KI-Versorgungsunternehmen: Top 25 Anwendungsfälle & 48 Fallstudien

KI-Versorgungsunternehmen beziehen sich auf KI-Lösungen, 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 Praxisbeispiele für KI-Versorgungsunternehmen kennen:

Diese Grafik basiert auf den 47 Fallstudien zu KI-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-gestützte Contact Center, Außendienstkoordination, Vertriebserkenntnisse, 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, Plattformen für Versorgungsdaten
• Telekommunikation: Netzwerkautomatisierung, Netzwerkoptimierung, Network Slicing und Datenverkehrsmanagement

Siehe die vollständige Fallstudienliste für Quellen und Details.

KI-Versorgungsunternehmen für Energie

1. Autonomer Betrieb in Kraftwerken

KI automatisiert Anlageninspektionen, indem sie Daten von Kameras und Sensoren in Echtzeit analysiert, die Abhängigkeit von menschlichen Arbeitskräften verringert und die Sicherheit erhöht, indem sie Lecks oder andere Gefahren frühzeitig erkennt. Diese Automatisierung trägt den Anforderungen einer alternden Belegschaft Rechnung und steigert die Anlageneffizienz.

Praxisbeispiel für Kraftwerke

Duke Energy, das bis 2030 Netto-Null-Methanemissionen erreichen will, stand vor Herausforderungen bei der Überwachung von Erdgaspipelines auf Lecks. Das Unternehmen arbeitete mit Microsoft und Accenture zusammen, um eine neue Plattform zu entwickeln, die Microsoft Azure und Dynamics 365 nutzt, um Satelliten-, Bodensensordaten und KI für die Echtzeit-Lecksuche und -Reaktion zu integrieren.

Die Plattform bewertete Emissionsdaten, priorisierte Reparaturbereiche und entsandte schnell Einsatzteams, was zur Reduzierung der Treibhausgasemissionen beitrug.

• Bereitstellung grafischer Dashboards zur Priorisierung von Leckreparaturen
• Ermöglichte präzise Geolokalisierungsdaten für schnellere Reparaturen
• Skalierbar auf andere Emissionsquellen und Anlagen. ¹

2. Prognose der Energienachfrage

Eine effiziente Verteilung in der Versorgungswirtschaft hängt von der genauen Prognose des Energie- und Wasserbedarfs ab, der einen großen Teil der Betriebskosten ausmacht. KI in der Energienachfrageprognose hilft Versorgungsunternehmen, Angebot und Nachfrage zu steuern, indem sie Faktoren wie Wettermuster, Nutzerverhalten und Marktpreise analysiert, und zwar durch:

• Prognostiziert die Energienachfrage und optimiert die Verteilung des Angebots
• Prognostiziert die Verfügbarkeit erneuerbarer Energien und gleicht sie mit anderen Quellen ab
• Ermöglicht die Preisoptimierung auf der Grundlage historischer Daten und potenzieller Reaktionen von Wettbewerbern
• Fördert effizientes Verbraucherverhalten, indem Nutzer über Spitzenzeiten informiert werden.

Praxisbeispiel für die Prognose der Energienachfrage

Plenitude, Enis Energievertriebs- und Erneuerbare-Energien-Unternehmen, nutzt Databricks, um die Energienachfrage 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, die auf der Plattform laufen.²

3. Energie-Prosuming

KI-Lösungen für Energie-Prosumer (Verbraucher, die auch Energie erzeugen, z. B. über Solaranlagen auf dem Dach) helfen Nutzern, selbst erzeugte Energie aus Quellen wie Solarmodulen oder Windturbinen zu verwalten. Diese Lösungen optimieren die Nutzung erneuerbarer Energien und ermöglichen es Nutzern, überschüssigen Strom zurück ins Netz zu verkaufen.

• Gleicht Angebot und Nachfrage basierend auf Verbrauchsspitzen und Wetterbedingungen aus.
• Lässt sich mit intelligenten Zählern für ein effizientes Energiemanagement integrieren.
• Unterstützt den Handel mit überschüssiger Energie oder die gemeinsame Nutzung mit dem lokalen Netz.

4. Industrielle digitale Zwillinge für die Stromerzeugung

KI-gesteuerte digitale Zwillinge können Wartungsbedarf simulieren und vorhersagen, die Leistung optimieren und die Ausfallzeiten von Stromerzeugungsanlagen wie Windturbinen reduzieren. Diese Modelle können Probleme wie Korrosion präzise vorhersagen, Störungen minimieren und die Zuverlässigkeit der Stromversorgung erhöhen.

