Process Mining in der Energiewirtschaft

Die Anforderungen der Energiewende und der digitale Wandel verändern die deutsche Energiewirtschaft auf vielen Ebenen. Daten nehmen innerhalb dieser Veränderung eine große Rolle ein, weshalb die Digital Operations der Energieversorger, Energiehändler und Netzbetreiber an die neuen Voraussetzungen angepasst werden müssen.

Process Mining ist deshalb auch für die Energieunternehmen ein zentrales Mittel, um die IT für automatisiert ablaufende, datenbasierte Geschäftsprozesse vorzubereiten – und diese zu beschleunigen. Damit wird Process Mining nicht nur zu einem wichtigen Faktor für den wirtschaftlichen Erfolg der Unternehmen, sondern in gleicher Weise für eine erfolgreiche Energiewende.

Komplexe Prozesse erfordern effiziente Lösungen

Das höhere Datenaufkommen ist unter diesen Voraussetzungen zwar eine zusätzliche Chance für die Unternehmen, es trägt aber gleichzeitig zu noch mehr Komplexität der Prozesse bei. Die IT der Energieunternehmen muss verschiedene Produkte, Abteilungen und Interaktionen – mit Partnern, Kunden etc. – und die dazugehörigen Daten sammeln, verarbeiten und abbilden können.

Ohne Prozessoptimierung wird das nicht funktionieren, da sich die Umstände des Marktes stetig ändern. Teile dieser Veränderung sind durch gesetzliche Vorgaben gewollt, etwa der Wechsel zu einer dezentralen Energieversorgung, die neue Wettbewerber auf den Plan ruft oder die Ausweitung intelligenter Stromnetze.

Andere Aspekte sind Teil einer größeren technologischen Entwicklung, wozu die Bedeutung der Digitalisierung gehört. In allen Fällen müssen die etablierten Unternehmen für ausreichende Flexibilität ihrer IT-Umgebung sorgen. Ein genauer Einblick in die vorhandenen Daten und die damit verbundenen Prozesse ist dazu unerlässlich.

Process Mining als Schlüsseltechnologie 

Ohne ein grundlegendes Verständnis für die Prozesse im Unternehmen sind Verbesserungen kaum möglich. An dieser Stelle setzt das Process Mining an, das genau diese Prozesse abbildet und anhand der Ergebnisse einen Vergleich zwischen dem aktuellen Ist- und dem gewünschten Soll-Zustand erlaubt. 

Die Analysen, für deren Durchführung auch die Expertise von Partnerunternehmen genutzt wird, bilden wiederum die Grundlage für Optimierungen bis hin zur Entwicklung von neuen Geschäftsmodellen. Dabei können die Digital Operations gleich in Richtung Automatisierung angepasst werden. Die Prozessstrukturen können somit agiler und flexibler sowie kosteneffizienter gestaltet werden. Um auf die Veränderungen des Marktes besser reagieren zu können, müssen die Unternehmen die Operationalisierung weiter vorantreiben.

Die wichtigsten Gründe hierfür wurden bereits angeschnitten:

• Big Data bleibt einer der Megatrends. Dazu tragen alleine die zu erwartenden Daten zu Energiegewinnung und -verbrauch bei, die in zunehmend smarteren Versorgungsnetzen gesammelt werden. Daneben wird die Kundeninteraktion eine zentrale Rolle spielen.

• Überhaupt müssen die Kunden in den Mittelpunkt gerückt werden, nicht nur im Bereich Kommunikation. Ein dezentrales Energieversorgungssystem eröffnet den Verbrauchern neue, weitreichende Entscheidungsmöglichkeiten bei der Wahl ihres Anbieters. Entsprechend wichtig ist, Kundenbedürfnisse genau zu erfassen und Produkte wie Dienstleistungen auf diese zuzuschneiden.

• Der Wettbewerbs- und Kostendruck wirkt aber nicht nur in dieser Hinsicht, er betrifft im Grunde alle Unternehmensbereiche. Effizientere Prozesse senken in diesem Zusammenhang nicht nur die Kosten, sondern stellen auch einen Wettbewerbsvorteil gegenüber weniger agilen Konkurrenten dar.

• Um den technologischen Fortschritt wirtschaftlich relevant nutzen zu können, bietet Process Mining einen guten Ansatz, um Potenziale für die Integration neuer Technologien zu finden.

Einsatzmöglichkeiten für Process Mining

Process Mining kann in diesem Sinne in unterschiedlichsten Bereichen helfen, Optimierungspotenziale zu ermitteln und Verbesserungen zu initiieren. 

IT-Strukturen und Prozesse

Grundlegende Maßnahmen bei den vorhandenen IT-Strukturen und den bereits implementierten Prozessen sind dabei eine der Kernaufgaben. Die Performance der bestehenden IT-Infrastruktur kann nach der Analyse einem gewünschten Soll-Zustand gegenübergestellt werden. Gezielte Maßnahmen bewirken dann die ersten Verbesserungen.

