Die zwei großen Vorstandsressorts Assets (Kraftwerke, Energieerzeugung) und Commercial (Energie­handel) hätten bei Uniper unterschiedliche IT-Anfor­derungen. Dementsprechend habe man für beide Bereiche jeweils einen dedizierten IT-Chef eingesetzt. Sowohl der "Head of Asset IT" als auch der "Head of IT Trading" berichten direkt an den CIO.

Predictive Maintenance bei Uniper

Ähnliches gilt für das Thema Innovationen. Die entstünden in der Regel vor Ort in den Kraftwerken oder in den Fachabteilungen, erläutert Bunyan. "Wir fragen uns natürlich immer wieder: Muss DigitalisierungDigitalisierung am 'Edge' passieren, oder sollten wir sie zentral steuern?" Eine pauschale Antwort gebe es nicht. Beispiel Predictive Maintenance: "Das ist für uns nichts Neues." Alles zu Digitalisierung auf CIO.de

In den eigenen Kraftwerken beschäftige man sich seit jeher damit, wie der Ausfall von Komponenten verhindert werden könne, welche Wartungsintervalle sinnvoll seien, oder wann ein Teil vorsorglich ausgetauscht werden sollte. Heute gebe es dafür aber ganz andere Tools. Gerade mit cloudbasierten Analytics-Diensten könne man einschlägige Aufgaben auf einem höheren Niveau angehen und die Effizienz im Kraftwerksbetrieb steigern.

Geht es um vorausschauende Wartung, gehen die Pläne des Uniper-Managements noch weiter. Man wolle sich in diesem Feld als Dienstleister etablieren, der anderen Unternehmen hilft, Kraftwerke effizienter zu betreiben, sagt der IT-Chef. "Predictive-Maintenance-as-a-Service" nennt er das neue Geschäftsfeld. Uniper habe mit seiner umfassenden Erfahrung im Kraftwerks­betrieb dafür eigene Software entwickelt, die man auch anderen Firmen zur Verfügung stelle, beispielsweise in China, Brasilien und Australien. Entsprechende Software-Services würden mittlerweile auch von Microsoft selbst über die Azure-Cloud angeboten.

Machine Learning im Energiehandel

Sowohl in der Energieerzeugung als auch im Energiehandel setzt Uniper verstärkt auf Machine Learning. Bunyan: "Natürlich helfen uns solche Algorithmen im Bereich Predictive Maintenance, wenn es etwa darum geht, wie stabil eine Anlage läuft." Aber auch im Energiehandel, der zweiten großen Säule des Unternehmens, gewinne künstliche Intelligenzkünstliche Intelligenz (KI) an Bedeutung. Eigenen Angaben zufolge kommt Uniper auf ein jähr­liches Handelsvolumen von 60 Milliarden Euro. Schon kleine Verbesserungen können sich auf die Profitabilität auswirken. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de

"Wir nutzen Machine Learning beispielsweise, um komplexe Energiemärkte zu analysieren", erläutert Bunyan. "Damit können unsere Händler lukrative Marktsituationen optimal erkennen und in gewinnbringende Transaktionen umsetzen." Händler würden damit in die Lage versetzt, nicht nur schneller zu reagieren, sondern auch bessere Entscheidungen zu treffen: "Energiehandel ist generell ein riskantes Geschäft. Umso wichtiger ist für uns ein effektives Risiko-Management." Auch dabei könne maschinelles Lernen helfen. Für die Handelsprozesse selbst verwendet Uniper zunehmend Softwareroboter. Dabei steht laut Bunyan nicht nur die Effizienz im Mittelpunkt: "Wir können damit Transaktionen auch viel feingranularer abwickeln."

Lessons learned

Die frühe Entscheidung, die IT aus dem EON-Rechenzentrum zu holen, habe sich ausgezahlt, resümiert Bunyan. "Als die Deadline für den RZ-Auszug da war, fingen wir mit der Umsetzung an, statt immer wieder darüber zu reden, ob ein Cloud-Kurs grundsätzlich sinnvoll ist." Viele Bedenken im Vorfeld hätten sich um das Thema Sicherheit und DatenschutzDatenschutz gedreht. Längst nicht immer seien sie von ausgewiesenen Experten vorgebracht worden. Heute wisse man: "Wir sind den richtigen Weg gegangen." Alles zu Datenschutz auf CIO.de

Lässt sich das Glücksgefühl eines CIOs in Zahlen fassen? Bunyan wagt einen Versuch: "Natürlich freut man sich, wenn die harte Arbeit am Ende zu messbaren Ergebnissen führt. Die Total Costs of Ownership unserer IT sind seit dem Carve-out um 30 Prozent gesunken."