Praxisbeispiel für industrielle digitale Zwillinge

Zum Beispiel verbesserte das neuronale Netz von Google die Genauigkeit der Windenergieprognose und steigerte die finanziellen Erträge um 20 %. Diese Vorhersagefähigkeit ermöglicht eine effiziente Planung von Energieerzeugung und -verbrauch und maximiert Ressourcennutzung und Rentabilität. 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. Simulation des Stromnetzes

KI-gesteuerte Netzsimulationen ermöglichen es Versorgungsunternehmen, den Stromfluss zu modellieren, Ausfälle zu planen und die Netzresilienz zu testen, insbesondere bei zunehmender Integration erneuerbarer Energiequellen. Dies optimiert Wartung und Ausfallmanagement und gewährleistet minimale Auswirkungen auf die Kunden.

Praxisbeispiel für die Simulation des Stromnetzes

ElektroDistribucija Srbije (EDS), Serbiens Verteilnetzbetreiber, musste sein altes Stromnetz modernisieren, um die Integration erneuerbarer Energien zu unterstützen und die Zuverlässigkeit in einem Netz mit 3.8 Millionen Kunden zu verbessern. Zu diesem Zweck implementierte EDS EcoStruxure ADMS und EcoStruxure DERMS von Schneider Electric, um den Netzbetrieb zu digitalisieren.⁶

Ergebnisse:

• 10–15 % Reduzierung der Netzverluste
• ~20 % Reduzierung der Ausfälle
• Verbesserte Integration verteilter erneuerbarer Energiequellen
• Zustandsbasierte Wartung, die Betriebseffizienz verbessert
• Erhöhte Netzzuverlässigkeit für 3.8 Millionen Kunden

6. Smart Homes als Energie-Hubs

KI-basierte Smart-Home-Systeme helfen Hausbesitzern, den Energieverbrauch zu überwachen und anzupassen, Kosten zu senken und die Nachfrage im Netz durch besseres Lastmanagement zu minimieren.

7. Intelligente Zähler für Echtzeit-Stromfluss

KI-gesteuerte intelligente Zähler integrieren sich mit dezentralen Energiequellen, um Angebot und Nachfrage in Echtzeit auszugleichen, und unterstützen so Netzresilienz und Dekarbonisierungsbemühungen.

Praxisbeispiel für intelligente Zähler

Con Edison, ein Versorgungsunternehmen, wollte Betriebskosten und Umweltauswirkungen durch den Einsatz künstlicher Intelligenz reduzieren. KI-gestützte Tools halfen, die Stromerzeugungskosten zu senken und die CO₂-Emissionen zu reduzieren, und gaben den Kunden mehr Kontrolle über ihren Energieverbrauch.

Dieser KI-gesteuerte Ansatz unterstützte Con Edisons Engagement für Nachhaltigkeit und kundenorientierte Energielösungen.

• Senkung der Stromerzeugungskosten und CO₂-Emissionen
• Ermöglichte ein verbessertes Energiemanagement für Kunden
• Förderte umweltfreundliche und kundenorientierte Abläufe.⁸

8. KI-gesteuertes Laden von Elektrofahrzeugen

Eine Nachbarschaft mit Elektrofahrzeugen (EVs) kann das lokale Netz leicht überlasten, aber KI kann Ladepläne optimieren, indem sie den Verbrauch in Schwachlastzeiten verschiebt und während der Spitzennachfrage Batteriestrom zurückspeist. Diese kollektive Bündelung schafft ein „virtuelles Kraftwerk“ (VPP), eine softwarekoordinierte Flotte, die sich wie eine einzige, abrufbare Stromquelle verhält.

Praxisbeispiel für KI-gesteuertes EV-Laden

ChargeScape, ein Joint Venture von BMW, Ford, Honda und Nissan, bündelt EVs 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 Spitzenereignissen im Netz zu exportieren. Dies macht EVs von einer Netzbürde zu einem abrufbaren Vermögenswert.

• Jedes Fahrzeug liefert ~5 kW Nachfragereduzierung durch gesteuertes Laden und bis zu ~20 kW Export durch bidirektionales Laden (V2G).⁹
• Der Aggregator EnergyHub senkte die EV-Ladespitzen durch KI-gestützte Verteilungsoptimierung um bis zu 50 % und verlagerte 2025 über 38.3k+ MWh Last in seiner VPP-Flotte.¹⁰

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 sie auf 103 hochwertige Kunden ein, die für 63 % des Lastverschiebungspotenzials verantwortlich sind.

