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KI-basierte Textanalyse für die Energiewirtschaft

14.08.2023 – ca. 40 Min. Lesezeit – Zurück zur Startseite – Alle Blog-Artikel

Die gekonnte Verarbeitung und Nutzung von Daten ist die Grundlage jeder Digitalisierungsinitiative. Diese Erkenntnis hat sich mittlerweile durchgesetzt. Künstliche Intelligenz (KI) als “höchste Ausbaustufe” der Datennutzung erfährt derzeit durch ChatGPT eine enorme Aufmerksamkeit. Abseits vom Hype haben die aktuellsten Entwicklungen die Verarbeitung von Sprache, oder genauer gesagt von Texten, auf ein neues Niveau gehoben. In diesem Artikel wollen wir Ihnen zeigen, was ChatGPT & Co. im Kontext der Energiewirtschaft leisten können, was das Neue daran ist und wie man diese Tools in der Praxis einsetzen kann.

Textanalyse für die Energiewirtschaft: Aktuelle Herausforderungen

Unternehmen der Energiewirtschaft, seien es Energieversorger, Hersteller und Betreiber von Energieanlagen oder Netzbetreiber besitzen wahre Datenschätze. An jedem Punkt im Unternehmen und in der Energienutzung fallen Datenpunkte an: 

​Betriebsdaten

​​​​Betriebsdaten umfassen Informationen zur Stromerzeugung, Fehler- und Störungsmeldung oder der Netzauslastung.

Markt- und Preisdaten

Markt- und Preisdaten umfassen die Entwicklungen auf dem Energiemarkt, Informationen zur Preisgestaltung von Energieprodukten, Investorenvolumen und Transaktionen.

Umweltdaten

Daten zu Umweltauflagen, CO2-Emissionen, erneuerbarer Energieerzeugung, Umweltindikatoren und Umweltauswirkungen von Energietechnologien fallen in diese Kategorie

​Kunden- und Verbrauchsdaten

​​​​Das Wissen über Kundenprofile, Vertragsdaten, Kunden-Anfragen und Abrechnungsmuster beinhaltet wertvolle geschäftsrelevante Informationen.

Häufig liegt bei Digitalisierungsinitiativen der Fokus auf zahlenbasierten Datenpunkten, die sich einfacher strukturieren und verdichten lassen. Textuelle Daten werden dabei häufig nicht berücksichtigt. Dabei liegen Informationen für wichtige Geschäftsentscheidungen in unzähligen Dokumenten versteckt, beispielsweise in Statusberichten und Servicereports. Diese Art von Dokumenten liegen häufig als PDF- oder Word-Dokumente vor, können also prinzipiell auch digital weiterverarbeitet werden. Die Herausforderung liegt in der Verdichtung und Extraktion des darin enthaltenen Informationsgehalts.  Eine manuelle Verarbeitung scheidet aufgrund des hohen Zeitaufwands von vornherein aus. Auch eine automatisierte Textanalyse wird bisher oft als zu teuer und zu fehlerbehaftet angesehen.

Wissensgewinn durch KI-gestützte Textanalyse

Die Verarbeitung textueller Daten, auch Textanalyse genannt, beschreibt den Prozess des Extrahierens, Analysierens und Interpretierens von Informationen aus “unstrukturierten” Texten und Dokumenten. Dabei  werden automatisch oder halbautomatisch Informationen aus einer Vielzahl von Textdokumenten verarbeitet. Die Verfahren dazu werden unter dem Begriff “Natural Language Processing” zusammengefasst. Dazu werden Computermodelle auf vorhandenen Texten trainiert, um im Anschluss neue Texte oder Dokumenten zu klassifizieren. Diesen Prozess des maschinellen Lernens bezeichnet man bereits seit einigen Jahren als “künstliche Intelligenz” im weiteren Sinne.

Was ist nun neu an ChatGPT?

Mit ChatGPT hat sich die Fähigkeit einer solchen künstlichen Intelligenz um ein Vielfaches verbessert. Dies liegt im Wesentlichen an zwei Neuerungen:

01

Sprachmodell

Das zugrundeliegende Sprachmodell ist riesig. Im Grunde wurde das ganze Internet als Trainingsdatensatz verwendet. Es ist praktisch alles Wissen, was im Internet dokumentiert ist, in diesem Modell enthalten. Man spricht deshalb von “Large Language Models”. Umgangssprachlich könnte man sagen, dass das “Gehirn” der künstlichen Intelligenz viel größer ist, als je zuvor.

