte 38.3k+ MWh Last über seine VPP-Flotte im Jahr 2025¹⁰

NV Energy nutzte Bidgelys KI-basierte EV-Erkennung auf Smart-Meter-Daten, um EV-Besitzer zu finden, die während der Spitzenzeiten laden. Aus 20.241 Kunden identifizierte die KI 419 EV-Nutzer und grenzte diese auf 103 hochwertige Kunden ein, die für 63 % des Lastverschiebungspotenzials verantwortlich sind.

• 3x höhere Lastverschiebung pro Fahrzeug als die Durchschnittsbevölkerung
• ~1 kW pro Fahrzeug bei über 20+ gesteuerten Ladeevents, verglichen mit branchenüblichen 0.2–0.3 kW.¹¹

KI in Abfall, Wasser und Waldbrand

9. Abfallwirtschaft

KI verfolgt Abfallarten und -mengen, prognostiziert, wie voll Mülltonnen werden, und nutzt Computer Vision, um Wertstoffe zu sortieren. Die Sammler nutzen die Prognosen zur Planung der Abholrouten.

Praxisbeispiel für die Abfallwirtschaft

Materialrückgewinnungsanlagen (MRFs) haben mit verunreinigtem Einstrom-Abfall zu kämpfen, bei dem typischerweise weniger als die Hälfte des eingehenden Materials zurückgewonnen wird und die manuelle Sortierung langsam, gefährlich und schwer zu besetzen ist. Bryson Recycling und andere europäische MRFs setzten Recycleye Vision und Recycleye Robotics ein, die Computer Vision und Deep Learning nutzen, um Wertstoffe aus gemischten Strömen zu identifizieren und robotergestützt zu entnehmen, was zu folgenden Ergebnissen führte:

• Erhöhte Ausgangsreinheit auf einer Aluminiumlinie um 8 % und den Ausgangsmarktwert um rund 20 %
• Erhöhte Reinheit auf einer Faserlinie um 12 %
• Lieferte bis zu 33.000 robotische Griffe in einer 10-Stunden-Schicht, etwa die doppelte Geschwindigkeit der manuellen Sortierung.¹²

10. Überwachung der Wasserqualität

KI kann die Überwachung der Wasserqualität verbessern, indem sie den Wasserfluss analysiert und Schadstoffe in Echtzeit erkennt. KI-fähige Sensoren in Wassersystemen identifizieren schädliche Bakterien und Partikel und ermöglichen schnellere Reaktionen auf potenzielle Gesundheitsrisiken.

• Überwacht die Wasserqualität kontinuierlich und erkennt Schadstoffe in Echtzeit.
• Verbessert Transparenz und Kontrolle über Wasserversorgungssysteme.
• Unterstützt schnelle Maßnahmen bei Gesundheitsrisiken.

Praxisbeispiel für die Überwachung der Wasserqualität

Die Wasserbehörde von Phoenix nutzt Kando KI-gestützte Abwassersensoren, um die Abwasserqualität in Echtzeit zu überwachen. Das System meldet plötzliche Änderungen von pH-Wert und Temperatur, die durch illegale Einleitungen verursacht werden, sodass das Team die Quelle finden und Schadstoffe isolieren kann, bevor sie die Kläranlage erreichen.

• 16 Sensoren im ersten Pilotprojekt im gesamten Abwassernetz installiert
• Automatisierte Warnungen und ein Dashboard mit Einleitungsschwerpunkten
• Unterstützt die Wasserwiederverwendungsziele der Stadt.¹⁴

11. Erkennung und Prävention von Waldbrandrisiken

Computer-Vision-Kameras suchen nach Rauchwolken, während ML-Modelle Stromkreise anhand von Wetter-, Brennstofffeuchte- und Vegetationsdaten nach Brandrisiko einstufen.

Praxisbeispiel für die Erkennung von Waldbrandrisiken

Pacific Gas & Electric (PG&E), das in seinem kalifornischen Gebiet einer hohen Waldbrandgefahr ausgesetzt ist, setzte 630+ KI-gestützte Erkennungskameras von Pano KI und Vegetationsintelligenz-Modelle von Overstory ein, um frühzeitig Zündungen in etwa 90 % seines Hochbrandrisikogebiets zu erkennen. Das Unternehmen meldete 2025 einen Rückgang der Zündungen mit Vegetation als vermuteter Ursache um fast 50 % gegenüber dem Vorjahr.¹⁵

Branchenübergreifende KI-Anwendungsfälle in der Versorgungswirtschaft

12. Automatisierte Anlagenwartung

Versorgungsunternehmen inspizieren lange Netze aus Leitungen, Masten und Rohren, und übersehene Defekte führen zu Ausfällen und Bränden. KI analysiert Luftbilder, LiDAR-, Drohnen- und Satellitendaten, um Geräteprobleme oder Vegetationsrisiken zu identifizieren, die Infrastruktur beschädigen könnten.

Praxisbeispiel für automatisierte Anlagenwartung

Exelon, ein großes Energieunternehmen, wollte seine Netzwartung und Inspektionsprozesse verbessern. Mit den KI-Tools von NVIDIA für Drohneninspektionen verbesserte Exelon seine Defekterkennungsfähigkeiten und erstellte gelabelte Beispiele für die Echtzeitbewertung.

Dieser KI-gesteuerte Ansatz verbesserte die Wartungsgenauigkeit, minimierte Emissionen und erhöhte die Zuverlässigkeit des Energienetzes.