• 3x höhere Lastverschiebung pro Automatisch als im Durchschnitt
• ~1 kW pro Automatisch über 20+ gesteuerte Ladeereignisse, verglichen mit branchenüblichen 0.2–0.3 kW.¹¹

KI-Versorgungsunternehmen für Abfall, Wasser und Waldbrand

9. Abfallmanagement

KI im Abfallmanagement sammelt und analysiert Daten über Abfallarten, -mengen und -muster, prognostiziert künftige Abfallmengen, identifiziert und sortiert wiederverwertbare Materialien und weggeworfene Lebensmittel mithilfe von Computer Vision und ML. Sie kann Abholpläne beeinflussen, Abfallentsorgung und Recyclingprozesse optimieren und das Ressourcenmanagement verbessern.

Praxisbeispiel für Abfallmanagement

Sortieranlagen für Wertstoffe (MRFs) haben mit kontaminiertem Ein-Stoffstrom-Abfall zu kämpfen, bei dem in der Regel weniger als die Hälfte des Eingangsmaterials 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 Folgendem führte:

• Erhöhte die Ausgangsreinheit einer Aluminiumlinie um 8 % und den Marktwert des Outputs um rund 20 %,
• Erhöhte die Reinheit einer Faserlinie um 12 %,
• Erzielte bis zu 33.000 Robotergriffe in einer 10-Stunden-Schicht, etwa doppelt so schnell wie die manuelle Sortierung.¹²

10. Überwachung der Wasserqualität

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

• Überwacht die Wasserqualität kontinuierlich und erkennt Verunreinigungen in Echtzeit.
• Verbessert Transparenz und Kontrolle über Wasserversorgungssysteme.
• Unterstützt schnelles Handeln bei Gesundheitsrisiken.

Praxisbeispiel für die Überwachung der Wasserqualität

Die Wasserbehörde von Phoenix nutzt die KI-gestützten Abwassersensoren von Kando, um die Abwasserqualität in Echtzeit zu überwachen. Das System markiert plötzliche Veränderungen des pH-Werts und der Temperatur, die durch illegale Einleitungen verursacht werden, damit das Team die Quelle finden und Schadstoffe isolieren kann, bevor sie die Kläranlage erreichen.

• 16 Sensoren, die im ersten Pilotprojekt im Abwassernetz installiert wurden
• Automatisierte Warnmeldungen und ein Dashboard mit Einleitungsschwerpunkten
• Unterstützt die Ziele der Stadt zur Wasserwiederverwendung.¹⁴

11. Erkennung und Prävention von Waldbrandrisiken

Kameras mit Computer Vision 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 über 630 KI-gestützte Erkennungskameras von Pano KI und Vegetationsintelligenz-Modelle von Overstory ein, um Brände in etwa 90 % seines Gebiets mit hohem Brandrisiko frühzeitig zu erkennen.

• Meldete 2025 im Vergleich zum Vorjahr einen Rückgang der Brände mit Vegetation als vermuteter Ursache um fast 50 %.
• Verbesserte Erkennungsgeschwindigkeit und trug dazu bei, vegetationsbedingte Brände zu reduzieren.¹⁵

Branchenunabhängige KI-Anwendungsfälle für Versorgungsunternehmen

12. Automatisierte Anlagenwartung

Energie- und Versorgungsunternehmen haben Schwierigkeiten, Defekte in kritischer Infrastruktur zu erkennen, was zu kostspieligen Ausfällen führt. KI analysiert Luftbilder, LiDAR-, Drohnen- und Satellitendaten, um Anlagenprobleme oder Vegetationsrisiken zu identifizieren, die Infrastruktur beschädigen könnten.

Beispielsweise können KI-gestützte Bilderkennung und Computer Vision von Drohnen aufgenommene Bilder von Anlagen analysieren und so eine schnelle Identifizierung potenzieller Ausfälle ermöglichen. Diese proaktive Überwachung minimiert Betriebsunterbrechungen und verringert die Brandgefahr rund um Stromleitungen, was letztlich die Ressourcenplanung optimiert.

Praxisbeispiel für automatisierte Anlagenwartung

Exelon, ein großes Energieunternehmen, wollte seine Netzwartungs- und Inspektionsprozesse verbessern. Mithilfe der KI-Tools von NVIDIA für Drohneninspektionen verbesserte Exelon seine Fähigkeiten zur Defekterkennung und erstellte beschriftete Beispiele für die Echtzeitbewertung.

