Фундамент для цифровой трансформации

Энергетический гигант E.ON управляет инфраструктурой в трех направлениях: энергосети, клиентские решения и решения для энергетической инфраструктуры. Для поддержания работы всех систем компании требуются постоянные инвестиции в ИТ-оборудование и программное обеспечение.

Руководство изначально сомневалось в целесообразности столь масштабных трат. Однако инженерная команда доказала, что непрерывные финансовые вложения гарантируют стабильность, доступность и устойчивость цифровой энергетической сети.

Отказ от устаревших систем

E.ON проводит миграцию в облачные ERP-системы параллельно с внедрением SAP S/4HANA. В энергетическом секторе старые системы часто перегружены избыточными индивидуальными настройками. Чтобы избежать накопления технического долга, разработчики отказываются от разрозненных самописных решений в пользу интеграции готовых программных пакетов в единую архитектуру.

Такой подход обеспечивает масштабируемость данных во всей компании. Результатом стала значительная оптимизация: за пять лет время простоя ИТ-систем сократилось на 77%. Это стало возможным благодаря стандартизации таблиц данных и удалению лишнего промежуточного программного обеспечения.

Скорость обработки данных для ИИ

SAP S/4HANA использует архитектуру баз данных в оперативной памяти (in-memory), что значительно ускоряет обработку запросов по сравнению с традиционными реляционными базами данных. Эта скорость необходима E.ON для обработки телеметрии, поступающей с объектов энергосети в режиме реального времени.

Быстрая обработка данных является обязательным условием для развертывания моделей машинного обучения. Технологические лидеры компании сталкиваются с давлением: потребительское ПО (например, ChatGPT) задает высокие стандарты автоматизации, и компания стремится сократить разрыв между возможностями внешних приложений и внутренней готовностью систем.

Развитие собственных компетенций

Для достижения технологической независимости E.ON агрессивно расширяет штат. Компания наняла более 1000 специалистов, включая 500 экспертов по данным и 300 специалистов по кибербезопасности. Это позволяет компании создавать собственные озера данных (data lakes) и самостоятельно контролировать управление данными.

Наличие штатных специалистов по кибербезопасности критически важно для обеспечения строгого контроля доступа к технологическим системам, которые управляют физической энергосетью. При этом компания не создает изолированные лаборатории для экспериментов, а внедряет цифровые инструменты напрямую в рабочие процессы, чтобы инновации могли успешно работать в реальных условиях.

Применение ИИ и предиктивное обслуживание

E.ON использует стратегию партнерства с известными поставщиками технологий вместо создания собственных ИИ-платформ с нуля. Это обеспечивает гибкость портфеля программного обеспечения. Основные задачи машинного обучения включают автоматизацию клиентского сервиса, оптимизацию операций и предиктивное обслуживание.

Алгоритмы предиктивного обслуживания позволяют предотвращать аварии на сетях. Датчики фиксируют аномалии в напряжении и передают данные в систему SAP S/4HANA. Модели машинного обучения анализируют эти данные, выявляют признаки износа оборудования и автоматически формируют заказы на ремонт до того, как произойдет поломка. Это снижает расходы на экстренный ремонт и предотвращает отключения электроэнергии.

Что это значит

Модернизация архитектуры создает фундамент для надежного масштабирования «зеленой» энергетической инфраструктуры. Для эффективного внедрения технологий компании необходимо сочетать развитие ИТ с обучением персонала и строгим соответствием бизнес-задачам.