• Verbesserte Erkennung von Netzdefekten durch KI-gesteuerte Drohneninspektionen
• Erhöhte Wartungseffizienz und Netzzuverlässigkeit
• Reduzierte Emissionen durch optimierte Inspektionsprozesse.¹⁶

13. KI-unterstützte Contact Center & Automatisierung der Kundenerfahrung

Legacy-Abrechnungs- und Kundenservice-Plattformen zwingen Versorgungsmitarbeiter, zwischen unzusammenhängenden Systemen zu wechseln, was zu hohen Abrechnungsfehlerquoten und verzögerten Lösungen führt. Mit Kundendaten in einem CRM können KI-Agenten Routinefragen auf Web, Mobilgerät und E-Mail beantworten, und menschliche Mitarbeiter erhalten automatische Anrufzusammenfassungen.

Praxisbeispiel für vollständige Plattform- & Abrechnungsautomatisierung

Regional Water Authority (RWA) ersetzte Altsysteme durch Microsoft Dynamics 365 und Copilot Studio für Agentenunterstützung, Anruftranskription und Self-Service-Abrechnung.

• 14.000 Abrechnungsfehler beseitigt
• 10 Stunden pro Woche gespart pro Kundenservice-Mitarbeiter
• Identifizierungszeit für Trennungen von 30 Stunden auf 7 Stunden pro Woche gesenkt.¹⁷

Praxisbeispiel für autonome mobile KI-Agenten

ENGIE Belgium setzte Salesforce Agentforce in seiner mobilen App ein, um Tarife zu erklären, den Verbrauch zu analysieren und das intelligente Laden von Elektrofahrzeugen über APIs zu automatisieren.

• 71 % autonome Falllösungsquote bei über 1.500 täglichen Gesprächen
• 83 % Antwortgenauigkeit bei Kundenanfragen.¹⁸

Praxisbeispiel für generative KI-E-Mail-Antworten

Octopus Energy nutzt generative KI, um E-Mail-Antworten an Kunden zu entwerfen. Diese Antworten erzielten 80 % Kundenzufriedenheit und übertrafen damit von Mitarbeitern verfasste E-Mails um 15 %.¹⁹

14. Flottenoptimierung für Nutzfahrzeuge der Versorgungswirtschaft

KI plant Lkw-Routen und überwacht das Fahrerverhalten in großen Versorgungsflotten. Bei Ausfällen und Stürmen leitet sie die Teams um, um die Fahrzeit zu verkürzen und den Service schneller wiederherzustellen. Dashcams mit Computer Vision erkennen außerdem abgelenktes oder riskantes Fahren, was für Flotten wichtig ist, die lange Schichten bei schlechtem Wetter fahren.

Praxisbeispiel für Flottenoptimierung

Xylem Kendall, ein Vegetationsmanagement-Unternehmen mit über 5.500 Flottenfahrzeugen, sah sich Sicherheitsbedenken durch abgelenktes Fahren ausgesetzt, wobei Daten direkt auf die Handynutzung zurückgeführt wurden.

Um dies zu lösen, setzten sie Telematik und Motive KI-Dashcams ein, um Sicherheitswerte zu erfassen, und installierten landesweit Freisprech-free Handyhalterungen. Dabei wurden folgende Ergebnisse erzielt:

• 5 % Verbesserung der allgemeinen Fahrersicherheitswerte
• Warnungen im Fahrerhaus, wenn ein Fahrer abgelenkt ist
• Vorgesetzte nutzen Kameraaufnahmen für gezieltes Coaching.²⁰

15. Sicherheit und Schutz von Umspannwerken

Videoanalysen an Umspannwerken erkennen Eindringlinge und prüfen, ob Arbeiter die Sicherheitsregeln einhalten.

Praxisbeispiel für Sicherheit und Schutz von Umspannwerken

US-Energieversorger sehen sich einem starken Anstieg physischer Angriffe und Kupferdiebstählen an Umspannwerken ausgesetzt, was den Druck erhöht, die physischen Sicherheitsanforderungen von NERC CIP-014 zu erfüllen. Herkömmliche Perimetralarme verschlimmern dies, indem sie die Betreiber mit Fehlauslösungen überfluten. Beispielsweise kann ein großes Umspannwerk 50 bis 200 Perimetralarme pro Schicht erzeugen, wobei über 95 % davon Störungsauslöser sind, die durch Wildtiere, Wind oder Patrouillenfahrzeuge verursacht werden.

Mehrere Versorgungsunternehmen installieren KI-Videoanalysen mit Sensor-fusion auf bestehenden Kameras, um:

• Klassifizieren, was einen Alarm ausgelöst hat (Person, Fahrzeug, Tier), und so die störenden Alarme reduzieren, die bei den Betreibern zu Alarmmüdigkeit führen
• Thermische und visuelle Sensoren fusionieren, sodass ein zweiter Sensor bestätigen muss, bevor eine Warnung eskaliert wird, wodurch Fehleinsätze reduziert werden
• Dieselbe thermische und visuelle Hardware zur Früherkennung von Temperaturanomalien an Geräten einsetzen
• Fernüberwachung in Echtzeit und schnellere Koordination mit den Strafverfolgungsbehörden während eines Vorfalls ermöglichen.²¹

16. Interne KI-Assistenten für Arbeitsplatz & Wissen

Mitarbeiter von Versorgungsunternehmen durchsuchen täglich lange Handbücher, Sicherheitsverfahren und Personalrichtlinien. Interne KI-Assistenten beantworten diese Fragen in einem Chatfenster.