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

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

13. KI-gestützte Contact Center & Automatisierung des Kundenerlebnisses

Alte Abrechnungs- und Kundenservice-Plattformen zwingen Servicemitarbeiter von Versorgungsunternehmen, zwischen unverbundenen Systemen zu wechseln, was zu hohen Abrechnungsfehlerquoten und verzögerten Lösungen führt. Die Vereinheitlichung von Kundendaten in einem KI-fähigen CRM ermöglicht es Versorgungsunternehmen, autonome KI-Agenten für Routineanfragen über Web, Mobilgeräte und E-Mail einzusetzen, während menschliche Mitarbeiter mit automatisierten Interaktionszusammenfassungen ausgestattet werden.

Praxisbeispiel für vollständige Plattform- & Abrechnungsautomatisierung

Die 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 wöchentlich eingespart pro Kundenservicemitarbeiter
• Zeit für die Identifizierung von Trennungen von 30 Stunden auf 7 Stunden pro Woche reduziert.¹⁷

Praxisbeispiel für autonome mobile KI-Agenten

ENGIE Belgium setzte Salesforce Agentforce in seiner Mobile App ein, um Tarife zu erklären, den Verbrauch zu analysieren und intelligentes EV-Laden über APIs zu automatisieren.

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

Praxisbeispiel für generative KI-E-Mail-Antworten

Octopus Energy implementierte generative KI, um E-Mail-Antworten auf Kundenanfragen zu automatisieren. Octopus Energy erreichte einen Kundenzufriedenheitswert von 80 % und übertraf menschliche Mitarbeiter um 15 %.¹⁹

14. Flottenoptimierung für Versorgungsfahrzeuge

Die komplexen Lieferketten des Energiesektors erfordern ein effizientes Logistikmanagement. KI verbessert die Koordination zwischen Betriebsteams und Lagern und optimiert Flottenmanagement und Routenplanung.

Beispielsweise optimiert KI die Routen von Versorgungsfahrzeugen bei Ausfällen und extremem Wetter, verkürzt Fahrzeiten und verbessert die Reaktionszeiten, um Dienstleistungen schneller wiederherzustellen. Dies führt zu besseren Lieferzeiten, geringeren Betriebskosten und einer besseren Abstimmung mit der Marktnachfrage.

Praxisbeispiel für Flottenoptimierung

Xylem Kendall, ein Vegetationsmanagement-Unternehmen mit über 5.500 Flottenfahrzeugen, sah sich Sicherheitsbedenken durch abgelenktes Fahren gegenüber, das laut Daten direkt mit der Handynutzung zusammenhing.

Um dies zu lösen, setzten sie Telematik der nächsten Generation und Motive KI-Dashcams ein, um Sicherheitswerte zu verfolgen, und installierten landesweit Freisprech-free-Halterungen, womit folgende Ergebnisse erzielt wurden:

• 5 % Verbesserung der allgemeinen Fahrersicherheitswerte.
• Echtzeit-Risikominderung durch Erkennung von abgelenktem Verhalten und sofortige Warnungen in der Kabine.
• Datengestütztes Coaching nach der Fahrt, das Vorgesetzten ermöglichte, Kameraaufnahmen für gezielte Sicherheitsschulungen zu nutzen.²⁰

15. Sicherheit von Umspannwerken

KI-basierte Videoanalysen verbessern die Sicherheit von Umspannwerken, indem sie unbefugtes Eindringen erkennen und die Sicherheit der Arbeiter überwachen, wodurch die Compliance verbessert und potenzielle Vorfälle reduziert werden.

Praxisbeispiel für die Sicherheit von Umspannwerken

US-Energieversorger sehen sich einem starken Anstieg physischer Angriffe und Kupferdiebstählen in Umspannwerken gegenüber, was den Druck erhöht, die physischen Sicherheitsanforderungen von NERC CIP-014 zu erfüllen. Herkömmliche Perimetermelder überhäufen die Bediener jedoch mit Fehlalarmen. Ein großes Umspannwerk kann pro Schicht 50 bis 200 Perimetermelder auslösen, wobei über 95 % davon Störauslöser durch Wildtiere, Wind oder Patrouillenfahrzeuge sind.