02

Mensch-Maschine-Interaktion

Der Output von ChatGPT als Antwort auf Fragen oder Aufforderungen, wie man sie eben aus Chat-Applikationen wie WhatsApp, MS Teams oder Slack kennt, erweckt beim Nutzer einen sehr viel “intelligenteren” Eindruck, als eine zahlenmäßige Bewertung für bestehende Dokumente - was lange Zeit die typische Ausgabe dieser Modelle war.

Und wie lässt sich das zur Textanalyse nutzen?

Kombiniert man nun diese “Large Language Modelle” (LLMs)  mit einem eigenen, unternehmensspezifischen Datensatz, so wird das in den LLMs enthaltene Wissen genutzt, um die eigenen Dokumente zu “verstehen”. So lassen sich beispielsweise aus Störungsmeldungen typische Ursachen erkennen, aus Kundenanfragen die Zufriedenheit ableiten oder aus Dokumentationen neue Handlungsempfehlungen extrahieren. Dies funktioniert in der Praxis heute um ein Vielfaches einfacher, besser und schneller, als es noch vor Monaten denkbar war.

Einsatzbereiche KI-basierter Textanalyse für die Energiewirtschaft

Nutzen Energieversorger ihr Datenpotenzial umfassend, können Sie wirtschaftlichen und politischen Herausforderungen besser begegnen. KI und die Verarbeitung textueller Daten kann diese Unternehmen unter anderem in folgenden Bereichen unterstützen:

​Risikobewertung und regulatorische Compliance

Durch die Anwendung von Textanalyse lassen sich Informationen aus Gesetzen, Verordnungen, Umweltauflagen und Richtlinien effizient komprimieren. Dadurch wird nicht nur die Einhaltung von Vorschriften erleichtert, sondern auch die Identifizierung potenzieller Risiken präziser gestaltet. Dies ermöglicht die Entwicklung gezielter Strategien zur Risikominimierung. Ein besseres Verständnis der rechtlichen und regulatorischen Landschaft bildet eine solide Grundlage für fundierte Entscheidungen und einen verantwortungsvollen Geschäftsbetrieb.

Skalierung erneuerbarer Energien und Investitionsentscheidungen

Texte enthalten eine Fülle an Informationen, die Investitionsentscheidungen für Erneuerbare Energien stützen können. Beispielsweise durch das bessere Verständnis von bestehenden Anlagen, z.B. Windparks, deren technischer Grundlagen und damit verbundener Performance oder der Bewertung von neuen Standorten basierend auf Ausschreibungen, Bewertungen und behördlichen Rahmenbedingungen. Diese Informationen können auf der Grundlage KI-gestützter Textanalyse zu Reports zusammengefasst werden und für weiterführende Investitionsentscheidungen herangezogen werden.

Effizientes Energiemanagement und Stabilisierung der Energieversorgung

Aufgrund der Extraktion von Bestandsdaten lassen sich Prognosen für Verbrauchsverhalten und Energienutzung ableiten. Durch die Analyse von Wetterberichten, Einsatzplänen von ansässigen Großunternehmen, Forschungspapieren und Verbraucherfeedback können Unternehmen der Energiewirtschaft ihre Energieerzeugung und -verteilung besser planen, Lastspitzen vorhersagen und effizientere Energienutzungsstrategien entwickeln. Das liefert die notwendige Grundlage, um die zukünftige Energieversorgung detaillierter zu planen.

Zustandsüberwachung und vorausschauende Wartung

​​​​Die Überwachung von Netzwerken und Anlagen kann durch die detaillierte Auswertung von Betriebsdaten noch einfacher erfolgen. Die Verarbeitung textueller Daten unterstützt Unternehmen dabei, Textquellen wie Betriebsprotokolle, Wartungsberichte und technische Dokumentation zu analysieren, um Anomalien zu identifizieren, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen und die Betriebseffizienz zu verbessern. Diese Informationen werden in die Prognose mit einbezogen und vermindern somit das Risiko zukünftiger unerwarteter Ausfälle.