Praxisbeispiel für virtuelle Assistenten

Ontario Power Generation (OPG) arbeitete mit Microsoft zusammen, um ChatOPG zu starten, einen KI-gestützten internen virtuellen Assistenten, der Mitarbeitern schnellen Zugriff auf betriebliche Informationen und administrative Unterstützung bieten soll. ²²

KI in der Telekommunikation

17. Zero-Touch-Netzwerkbetrieb

Im Zero-Touch-Betrieb überwacht, repariert und optimiert die KI das Netz, ohne dass Menschen eingreifen.

Praxisbeispiele für den Netzwerkbetrieb

Der dänische Netzbetreiber TDC NET nutzt Ericssons Predictive Cell Energy Management, ein KI-System, das Verkehr prognostiziert und den Energieverbrauch des Funknetzes automatisch ohne menschliches Zutun anpasst. Bis 2025 wurde das Unternehmen die erste weltweite Implementierung, die auf Netzwerkautonomie Level 4 verifiziert wurde, die zweithöchste Stufe in der TM Forum-Skala für selbstlaufende Netze, und erreichte 5 % weniger Energiebedarf pro übertragenem GB Daten.²³

18. Netzwerkoptimierung und -management

Self-Organizing-Network (SON)-Software passt die Funkeinstellungen automatisch an, wenn sich der Verkehr ändert.

Praxisbeispiel für Netzwerkoptimierung

Der saudische Betreiber stc setzte Nokias KI-gestütztes MantaRay Cognitive SON in seinem kommerziellen Netz ein, um das Funknetz während der Hadsch-Pilgerfahrt, einem der extremsten Verkehrsspitzen der Welt, automatisch zu optimieren.

• Über 10.000 Optimierungsaktionen ohne menschliches Eingreifen durchgeführt
• Stabile Konnektivität trotz eines Verkehrsanstiegs von 40 % aufrechterhalten.²⁴

19. 5G Network Slicing

Network Slicing teilt ein 5G-Netz in virtuelle Netze auf, jedes mit eigener garantierter Geschwindigkeit und Latenz. KI passt jeden Slice an, wenn sich die Nachfrage ändert.

Praxisbeispiel für Network Slicing

Nokia und AWS starteten KI-gesteuertes 5G Network Slicing, das du (VAE) und Orange in ihren Live-Netzen testen. KI-Agenten überwachen die Netzwerkleistung zusammen mit externen Daten wie Ereignissen, Verkehr und Karten und passen jeden Netzwerk-Slice automatisch an, um das garantierte Serviceniveau zu halten.

• Netzwerk-Slices passen sich automatisch der realen Nachfrage an
• Anwendungsfälle umfassen zusätzliche Kapazität auf Abruf und reservierte Kapazität für große Veranstaltungen.²⁵

20. Datenverkehrsmanagement

KI weist Bandbreite basierend auf der Live-Nachfrage zu, sodass die Geschwindigkeiten in Spitzenzeiten stabil bleiben.

Praxisbeispiel für Datenverkehrsmanagement

Optus testete Ericssons KI-native Verbindungsanpassung, die feste Regeln durch KI-Echtzeitentscheidungen ersetzt, wie Daten über die Funkverbindung gesendet werden, um die 5G-Downloadgeschwindigkeiten bei schwachem Signal zu verbessern.

• Über 20 % höherer Durchsatz pro Zelle bei mittleren bis schlechten Signalbedingungen
• Keine zusätzliche Hardware oder Frequenz erforderlich.²⁶

KI in CRM-Workflows & Kundenservice

KI-Agenten und Copiloten, die in das Customer Relationship Management (CRM) integriert sind, bearbeiten Routineanfragen, summarize Interaktionen für menschliche Agenten und koordinieren die Außendienstarbeit.

21. KI-gesteuerte Außendienstoptimierung & Koordination von Kundenbesuchen

Wenn Terminplanung und Kundennachrichten auf getrennten Systemen laufen, fahren Techniker ineffiziente Routen und kommen zu Häusern, in denen niemand ist. Servicemanagement-Plattformen planen die Disposition und senden den Bewohnern Erinnerungen, damit die Besuche stattfinden.

Praxisbeispiel für interne Disposition & Vorfallsoptimierung

Ukrtelecom konsolidierte Contact Center, Vorfallsmanagement und Außendienstmanagement auf der Plattform von Creatio, um Routing und Aufgabenpriorisierung zu automatisieren.

• 39 % höhere operative Produktivität
• 30 % Steigerung der Produktivität des Außendienstes
• 25 % Reduzierung der Fehlervorfälle
• 20 % Senkung der Servicezeitkosten.²⁷

Praxisbeispiel für Kundenbindung & Terminkoordination

Sureserve setzte Creatio Service mit WhatsApp-first-Kundenkommunikation ein, um automatisierte Besuchserinnerungen, Bestätigungen und Self-Service-Umbuchungsoptionen zu senden.

• Mobilisiert täglich 4.000 Techniker für 1,2 Millionen Immobilien
• Deutlich verbesserte Erstreparaturquoten und Auslastung der Belegschaft
• Ermöglichte Datenaktualisierungen während Besprechungen, die zuvor Wochen an Entwicklung erforderten.²⁸

22. KI-gestütztes Kunden-Onboarding und Vertragsaktivierung

Komplexe Vertragsbedingungen, Verwechslungen beim Startdatum und Zeitpläne für die Zähleraktivierung verursachen hohe Anrufvolumina und fehlgeschlagene Kunden-Onboardings. KI-Agenten im CRM nutzen Vertragsdaten und die Wissensdatenbank, um Onboarding-Fragen direkt nach der Unterzeichnung zu beantworten.