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

• Klassifizieren, was einen Alarm ausgelöst hat (Person, Fahrzeug, Tier), und reduziert so Störmeldungen, die bei Bedienern Alarmmüdigkeit verursachen
• Kombinieren thermische und visuelle Sensoren, sodass ein zweiter Sensor bestätigen muss, bevor ein Alarm eskaliert wird, und reduzieren so Fehleinsätze
• Nutzen dieselbe thermische und visuelle Hardware zur Früherkennung von Temperaturanomalien an Anlagen und schaffen so über die Sicherheit hinausgehenden Nutzen für die vorausschauende Wartung
• Ermöglichen Fernüberwachung in Echtzeit und eine schnellere Koordination mit den Strafverfolgungsbehörden während eines Vorfalls.²¹

16. Interne KI-Arbeitsplatz- & Wissensassistenten

Der Betrieb von Versorgungsunternehmen erfordert schnellen Zugriff auf umfangreiche interne Dokumentationen, Sicherheitsprotokolle und Betriebsabläufe. KI-gestützte interne virtuelle Assistenten fungieren als tägliche Produktivitäts-Copiloten für Mitarbeiter von Versorgungsunternehmen, optimieren die Informationssuche, beantworten interne Anfragen und reduzieren den Verwaltungsaufwand.

Praxisbeispiel für virtuelle Assistenten

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

• Verbesserte Mitarbeiterproduktivität und Informationszugriff
• Erhöhte Sicherheit und Betriebseffizienz
• Förderte die KI-Integration in den täglichen Betrieb für bessere Leistung.²²

KI-Versorgungsunternehmen für Telekommunikation

17. Zero-Touch-Netzwerkbetrieb

Zero-Touch-Netzwerkbetrieb umfasst den Einsatz von KI zur Automatisierung von Netzwerkmanagementaufgaben und reduziert so den Bedarf an menschlichem Eingreifen. Dazu gehören Selbstüberwachung, Selbstheilung und automatische Optimierung von Netzwerkressourcen. Durch die Integration digitaler Zwillinge und maschinellen Lernens können Telekommunikationsbetreiber eine höhere Servicezuverlässigkeit und Betriebseffizienz erreichen.

Praxisbeispiele für den Netzwerkbetrieb

Der dänische Netzbetreiber TDC NET nutzt Ericssons Predictive Cell Energy Management, ein KI-System, das den Verkehr vorhersagt und den Energieverbrauch des Funknetzes automatisch ohne menschliches Zutun anpasst. Bis 2025 wurde das Unternehmen als erste Implementierung weltweit mit Netzwerkautonomie der Stufe 4 verifiziert, der zweithöchsten Stufe auf der Skala des TM Forum für selbststeuernde Netze, und erzielte:

• Läuft seit 2024 im Live-Netz von TDC NET
• Etwa 5 % weniger Energie pro übertragenem GB Daten.²³

18. Netzwerkoptimierung und -management

KI-gesteuerte Netzwerkoptimierungs- und -managementsysteme analysieren große Datenmengen, um potenzielle Probleme vorherzusagen und zu beheben, bevor sie die Dienste beeinträchtigen.

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 Optimierungsmaßnahmen ohne menschliches Eingreifen durchgeführt
• Stabile Verbindung trotz eines Anstiegs des Datenverkehrs um 40 %.²⁴

19. 5G Network Slicing

Durch die Ermöglichung der Virtualisierung von Netzwerkfunktionen unterstützt KI 5G Network Slicing und ermöglicht es Telekommunikationsbetreibern, Netzwerksegmente für verschiedene Anwendungsfälle und Kundenbedürfnisse zu erstellen und zuzuweisen.

Praxisbeispiel für Network Slicing

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

• Netzwerk-Slices passen sich automatisch an die reale Nachfrage an
• Zu den Anwendungsfällen gehören zusätzliche Kapazität auf Abruf und reservierte Kapazität für Großveranstaltungen.²⁵

20. Datenverkehrsmanagement

KI-gestütztes Datenverkehrsmanagement optimiert die Zuweisung von Netzwerkbandbreite basierend auf der Echtzeitnachfrage. Dadurch wird sichergestellt, dass die Netzwerkleistung in Spitzenzeiten aufrechterhalten wird, was zu einer besseren Benutzererfahrung und einer effizienteren Ressourcennutzung führt.

Praxisbeispiel für Datenverkehrsmanagement

Optus testete Ericssons KI-native Verbindungsanpassung, die feste Regeln durch KI-Entscheidungen in Echtzeit darüber 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 Signalverhältnissen
• Keine zusätzliche Hardware oder Frequenz erforderlich.²⁶

KI-Versorgungsunternehmen für CRM

In das Kundenbeziehungsmanagement (CRM) integrierte KI-Agenten und Copiloten bearbeiten Routineanfragen, summarize Interaktionen für menschliche Agenten und koordinieren Außendienstarbeiten.