Marktbeobachtung und Partizipation am Energiemarkt

Durch kontinuierliche und gründliche Analyse von Marktbewegungen eröffnen sich vielfältige Möglichkeiten, den eigenen Wettbewerbsvorteil nachhaltig auszubauen. Mit einer erhöhten Sensibilität für aufkommende Trends und sich entwickelnde Marktverhältnisse können Unternehmen schneller reagieren und diese Echtzeitinformationen nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese strategische Herangehensweise ermöglicht es, proaktiv auf Veränderungen zu reagieren und langfristig den Erfolg zu steigern.

Künstliche Intelligenz für die Textanalyse – Welche Technologien kommen zum Einsatz?

In der folgenden Grafik ist auf sehr hohem Abstraktionsniveau dargestellt, wie sich eine Architektur zur KI-basierten Textanalyse umsetzen lässt. Die wesentlichen Schritte und Bausteine dabei sind:

01

Embeddings

Eigene Dokumente per Sprach-Modell in eine Vektor-Repräsentationen umwandeln.

02

Vektordatenbank

Speichern der Dokumente und der generierten Embeddings in einer sogenannten Vektor-Datenbank.

03

Semantische Suche

Extraktion der relevantesten Dokumente per semantischer Suche über ein dafür geeignetes Frontend. Dies kann ein Chat-Client sein, aber auch z.B. automatisierte Berichte oder generierte Kommentare zu typischen numerischen Auswertungen.

​​Für alle diese Technologien gibt es diverse Implementierungen. Sei es als Cloud-Service von Microsoft, Amazon oder Google oder als “stand-alone” OpenSource-Lösung – Kontaktieren Sie uns!

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Exkurs: Das kann die Energiewirtschaft von anderen Branchen lernen

Viele Unternehmen in der Energiewirtschaft verfügen noch über wenig Erfahrung in der KI-basierten Textanalyse. Dabei gehört KI in anderen Branchen längst zum Standard und ist ein wichtiger Bestandteil der Digitalisierungsstrategie von Unternehmen. 

Finanzdienstleistungen

​​​​Banken, Versicherungen und Investmentgesellschaften nutzen KI, um Dokumente wie Verträge, Kreditanträge und Schadensmeldungen zu verarbeiten. Die automatisierte Analyse hilft bei der Betrugserkennung, der Beschleunigung von Genehmigungsprozessen und der Identifizierung von Risikofaktoren.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen wird KI genutzt, um medizinische Aufzeichnungen, Patientenakten, Forschungsberichte und medizinische Literatur zu analysieren. Dies ermöglicht eine genauere Diagnose, eine effizientere Patientenbetreuung und die Identifizierung von Behandlungsmöglichkeiten.

E-Commerce

Unternehmen im E-Commerce nutzen KI, um Produktbewertungen, Kundenfeedback und soziale Medien zu analysieren. Dies ermöglicht eine personalisierte Produktplatzierung, Verbesserungen im Kundenservice und eine bessere Produktempfehlung.

KI-basierte Textanalyse in der Praxis

3 Schritte, um KI-basierte Textanalyse in Ihrem Unternehmen zu implementieren: 

01

Identifikation relevanter textbasierter Dokumente

Unternehmensrelevante Informationen verstecken sich in Textdokumente mit Betriebsdaten, Markt- und Preisdaten, Kunden- und Verbrauchsdaten und Umweltdaten.

02

Auswahl geeigneter Technologie

Eine wichtige Voraussetzung für den Einsatz von KI-basierter Textanalyse ist das Verständnis über den richtigen Einsatz der Technologien.
Das intern fehlende Fachwissen kann durch externe Partner wie scieneers ergänzt werden. scieneers steht Unternehmen der Energiewirtschaft als Partner zur Verfügung - von der ersten Idee, über die Zielsetzung und der Entwicklung des Business Cases bis hin zur Implementierung.

03

Analyse und Interpretation

Um das ganze Potential der Daten zu nutzen, bietet sich eine KI-basierte Analyse und ein Dashboard zur Visualisierung der Ergebnisse an.
So ermöglichen wir den Domain-Experten aus den Unternehmen der Energiewirtschaft einen leichten Einblick und generieren gemeinsam im engen Austausch die nächsten Schritte.

Scieneers verfügt als Dienstleistungs- und Beratungsunternehmen im Bereich Data & Analytics, Cloud Software und künstliche Intelligenz über langjährige Erfahrung in Implementierung von KI-Lösungen. Wir generieren wirtschaftlichen Nutzen für Unternehmen der Energiewirtschaft, indem wir Sie bei in der gesamten Wertschöpfungskette rund um Daten und KI unterstützen.

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