Praxisbeispiel für KI-gestütztes Kunden-Onboarding

ENGIE Italy bettete Salesforce Agentforce in Willkommens-E-Mails ein und bot neuen Kunden einen direkten Self-Service-Portallink an, um spezifische Onboarding- und Vertragsfragen zu stellen.

Ergebnisse:

• 3x höhere Klickraten (auf 4,5 %) bei E-Mails
• Weniger fehlgeschlagene Onboardings.¹⁸

23. Vereinheitlichtes CRM für den Vertrieb von sauberer Energie und die Installation vor Ort

Die Expansion in Solaranlagen, Wärmepumpen und Ladegeräte für Elektrofahrzeuge erfordert, dass Versorgungsunternehmen Kundendaten über Vertrieb, Service und Außendienstteams hinweg vereinheitlichen. Ein zentrales CRM verbindet Vertriebspipelines mit der Terminplanung im Außendienst, während KI-gestützte Arbeitsauftragszusammenfassungen doppelte Backoffice-Aufgaben eliminieren.

Praxisbeispiel für ein vereinheitlichtes CRM

Um seine Installationsdienste für Solar- und Elektrofahrzeuge zu skalieren, musste E.ON UK Vertriebspipelines mit der Außendienstplanung verbinden und Backoffice-Ineffizienzen beseitigen. Das Unternehmen setzte Microsoft Dynamics 365 (Sales und Field Service) zusammen mit KI-gestützten Copilot-Zusammenfassungen für Arbeitsaufträge ein, um die Arbeitsabläufe der Techniker zu optimieren.

• Verbesserte Erstreparaturquoten bei Außeneinsätzen
• 20 % Verkürzung der Dauer von Außendienstinstallationen
• Eliminierte einen manuellen 20-minütigen Immobilienübergabeprozess pro Standort.²⁹

KI im Backoffice-Betrieb von Versorgungsunternehmen

24. Meter-to-Cash- und Abrechnungsautomatisierung

Meter-to-Cash deckt jeden Schritt vom Ablesen des Zählers bis zur eingezogenen Zahlung ab: Validierung der Zählerdaten, Berechnung der Rechnungen, Versand von Rechnungen und Verarbeitung von Zahlungen. Versorgungsunternehmen führen diese Schritte als große nächtliche Batch-Jobs aus, sodass ein fehlgeschlagener Job Tausende von Rechnungen verzögern kann.

Workload-Automatisierungstools führen diese Jobs Ende-zu-Ende aus und melden Verzögerungen, bevor die Kunden sie bemerken. Sie liefern außerdem pünktlich saubere Abrechnungsdaten an die KI-Modelle, die davon abhängen.

Praxisbeispiel für SAP Meter-to-Cash-Automatisierung

Stadtwerke München (SWM) versorgt München mit Strom, Gas, Fernwärme und Wasser. Die Mitarbeiter starteten täglich 60–70 SAP-Abrechnungsprozesse von Hand. SWM stellte auf RunMyJobs von Redwood um, um diese Läufe zu automatisieren.

Ergebnisse:

• Meter-to-Cash-Verarbeitungszeit von 14 Stunden auf 8 Stunden gesenkt
• 100 % genaue tägliche Rechnungsstellung,
• 60–70 manuell gestartete Abrechnungsprozesse pro Tag durch automatisierte Läufe ersetzt.³⁰

25. Low-Code-Prozessautomatisierung

Versorgungsunternehmen sind auf viele kleine manuelle Prozesse angewiesen, wie Sicherheitsformulare, Geräteverfolgung und Genehmigungen, die oft in Tabellenkalkulationen und E-Mails leben. Low-Code-Plattformen ermöglichen es Mitarbeitern, Apps und Workflows zu erstellen, ohne auf die IT warten zu müssen.

Praxisbeispiel für unternehmensweite Low-Code-Einführung

Pacific Gas & Electric (PG&E) arbeitete mit Cognizant zusammen, um Microsoft Power Platform im gesamten Unternehmen auszurollen. Die Mitarbeiter erstellten Apps zur Verfolgung von Geräten an Notfallstandorten, einen KI-Chatbot für Service-Desk-Fragen und Bots, die Abrechnungsdaten abgleichen.

Ergebnisse:

• 300+ Lösungen mit jährlichen Einsparungen von etwa $75 Millionen,
• 132 Lösungen in weniger als einem Jahr in neun Geschäftsbereichen bereitgestellt.³¹

Lösungen und Tools im Bereich KI für Versorgungsunternehmen

Nachfolgend sind die Tool-Kategorien hinter den obigen Anwendungsfällen mit den Beispielanbietern aufgeführt:

KI-CRM

KI-CRMs verbinden Contact Center, Meter-to-Cash und Außendienst in einem einzigen Kundendatensatz.

Siehe CRM-Preisvergleich für weitere Details.

Creatio

Creatio ist eine KI-CRM- und Workflow-Plattform, die es Geschäftsteams ermöglicht, Contact-Center-, Vorfall- und Außendienst-Workflows zu ändern, ohne auf Entwicklungszyklen warten zu müssen. Sie verbindet sich mit bestehenden Abrechnungs-, Mess- und Betriebssystemen über APIs, MCP und Webhooks und arbeitet mit dem LLM der Wahl des Benutzers.