21. KI-gesteuerte Außendienstoptimierung & Koordination von Kundenbesuchen

Unterschiedliche Planungssysteme und unkoordinierte Kundenkommunikation führen zu ineffizienten Außendienstrouten, hohen Servicekosten und kostspieligen verpassten Vor-Ort-Terminen. KI-gesteuerte Außendienstplattformen optimieren die Disposition von Technikern und das Vorfallmanagement und senden gleichzeitig automatisierte, kanalübergreifende Erinnerungen an Bewohner, um einen erfolgreichen Zugang zu gewährleisten.

Praxisbeispiel für interne Disposition & Vorfalloptimierung

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

• 39 % Steigerung der Gesamtproduktivität
• 30 % Steigerung der Außendienstproduktivität
• 25 % Reduzierung von Fehlervorfällen
• 20 % Senkung der Servicezeitkosten.²⁷

Praxisbeispiel für Bewohnerkommunikation & Terminkoordination

Sureserve implementierte Creatio Service mit WhatsApp-zentrierter Bewohnerkommunikation, um automatisierte Terminerinnerungen, Bestätigungen und Self-Service-Optionen zur Terminverschiebung zu senden.

• Mobilisiert täglich 4.000 Techniker in 1.2 Millionen Objekten
• Deutlich verbesserte Erstreparaturquoten und Auslastung der Belegschaft
• Ermöglichte Datenaktualisierungen während Besprechungen, die früher Wochen an Entwicklung erforderten..²⁸

22. KI-gesteuertes Kunden-Onboarding und Vertragsaktivierung

Komplexe Vertragsbedingungen, unklare Starttermine und Zeitpläne für die Zähleraktivierung führen zu hohen eingehenden Anrufzahlen und fehlgeschlagenen Kunden-Onboardings. CRM-basierte KI-Agenten nutzen vereinheitlichte Vertragsdaten und Wissensdatenbanken, um Onboarding-Fragen unmittelbar nach Vertragsunterzeichnung zu beantworten.

Praxisbeispiel für KI-gesteuertes Kunden-Onboarding

ENGIE Italy bettete Salesforce Agentforce in Willkommens-E-Mails ein und bot Neukunden einen direkten Self-Service-Portallink, um spezifische Fragen zum Onboarding und Vertrag zu stellen.

Ergebnisse:

• 3x höhere Klickraten (auf 4,5 % steigend) bei E-Mails mit dem KI-Portallink
• Deutlicher Rückgang fehlgeschlagener Onboardings bei der Aktivierung neuer Kunden.¹⁸

23. Vereinheitlichtes CRM für den Vertrieb sauberer Energie und Feldinstallation

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 Außendienstplanung, während KI-gestützte Arbeitsauftragszusammenfassungen doppelte Backoffice-Aufgaben eliminieren.

Praxisbeispiel für vereinheitlichtes CRM

Um seine Solar- und EV-Installationsdienste zu skalieren, musste E.ON UK Vertriebspipelines mit der Außendienstplanung verbinden und Backoffice-Ineffizienzen beseitigen. Das Unternehmen implementierte Microsoft Dynamics 365 (Sales und Field Service) zusammen mit KI-gesteuerten Copilot-Arbeitsauftragszusammenfassungen, um die Workflows der Techniker zu optimieren.

• Verbesserte Ersterfolgsquoten bei Installationen im Außendienst
• 20 % kürzere Dauer der Außendienstinstallation
• Beseitigte einen manuellen 20-minütigen Objektübergabeprozess pro Standort.²⁹

KI-Versorgungsunternehmen für Backoffice-Betrieb

24. Meter-to-Cash- und Abrechnungsautomatisierung

Meter-to-Cash umfasst jeden Schritt vom Ablesen des Zählers bis zum Zahlungseingang: Validierung der Zählerdaten, Berechnung von Rechnungen, Versand von Rechnungen und Verarbeitung von Zahlungen. Versorgungsunternehmen führen diese Schritte als große nächtliche Stapelverarbeitungen aus, sodass ein einziger fehlgeschlagener Job Tausende von Rechnungen verzögern kann.

Workload-Automatisierungstools führen diese Jobs Ende-zu-Ende aus und melden Verzögerungen, bevor Kunden sie bemerken. Sie liefern außerdem saubere Abrechnungsdaten rechtzeitig an die KI-Modelle, die darauf angewiesen sind.

Praxisbeispiel für SAP-Meter-to-Cash-Automatisierung

Die Stadtwerke München (SWM) versorgen München mit Strom, Gas, Fernwärme und Wasser. Ihre Mitarbeiter starteten täglich 60–70 SAP-Abrechnungsprozesse von Hand. SWM wechselte zu Redwoods RunMyJobs, um diese Abläufe zu automatisieren.

