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Thüga Aktiengesellschaft

Machine Learning befeuert die Energiewende

Wolfgang Herrmann ist IT-Fachjournalist und Editorial Lead des Wettbewerbs "CIO des Jahres". Der langjährige Editorial Manager des CIO-Magazins war unter anderem Deputy Editorial Director der IDG-Publikationen COMPUTERWOCHE und CIO sowie Chefredakteur der Schwesterpublikation TecChannel.
Die Thüga Aktiengesellschaft nutzt künstliche Intelligenz für die kommunale Energiewirtschaft und kooperiert dazu mit dem Startup Geospin.

Mit ihren angeschlossenen Stadtwerken besitzt die Thüga-Gruppe einen Schatz, den viele Tech-Unternehmen mit Ambitionen im Bereich Machine LearningMachine Learning gerne hätten: Jede Menge Daten zur Nutzung diverser EnergieprodukteEnergieprodukte. Das Know-how zur Auswertung der Daten holte sich die ThügaThüga über eine Kooperation mit dem Startup Geospin, einer Ausgründung der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. Top-500-Firmenprofil für Thüga Alles zu Machine Learning auf CIO.de Top-Firmen der Branche Energie u. Rohstoffe

Um die Energiewende zu beschleunigen, setzt die Thüga Gruppe auf Big Data und Machine Learning.
Um die Energiewende zu beschleunigen, setzt die Thüga Gruppe auf Big Data und Machine Learning.
Foto: PhotographyByMK - shutterstock.com

Die Idee dahinter erläutert erläutert Evamaria Zauner, Projektmanagerin Kompetenzcenter InnovationInnovation bei der Thüga AG: "Mit der Kooperation bringen wir Daten von Stadtwerken mit Expertise aus dem Bereich Big DataBig Data und Machine Learning zusammen, um komplexe Zusammenhänge aufzuarbeiten, die Entscheidungsfindung zu unterstützen und so die Energiewende zu beschleunigen." Alles zu Big Data auf CIO.de Alles zu Innovation auf CIO.de

Ein konkretes Beispiel ist die Ladepotenzialanalyse. Dahinter verbirgt sich ein auf empirischen Daten der Stadtwerke und Machine-Learning-Methoden basierendes Prognose-Tool, das optimale Standorte für öffentliche Ladesäulen identifiziert. Die Nutzer profitieren von einer guten Erreichbarkeit der Ladesäulen, während die Betreiber die Auslastung der Systeme verbessern und so ihre Wirtschaftlichkeit erhöhen können.

Evamaria Zauner, Thüga AG: "Unterschiedliche Kulturen und Arbeitsweisen etablierter Unternehmen und eines Startups müssen zusammenkommen, so dass jeder das Beste aus beiden Welten für sich nutzen kann."
Evamaria Zauner, Thüga AG: "Unterschiedliche Kulturen und Arbeitsweisen etablierter Unternehmen und eines Startups müssen zusammenkommen, so dass jeder das Beste aus beiden Welten für sich nutzen kann."
Foto: Thüga AG

Zauner: "Im Gegensatz zu den bisherigen Verfahren werden durch den intelligenten Algorithmus mehr als 700 verschiedene Einflussfaktoren objektiv ausgewertet". Zugleich erspare man sich den hohen manueller Aufwand zur Bewertung einiger weniger Aspekte.

In einem weiteren Projekt nutzt die Thüga Machine Learning, um besonders affine Kunden für neue Produkte wie beispielsweise Photovoltaik-Speicher zu identifizieren. Der daraus entstandene "Kundenfinder", ermöglicht es den Stadtwerken, hochwertige Leads zu generieren und die Conversion Rates zu steigern.

Um gewonnene Erkenntnisse in der Praxis zu nutzen, braucht es mehr als nur technologische Expertise und große Datenmengen, resümiert Zauner: "Unterschiedliche Kulturen und Arbeitsweisen etablierter Unternehmen und eines Startups müssen zusammenkommen, so dass jeder das Beste aus beiden Welten für sich nutzen kann."

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