• KI-Agenten integriert und durchgängig gesteuert: Creatio KI Studio deckt den gesamten Agentenlebenszyklus ab, verwaltet Builds, Bereitstellungen und Human-in-the-Loop-Genehmigungen, während KI Twin es Mitarbeitern ermöglicht, persönliche Agenten in einfacher Sprache zu erstellen. Agenten können die Berechtigungen des Benutzers erben und jede Entscheidung protokollieren. Beispielsweise kann ein Agent eine Terminverschiebung entwerfen, benötigt aber die Bestätigung des Disponenten, bevor er sie ausführt.
• Eine Plattform für Service und Außendienst: Vereint Contact Center, Vorfallsmanagement und Außendienstmanagement in einem System. Im oben genannten Ukrtelecom-Fallbeispiel konsolidierte das Unternehmen sowohl Service- als auch Außendienstbetrieb auf Creatio.

Salesforce Agentforce Sales (ehemals Sales Cloud)

Salesforce Sales Cloud wurde offiziell in „Agentforce Sales“ umbenannt, mit autonomen KI-Agenten im Kern. Versorgungsunternehmen kaufen es in der Regel als Teil von Agentforce Energy & Utilities, das ein Utility-Datenmodell auf Sales und Service aufsetzt. Einige Funktionen von Agentforce Sales sind:

• Vorgefertigte Utility-Aktionen: Vorgefertigte Sub-Agenten können Rechnungen und Rechnungsdetails abrufen, Abrechnungskonten im externen Abrechnungssystem erstellen und aktualisieren, Service starten und stoppen sowie Zählerstände abrufen oder einreichen. Ein Großteil der Integrationsarbeit, die andere CRMs erfordern, ist bereits abgedeckt.
• Fertige Energie-Anwendungsfälle: Agentforce löst Abrechnungsanfragen, Ausfallmeldungen und Serviceanfragen, empfiehlt Tarife und Produkte auf Basis des Abrechnungsverlaufs und Fallkontexts und vergleicht Pläne und Anreize für Entscheidungen im Bereich saubere Energie.
• Utility-Datenmodell: Agentforce-Agenten referenzieren Branchenobjekte wie Konten, Servicepunkte, Abrechnungskonten und Energieservicevereinbarungen.

Dynamics 365 Sales

Dynamics 365 Sales ist eine modellgetriebene Vertriebsanwendung, die auf Microsoft Dataverse aufbaut. Für Versorgungsunternehmen ist Dataverse der zentrale Punkt, an dem Vertrieb, Contact Center und Außendienstteams mit einem einzigen Kundendatensatz arbeiten. Einige Funktionen sind:

• Vertriebsagenten für kommerzielle und saubere Energie-Pipelines: Premium umfasst Zugriff auf Sales Qualification Agent, Sales Opportunity Agent, Sales Research Agent und Sales Close Agent (in der Vorschau). Diese eignen sich für B2B-Energieverträge und Verkäufe von Solaranlagen, Wärmepumpen oder EV-Ladegeräten.
• Copilot in jeder Stufe enthalten: Enthaltene Funktionen umfassen kontextbezogene Einblicke und Empfehlungen, Lead- und Opportunity-Zusammenfassungen, Vorbereitungszusammenfassungen für Meetings, E-Mail-Zusammenfassungen und Antwortentwürfe sowie Chat in natürlicher Sprache.
• Utility-Abrechnung auf derselben Plattform: Die UMAX-Lösungen von Itineris werden auf der Dynamics 365-Plattform entwickelt und sind nativ integriert, sodass Meter-to-Cash neben CRM liegen kann. Regional Water Authority nutzt dieses Setup (siehe Anwendungsfall 13).

WLA-Tools

Workload-Automatisierung und Enterprise-Job-Scheduling Software können Abrechnungs- und Datenjobs pünktlich und mit weniger manuellen Fehlern ausführen.

IoT

IoT-Geräte, Sensoren und intelligente Zähler melden, wie Netz und Anlagen laufen, sodass Teams Geräte auf der Grundlage ihres Zustands statt nach einem festen Zeitplan warten können.

ThingWorx

ThingWorx ist eine industrielle IoT-Plattform zum Aufbau von Überwachungs-Dashboards, Warnungen und Apps auf Basis von Gerätedaten. Die Plattform wurde von Velotic übernommen.

• Liest Versorgungstechnik direkt: Kepware unterstützt eine Bibliothek von mehr als 150 Treibern und erweiterten Plug-ins. Dazu gehören DNP-, IEC 61850 MMS- und IEC 60870-5-101/104-Treiber, die in Umspannwerken und Fernwirkeinheiten verwendet werden.
• Anomaly-Erkennung pro Sensor: Die Anomaly-Erkennung ist standardmäßig aktiviert, um eine Warnung für eine bestimmte Eigenschaft zu erstellen und mit der Erkennung zu beginnen, etwa bei der Vibration einer Pumpe oder der Temperatur eines Wärmetauschers.
• Agentenbereite Betriebsdaten: ThingWorx KI Assistant, KI-Runtime und Agentendienste sowie ein allgemein verfügbarer MCP-Server, der ThingWorx-Dienste als KI-zugängliche Tools bereitstellt.

IoT-Fallstudie für Versorgungsunternehmen

Vattenfall Heat verwaltet in den Niederlanden etwa 1.800 Wärmeanlagen wie Heizwerke, Produktionsanlagen und Kälteanlagen, die über 120.000 Haushalte versorgen. Das Unternehmen nutzte ThingWorx und Kepware, um diese Standorte von einem Ort aus zu überwachen, beginnend mit einem Pilotprojekt in Amsterdam.