Ergebnisse:

• Meter-to-Cash-Verarbeitungszeit von 14 Stunden auf 8 Stunden reduziert
• 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, Anlagenverfolgung und Genehmigungen, die oft in Tabellenkalkulationen und E-Mails stattfinden. 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 einzuführen. Mitarbeiter erstellten Apps zur Verfolgung von Geräten an Einsatzorten, einen KI-Chatbot für Service-Desk-Fragen und Bots, die Abrechnungsdaten abgleichen.

Ergebnisse:

• 300+ Lösungen, die jährlich Einsparungen von rund 75 Millionen US-Dollar erwirtschaften,
• 132 Lösungen in weniger als einem Jahr in neun Geschäftsbereichen geliefert.³¹

Warum sollten wir KI in der Versorgungswirtschaft einsetzen?

Hier sind die Gründe für den Einsatz von KI in der Versorgungswirtschaft:

Anstieg der Stromnachfrage

Die Stromnachfrage erfordert einen Kapazitätsausbau, ohne die Versorgungssicherheit oder Bezahlbarkeit zu gefährden. KI-Technologien können diesen Übergang durch intelligentere Nachfrageprognosen und Betriebsoptimierung unterstützen.

• Die Stromnachfrage wird bis 2032 voraussichtlich jährlich um 1,4 % steigen, was einem kumulierten Anstieg von 46 % entspricht.³²
• In den USA wird bis 2030 eine zusätzliche Stromnachfrage von 120 GW erwartet, darunter 60 GW aus Rechenzentren, was in etwa dem italienischen Spitzenenergieverbrauch von 2024 entspricht.³³
• In den USA stiegen die Strompreise für Haushalte von 2022 bis 2025 um etwa 13 %.³⁴
• KI-gesteuerte Planung kann Verbesserungen der Außendienstproduktivität von 25–30 % erzielen und so Personal- und Anlagenmanagement verbessern.³²

Investitionsmöglichkeiten in der Versorgungswirtschaft

Das Zusammenspiel von Digitalisierung und Infrastrukturmodernisierung schafft erhebliches Investitionspotenzial im Versorgungssektor. KI-gestützte Analysen können eine intelligentere Kapitalallokation vorantreiben und Versorgungsunternehmen helfen, Wert aus neuen Nachfragetrends zu schöpfen und die Anlagenleistung zu optimieren.

• Versorgungsaktien sind derzeit um 5 % unterbewertet und spiegeln die wachsenden Auswirkungen der Rechenzentrumsnachfrage noch nicht wider.³²
• US-Energieversorger werden voraussichtlich zwischen 2025 und 2029 1.1 Billionen US-Dollar investieren, um die alternde Infrastruktur zu modernisieren und die Netzkapazität zu erweitern.³⁵
• Durch Erkenntnisse aus maschinellem Lernen können Versorgungsunternehmen bis zu 80 % des Kapitals basierend auf dem Anlagenzustand umschichten und so Zuverlässigkeit und Resilienz stärken.³²

KI-Analysen können Verbrauchs- und Preistrends aufdecken, intelligentere Investitionsentscheidungen vorantreiben und den ROI verbessern. KI-gesteuertes Anlagenmanagement kann Versorgungsunternehmen helfen, Investitionsprioritäten zu setzen und Überbauung zu vermeiden, insbesondere da Infrastrukturbeschränkungen und Inflation die Kosten in der gesamten Lieferkette erhöhen.

Wachstum der Rechenzentrumsnachfrage

Der Betrieb von Rechenzentren erhöht den Energieverbrauch, der mit KI optimiert werden kann:

• Der Strombedarf von Rechenzentren könnte sich bis 2030 verdoppeln, wobei in einem Wachstumsszenario bis 2032 ein Anstieg um 131 % erwartet wird.³²
• Große Pläne der KI-Branche verbrauchen Strom im Maßstab ganzer Städte.
  • Zum Beispiel erfordert die jüngste 10-Gigawatt-Rechenzentrumspartnerschaft zwischen OpenAI und Nvidia so viel Strom wie New York City während des sommerlichen Spitzenverbrauchs.³³
• Projekte für erneuerbare Energien machen inzwischen über 90 % aller neuen Kapazitäten aus, die auf Netzanschlüsse warten, was zeigt, wie KI-gestützte Planungs- und Prognosetools die Energiewende beschleunigen werden.³³
• KI hat die Wärmeleistung oder den Ertrag fossiler und erneuerbarer Erzeugungsanlagen um 2–5 % verbessert und so messbare Effizienzgewinne erzielt.³²

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Lösungen und Tools für KI-Versorgungsunternehmen