Analyse von Massendaten

Verkaufsprozesse umfassen unter Umständen viele Einzelschritte, die besser koordiniert werden können. Durch Optimierungen der Abläufe ist der Zeitaufwand für Unternehmen wie Kunden so gering wie möglich. Das erhöht die Kundenzufriedenheit und sorgt etwa im Zahlungs- und Forderungsmanagement dafür, dass Umsätze zeitig realisiert werden können.

Automatisierungspotenziale

Automatisierung ist eine Schlüsseltechnologie, um Prozesse zu vereinfachen und sie dadurch effizienter und skalierbarer zu machen. Sie bedeutet schnellere Abläufe, eine bessere Nutzung von Ressourcen und damit eine verbesserte Kosteneffizienz.
Neben diesen allgemeinen Bereichen bietet Process Mining auch Potenziale für konkretere Prozesse.

Hierunter fallen etwa:

• Interne Revisionsprüfungen, bei denen die Methode eingesetzt werden kann, um interne Kontrollsysteme auf ihre Wirksamkeit oder die Einhaltung von Betriebsvorgaben zu überprüfen.
• Bei monatlichen Abschlussprozessen, die in einem umfassenden Report zusammenfließen, müssen verschiedenste Prozesse berücksichtigt werden. Um eine nachvollziehbare Abbildung etwa der Kostenströme zu erhalten, sind effiziente Prozesse unabdingbar.
• In ähnlicher Weise sorgt Process Mining in Einkauf und Verkauf für höhere Effizienz, etwa durch verbesserte Analysen und Bearbeitung von Rechnungen oder optimierte Zahlungseingangsprozesse.
• Selbst in den HR-Abteilungen lassen sich Prozesse – vor allem in der Kommunikation – verbessern und somit Einstellungsverfahren beschleunigen.

In allen Fällen werden aus Informationen, die mit entsprechenden Analysetools aus den IT-System gefiltert werden, die realen Prozesse abgebildet. Da dies in Echtzeit durchgeführt werden kann, ist jederzeit ein detaillierter Einblick und mehr Transparenz möglich. 

Näher an den Kunden mit verbesserten Prozessen

Optimierungsbedarf im Zuge der Digitalisierung der Energiewirtschaft besteht entlang der Wertschöpfungskette in allen Bereichen. Dabei geht es für die Unternehmen selbstverständlich darum, Potenziale im Sinne der Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit zu erschließen.

Voraussetzung hierfür ist allerdings, dass der Blick bei der Prozessoptimierung nicht nur nach innen auf die Belange der Unternehmen gerichtet ist. Im Zentrum aller Bemühungen um eine Verbesserung, das zeigt der Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft auf in seinem Überblick zur digitalen Energiewirtschaft, muss der Kunde stehen. Langfristige und ertragreiche Kundenbindung kann nur dann stattfinden, wenn die Bedürfnisse aller Kunden an jedem Punkt der Wertschöpfungskette berücksichtigt werden.

Beispiel Messwesen

Der Smart Meter Rollout ist beschlossene Sache, in den kommenden Jahren werden die deutschen Haushalte mit digitalen Stromzählern oder intelligenten Messsystemen (Smart Meter) ausgestattet. Stromanbieter und Netzbetreiber erhalten so detailliertere Daten zum Stromverbrauch und zum Verbrauchsverhalten ihrer Kunden. Die notwendigen IT-Strukturen und Prozesse vorausgesetzt, ist damit künftig ein großflächiges Echtzeit-Datenmanagement möglich:

• Der Energieverbrauch kann transparent visualisiert werden. So erhalten die Kunden Möglichkeiten für die Optimierung ihres Verbrauchs.

• Auf Basis der ermittelten Echtzeit-Werte lassen sich individuelle Tarife entwickeln, die sich am Verbrauchsverhalten orientieren. 

Um sinnvolle Dienstleistungen anbieten zu können, muss die Datenanalyse der Energieversorger und Netzbetreiber so effizient wie möglich funktionieren. Smart Metering verdeutlicht, für einen einzelnen Bereich der Energiewirtschaft, wie technologische Neuerungen und digitale Prozesse zu weitreichenden Veränderungen in den Unternehmen und in deren Beziehung zu ihren Kunden führen. 

Process Mining hilft in diesem Fall, aus der Vielzahl der Verbrauchsdaten individuelle Lösungen anzubieten. Gleichzeitig kann auf einer größeren Ebene für mehr Effizienz im gesamten Energiesektor gesorgt werden, wenn die Daten über das Verbrauchsverhalten Rückschlüsse in die Bereitstellung von Strom und die Stabilisierung der Netze einfließen können. Gerade vor dem Hintergrund, dass viele Kunden gleichzeitig Energielieferanten sind, gewinnt das Echtzeit-Datenmanagement für Verbrauch und Einspeisung an Bedeutung – nicht zuletzt für die laufende Energiewende in Deutschland.