• Überwachung: Dashboards zeigen Prozessdaten und verwalten Alarme von Generatoren, Fernmessstellen und Übergabestationen.
• Planung: Die Daten helfen dem Team, die Wärmenachfrage zu prognostizieren, den Netzausbau zu planen und Installationsausfallzeiten zu reduzieren.³²

AWS IoT Core

AWS IoT Core ist ein verwalteter Dienst, der Geräte mit AWS verbindet, ohne Server zu betreiben. Für Versorgungsunternehmen ist es hauptsächlich die Aufnahmeebene für intelligente Zähler und Sensoren. Analyse und ML laufen in anderen AWS-Diensten.

• Verwalteter LoRaWAN-Netzwerkserver: AWS IoT Core für LoRaWAN ist ein vollständig verwalteter LoRaWAN Network Server für Geräte mit geringem Stromverbrauch und großer Reichweite. Versorgungsunternehmen können öffentliche oder private LoRaWAN-Netze einrichten, ohne einen eigenen Netzwerkserver aufzubauen oder zu betreiben.
• Rules Engine für Multi-Vendor-Zähler: Regeln filtern, transformieren und dekodieren Gerätedaten mit einer SQL-ähnlichen Sprache. Nachrichten können an mehr als 20 AWS- und Drittanbieterdienste weitergeleitet werden. Die Nutzlast jedes Zähleranbieters kann durch eine eigene Regel dekodiert werden.

AWS IoT Core Fallstudie für Versorgungsunternehmen

Madrileña Red de Gas ist Spaniens drittgrößter Gasverteiler nach Anschlusspunkten. Es musste 900.000 intelligente Zähler verschiedener Anbieter auf einer Plattform integrieren, um die Telemetrievorschriften für 2030 zu erfüllen. Es nutzte die native Integration von AWS IoT Core mit öffentlichen LoRaWAN-Netzen in Zusammenarbeit mit dem Betreiber Everynet, mit einer IoT-Core-Regel für jeden Zählerhersteller. Zu den Ergebnissen gehören:

• 25 % niedrigere Betriebskosten durch Echtzeitüberwachung und Datenintegration
• 30 % niedrigere Infrastrukturkosten, da LoRaWAN den Einsatz proprietärer Gateways vermied
• Über 900.000 intelligente Zähler ohne Leistungseinbußen verwaltet
• Zählerstände, Kundeninformationen und Wetterdaten in einem Berichtssystem kombiniert.³³

Azure IoT Hub

Azure IoT Hub ist das verwaltete Cloud-Gateway von Microsoft zum Verbinden, Authentifizieren und Verwalten von Geräteflotten. Es ist das direkte Gegenstück zu AWS IoT Core. Es passt zu Flotten verteilter, eigenständiger Geräte mit festen Funktionen, wie Wasserüberwachungsstationen und verteilten Füllstandssensoren. Einige für Versorgungsunternehmen relevante Funktionen sind:

• Zwei-Wege-Steuerung von Zählern und Sensoren: IoT Hub unterhält einen Gerätezwilling für jedes verbundene Gerät und kann direkte Methoden auf Geräte aus der Cloud aufrufen. Versorgungsunternehmen können Zählereinstellungen ändern, eine Ablesung auf Abruf auslösen oder den gemeldeten Zustand eines Sensors prüfen, ohne einen Standort zu besuchen.
• Zero-Touch-Onboarding und langlebige Sicherheit: Der Device Provisioning Service registriert Geräte mit X.509-Zertifikaten oder einem Trusted Platform Module. IoT Hub kann jetzt Gerätezertifikate direkt erneuern, sodass verbundene Geräte im Laufe der Zeit ohne Ausfallzeiten authentifiziert bleiben.
• Daten direkt in Analyse und KI leiten: Telemetriedaten von IoT Hub können an Analyseplattformen wie Microsoft Fabric zur Visualisierung oder KI-Modellierung weitergeleitet werden.

OT- & Netz-Cybersicherheit

Diese Tools erkennen Netz- und Anlagenbestände, erkennen Bedrohungen in OT-Netzen und steuern den Fernzugriff auf Umspannwerke, Pumpstationen und Kraftwerke.

Claroty

Claroty ist eine Plattform zum Schutz cyber-physischer Systeme (CPS). Sie deckt Exposure Management, Netzwerkschutz, sicheren Zugang und Bedrohungserkennung ab und kann in der Cloud (Claroty xDome) oder vor Ort (Claroty CTD) ausgeführt werden.

• Sicherer Zugriff von Anbietern und Personal auf entfernte Standorte: Secure Remote Access schützt industrielle Netzwerke vor Risiken durch entfernte Benutzer, einschließlich Drittanbieter, Auftragnehmer und Techniker.
• KI-gesteuerte Risikopriorisierung: xDome nutzt KI, um bestimmte Angriffsvektoren hervorzuheben und sie nach Ausnutzungswahrscheinlichkeit, Geschäftsauswirkung und vorhandenen kompensierenden Kontrollen zu bewerten.
• KI-Agent für OT-Sicherheitsarbeit: Claroty brachte Claire auf den Markt, einen KI-Sicherheitsagenten für cyber-physische Systeme. Außerdem wurden KI-generierte Dashboards und Berichte, eine CPS-Bibliothek und ein Model Context Protocol-Server für xDome hinzugefügt.

Armis

Armis Centrix ist eine Plattform für Cyber Exposure Management. Die Plattform wurde von ServiceNow übernommen, das die Asset-Daten von Armis mit den Ticketing- und Remediation-Workflows von ServiceNow verknüpft.