Energieunternehmen können von diesen hochmodernen Technologiefortschritten profitieren:

• KI-gestütztes CRM, um Contact Center, Meter-to-Cash und Außendienst in einem Kundendatensatz zu verbinden
• Servicemanagement-Tools für den Außendienst zur Verbesserung der Erstreparaturquoten bei Zähler-, Leitungs- und Umspannwerksarbeiten
• Workload-Automatisierung und Enterprise-Job-Scheduling-Software, um Abrechnungs- und Datenjobs pünktlich und mit weniger manuellen Fehlern auszuführen
• KI-gesteuerte Cybersicherheitstools zur Erkennung und Eindämmung von Bedrohungen in vernetzten Netz- und IT-Systemen
• ML-Algorithmen wie Computer Vision, Predictive Analytics und NLP, um Anlagenprobleme zu erkennen und Kundenanfragen in Echtzeit zu beantworten
• IoT-Geräte und intelligente Zähler zur Überwachung der Netzleistung und Unterstützung zustandsbasierter Wartung, mit Edge Computing und 5G für schnellere Reaktion
• Generative KI, um Kundenkommunikation zu entwerfen, Arbeitsaufträge zu summarize und Mitarbeiterfragen anhand interner Dokumente zu beantworten
• Agentic AI zur Koordination mehrstufiger Prozesse über Erzeugung, Verteilung und Kundensysteme hinweg
• Dateninfrastruktur und Cloud-Plattformen zur Vereinheitlichung von Zähler-, Netz- und Kundendaten für KI-Modelle
• Digitale Zwillinge zur Simulation der Anlagen- und Netzleistung unter verschiedenen Szenarien
• Dezentrales Energie- und Ressourcenmanagement:
  • Smart-Grid-Lösungen zum Ausgleich des Energieflusses und zur Integration erneuerbarer Energien
  • Dezentrale Energieressourcen-Managementsysteme (DERMS) zur Verwaltung von Solaranlagen, Batterien und anderen dezentralen Ressourcen
  • Energiemanagementsysteme (EMS) zur Optimierung von Energieerzeugung, -speicherung und -verbrauch
  • Blockchain- und Distributed-Ledger-Technologien (DLT) zur Unterstützung von Peer-to-Peer-Energiehandel, automatisierter Abrechnung und CO2-Zertifikatsverfolgung

Herausforderungen für KI-Versorgungsunternehmen

Hier sind einige Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Versorgungswirtschaft:

• Datenschutz: Das Training von KI-Systemen erfordert große Datenmengen, was Bedenken hinsichtlich des Schutzes von Kundendaten aufwirft.
• KI-Verzerrung: KI-Systeme können Verzerrungen aufweisen, die zu einer unfairen Behandlung von Kunden oder Mitarbeitern führen können. Menschliche Aufsicht ist erforderlich, um KI-Verzerrungen zu begegnen und ethische Standards zu erfüllen.
• Integration von Altsystemen: Das Netz läuft häufig auf jahrzehntealten SCADA-, OT- und Abrechnungssystemen. Die Anbindung von KI-Modellen an diese Infrastruktur ist oft der größte Kosten- und Zeitfaktor in einem KI-Projekt von Versorgungsunternehmen.
• Regulatorische und Compliance-Auflagen: Versorgungsunternehmen unterliegen der Tarifregulierung. Neue KI-gesteuerte Investitionen, dynamische Preisgestaltung und automatisierte Entscheidungen müssen den Anforderungen der Regulierungsbehörden, der Erklärbarkeit und der Prüfung genügen. Dies verlangsamt die Einführung im Vergleich zu unregulierten Branchen. Erfahren Sie mehr über KI-Compliance.
• Datenqualität und -verfügbarkeit: Modelle sind nur so gut wie die Zähler-, Sensor- und Anlagendaten dahinter. Lückenhafte, inkonsistente oder schlecht gekennzeichnete historische Daten schränken die Genauigkeit von Prognosen und vorausschauender Wartung ein. Erfahren Sie mehr über Herausforderungen und Lösungen der KI-Datenqualität.
• Cybersicherheit und erweiterte Angriffsfläche: Die Anbindung weiterer Anlagen (IoT-Sensoren, intelligente Zähler, Edge-Geräte) und die Automatisierung von Steuerungsmaßnahmen erhöhen die Gefährdung. KI-Systeme können Ziel von Datenvergiftung oder Modellmanipulation werden.

Entdecken Sie weitere KI-Risiken und -Herausforderungen.

KI-Versorgungsunternehmen Fallstudien

Weiterführende Literatur

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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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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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