• Eine Sicht über IT und OT: Sie erkennt und überwacht verbundene Assets in IT-, OT-, IoT-Geräten, medizinischen Geräten, Code- und Cloud-Umgebungen.
• Vollständiger OT-Exposure-Lebenszyklus: Armis Centrix für OT/IoT-Sicherheit nutzt die KI-gesteuerte Armis Asset Intelligence Engine und deckt den gesamten Exposure-Management-Lebenszyklus in OT-, ICS- und Gebäudemanagementumgebungen ab.

Dragos

Die Dragos Platform ist ausschließlich für OT-Umgebungen ausgelegt. Sie kombiniert OT-Asset-Transparenz, Bedrohungserkennung, Schwachstellenmanagement sowie Untersuchung und Reaktion.

• OT-spezifische Bedrohungsinformationen: WorldView Threat Intelligence ist ausschließlich für OT aufgebaut. Dragos verfolgt 26+ OT-spezifische Bedrohungsgruppen, sodass Erkennungen mit bekannten Angreifern verknüpft werden, die Versorgungsunternehmen ins Visier nehmen.
• Kollektive Verteidigung über Versorgungsunternehmen hinweg: Neighborhood Keeper ist ein Opt-in-Netzwerk, in dem Dragos Platform-Benutzer Informationen anonym teilen. Kunden können Kontext zu neuen Schwachstellen oder Bedrohungsaktivitäten erhalten, oft bevor diese öffentlich bekannt gegeben werden.
• Experten-Bedrohungssuche: OT Watch ergänzt die expertengeleitete Bedrohungssuche. OT Watch Complete erweitert dies auf eine 24/7-Abdeckung, was Versorgungsunternehmen ohne eigenes OT-Sicherheitsteam hilft.
• KI auf Basis von OT-Expertise: EmberAI basiert auf dem Dragos Intelligence Fabric und schöpft aus einem Jahrzehnt OT-Cybersicherheitsexpertise.
• Regulatorische Eignung: Dragos positioniert seine Netzwerküberwachung auch zur Unterstützung der Einhaltung von NERC CIP-015, der neuen Anforderung zur internen Netzwerksicherheitsüberwachung.

ML-Algorithmen & KI

ML-Plattformen erstellen, implementieren und überwachen Modelle für Computer Vision (Anlageninspektion), Predictive Analytics (Ausfälle, Nachfrage), NLP (Kundenanfragen), generative KI und agentische KI.

Dateninfrastruktur und Cloud-Plattformen

Datenplattformen vereinheitlichen Zähler-, Smart Grid, Kunden- und Wetterdaten, damit KI-Modelle auf einer konsistenten Quelle trainieren. Streaming-Plattformen ergänzen Live-Daten für die Ausfallerkennung und für RAG-basierte Assistenten. Da Modelle nur so gut sind wie ihre Eingaben, gehören Datenqualitätsprüfungen in diese Schicht.

Dateninfrastruktur-Fallstudie für Versorgungsunternehmen

AusNet Services betreibt Strom- und Gasnetze für 1.5 Millionen Kunden in Victoria, Australien. Die Daten lagen in getrennten Warehouses, sodass das Unternehmen den Anlagenzustand nicht vor Ausfällen beurteilen konnte. AusNet verlagerte seine Daten zu Databricks auf Azure und nutzte sie für maschinelles Lernen. Die Ergebnisse:

• Die Kosten für die Datenplattform sanken um 50 %.
• Die Datenverarbeitung wurde 3x schneller.
• Predictive Maintenance bei drei Anlagenklassen reduzierte Risiko und Kosten, und AusNet weitet sie nun auf alle Anlagen aus.³⁴

Dezentrales Energiemanagement

Smart-Grid-Lösungen wie ADMS, DERMS und EMS gleichen den Energiefluss aus, integrieren Dachsolarenergie, Batterien und Elektrofahrzeuge und optimieren Produktion und Speicherung. Digitale Zwillinge simulieren Netz- und Anlagenverhalten unter verschiedenen Szenarien, bevor Änderungen live gehen.

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Warum sollten wir KI in der Versorgungswirtschaft einsetzen?

Stromnachfrage-Schub

Die Nachfrage steigt schneller, als Versorgungsunternehmen neue Kapazitäten aufbauen können. Bessere Prognosen und Planung helfen ihnen, diese mit den vorhandenen Anlagen zu bedienen.

• Stromnachfrage soll bis 2032 jährlich um 1,4 % steigen, was einem kumulierten Anstieg von 46 % entspricht.³⁵
• In den USA werden bis 2030 zusätzliche 120 GW Stromnachfrage erwartet, darunter 60 GW aus Rechenzentren, was in etwa dem italienischen Spitzenenergieverbrauch 2024 entspricht.³⁶
• In den USA stiegen die Strompreise für Haushalte von 2022 bis 2025 um etwa 13 %.³⁷
• KI-gesteuerte Planung kann die Außendienstproduktivität um 25–30 % steigern.³⁵

Investitionsmöglichkeiten in der Versorgungswirtschaft

Versorgungsunternehmen stehen kurz davor, massiv in Netzausbauten zu investieren, und KI hilft zu entscheiden, wohin dieses Geld fließt.

• US-Elektrizitätsunternehmen werden voraussichtlich zwischen 2025 und 2029 1,1 Billionen US-Dollar investieren, um die alternde Infrastruktur zu modernisieren und die Netzkapazität zu erweitern.³⁸
• ML-basierte Anlagenzustandsanalyse ermöglicht es Versorgungsunternehmen, bis zu 80 % des Kapitals umzuschichten.³⁵

Anlagenzustandsdaten zeigen auch, wo nicht investiert werden sollte, was hilft, Überkapazitäten zu vermeiden, da die Baukosten steigen.

Wachstum der Rechenzentrumsnachfrage

Rechenzentren stellen große neue Lasten für das Netz dar:

• Stromnachfrage von Rechenzentren könnte sich bis 2030 verdoppeln, mit einem erwarteten Anstieg von 131 % bis 2032 in einem Wachstumsszenario.³⁵
• Einzelne KI-Projekte benötigen inzwischen so viel Strom wie eine Großstadt. Beispielsweise benötigt die jüngste 10-Gigawatt-Datenzentrumspartnerschaft von OpenAI und Nvidia so viel Strom wie New York City während des sommerlichen Spitzenverbrauchs.³⁶
• Erneuerbare-Projekte machen inzwischen über 90 % aller neuen Kapazitäten aus, die auf Netzanschlüsse warten.³⁶
• KI hat die Wärmerate bzw. den Ertrag fossiler und erneuerbarer Erzeugungsanlagen um 2–5 % verbessert.³⁵

Herausforderungen für KI in der Versorgungswirtschaft

• Datenschutz: Smart-Meter-Daten zeigen, wann Menschen zu Hause sind und welche Geräte sie nutzen, daher wirft das Training von Modellen auf diesen Daten Datenschutz- und Einwilligungsfragen auf.
• KI-Verzerrung: Modelle, die Betrug melden oder Trennungen priorisieren, können bestimmte Kundengruppen unfair behandeln, daher benötigen diese Entscheidungen eine menschliche Überprüfung.
• Integration von Altsystemen: Netze werden oft mit jahrzehntealten SCADA-, OT- und Abrechnungssystemen betrieben. Die Anbindung von KI-Modellen an diese Infrastruktur ist oft der größte Kosten- und Verzögerungsfaktor bei einem KI-Projekt in der Versorgungswirtschaft.
• Regulatorische und Compliance-Beschränkungen: Versorgungsunternehmen sind reguliert. Neue KI-gesteuerte Investitionen, dynamische Preisgestaltung und automatisierte Entscheidungen müssen die Anforderungen der Regulierungsbehörden, der Erklärbarkeit und der Prüfung erfüllen. Dies verlangsamt die Einführung im Vergleich zu nicht regulierten Branchen. Erfahren Sie mehr über KI-Compliance.
• Datenqualität und -verfügbarkeit: Modelle sind nur so gut wie die Zähler-, Sensor- und Anlagendaten dahinter. Spärliche, inkonsistente oder schlecht gelabelte historische Daten schränken die Genauigkeit von Prognosen und Predictive Maintenance ein. Erfahren Sie mehr über Herausforderungen und Lösungen für KI-Datenqualität.
• Cybersicherheit und erweiterte Angriffsfläche: Die Anbindung weiterer Assets (IoT-Sensoren, intelligente Zähler, Edge-Geräte) und die Automatisierung von Steuerungsaktionen erhöhen die Exposition. KI-Systeme können Ziel von Datenvergiftung oder Modellmanipulation werden.

Entdecken Sie weitere KI-Risiken und Herausforderungen.

KI-Fallstudien bei Versorgungsunternehmen

Weiterführende Literatur

Erfahren Sie mehr über KI in anderen Branchen:

• KI-Lösungen und Tools für die Fertigung
• Industrielle KI-Agenten im Blick

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{KI für Versorgungsunternehmen: Top 25 Anwendungsfälle und 48 Fallstudien}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 28. Oktober 2026}
}

Änderungsprotokoll

5 Aktualisierungen

20262025

1. 13. Jul

   Zwei Anwendungsfälle hinzugefügt: KI-gesteuertes EV-Laden und Waldbranderkennung.

2. 23. Jun

   Abbildung 1, das Google-Keyword-Suchdiagramm zu AI Utilities, wurde entfernt.

3. 5. Mär

   Ein reales Beispiel wurde dem Abschnitt über Smart Homes als Energieknotenpunkte hinzugefügt.

Referenzlinks

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Duke Energy develops pioneering methane-emissions monitoring platform on Microsoft Azure with Accenture and Avanade | Microsoft Customer Stories

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Machine learning can boost the value of wind energy — Google DeepMind

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AcegasApsAmga leverages Siemens’ Gridscale X to build digital twin of Trieste’s energy grid | Press | Company | Siemens

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Culture, energy and climate sustainability, and smart home technologies: A mixed methods comparison of four countries

8.

https://na.itron.com/documents/d/asset-library-120736/1020128cs-01-smud-n2g-ev-awareness-case-study

9.

ChargeScape’s EV Virtual Power Plant ensures summertime grid reliability | Utility Dive

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How VPPs turned grid strain into grid strength in 2025 - EnergyHub

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Smart Solutions for Grid Optimization: Harnessing EV Intelligence for Smarter Load Management

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How AI Robots Help Reduce the Cost of Waste Sorting in MRFs - Recycleye

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Kando in Action: Phoenix Water Partnership Featured in Innovate PHX - Kando

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Exelon Uses Synthetic Data Generation of Grid Infrastructure to Automate Drone Inspection | NVIDIA Technical Blog

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Regional Water Authority taps into transformation and automation with Dynamics 365 | Microsoft Customer Stories

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ENGIE lights the way in energy service with Agentforce’s instant answers. | Salesforce

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How Arlo, our AI assistant, is helping our humans help you | Octopus Energy

Octopus Energy

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Motive

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Optus and Ericsson trial AI to boost 5G downlink performance

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Utilities are grappling with how much AI data center power demand is real

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Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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