Standardizzazione dei dati della griglia attraverso LINFA S/4HANA lo consente EONE per modernizzare l’infrastruttura ed eseguire implementazioni di intelligenza artificiale.
Il colosso dei servizi di pubblica utilità gestisce le infrastrutture in tre ambiti distinti: reti energetiche, soluzioni per i clienti e soluzioni per infrastrutture energetiche. Il mantenimento delle operazioni in questo ambito richiede continue spese in conto capitale per la manutenzione dell’hardware e del software IT.
Inizialmente la leadership ha messo in discussione il business case a sostegno della spesa tecnologica su larga scala. Il team di ingegneri ha dimostrato che investimenti finanziari persistenti garantiscono stabilità, accessibilità e resilienza del sistema all’interno di una rete energetica digitalizzata.
E.ON privilegia la crescita, la sostenibilità e la digitalizzazione come obiettivi aziendali primari. Restare indietro nelle capacità tecniche comporta costi finanziari a lungo termine.
La standardizzazione dell’infrastruttura aumenta i tempi di attività
E.ON esegue una migrazione del cloud ERP insieme all’implementazione di SAP S/4HANA. I sistemi ERP legacy nel settore dei servizi di pubblica utilità spesso soffrono di un’estrema personalizzazione. Il dipartimento di ingegneria rifiuta le build personalizzate frammentate per evitare questo debito tecnico. Gli sviluppatori integrano pacchetti software consolidati direttamente in un’architettura coerente. Questa metodologia di progettazione garantisce la scalabilità dei dati in tutta l’azienda.
L’attenzione all’infrastruttura di base offre risultati di produzione altamente visibili. E.ON segnala una riduzione del 77% dei tempi di inattività IT in un periodo di cinque anni. Il raggiungimento di questi parametri di uptime richiede la standardizzazione delle tabelle di dati e la rimozione del middleware ridondante dallo stack tecnologico.
SAP S/4HANA utilizza un’architettura di database in memoria. Questa scelta progettuale accelera i tempi di elaborazione delle query rispetto ai database relazionali legacy. Il fornitore di servizi sfrutta questa velocità per elaborare lo streaming dei dati di telemetria dalle risorse della rete in tempo reale. L’elaborazione rapida dei dati costituisce il prerequisito per l’implementazione di qualsiasi modello di machine learning rispetto ai dati operativi.
I leader tecnologici devono affrontare forti pressioni per tenere il passo con lo sviluppo di software esterno. Sebastian Weber, CIO di E.ON, nota che questa pressione crea tensione. Il software consumer definisce le aspettative per l’implementazione delle applicazioni aziendali. Weber ritiene che le applicazioni di intelligenza artificiale consumer come ChatGPT risolvano i problemi domestici in modo efficace, creando richieste interne per un’automazione simile sul posto di lavoro. L’azienda energetica deve colmare il divario tra le capacità del software esterno e la preparazione interna.
Internalizzazione dei dati e operazioni di cybersecurity
E.ON considera la preparazione interna come un obiettivo aziendale primario. L’azienda ha ampliato in modo aggressivo i propri team di ingegneri interni e ha assunto oltre 1.000 specialisti per portare internamente le capacità tecniche. La campagna di reclutamento ha assicurato più di 500 esperti di dati e 300 professionisti della sicurezza informatica.
Portare internamente l’ingegneria dei dati consente al fornitore di servizi di pubblica utilità di creare data lake proprietari e verificare internamente la governance dei dati. Il mantenimento dei talenti interni in materia di sicurezza informatica garantisce che l’azienda mantenga rigorosi controlli di accesso sulla gestione dei sistemi tecnologici operativi la rete energetica fisica. Engineering oggi funge da veicolo primario per il raggiungimento degli obiettivi commerciali nel settore europeo dell’energia verde.
Naturalmente, la gestione degli ecosistemi digitali a questo volume richiede una supervisione rigorosa. Il team tecnico stabilisce strutture di governance centralizzate in tutte le unità aziendali. Gli amministratori implementano strutture contrattuali standardizzate e console di gestione del sistema IT unificate.
La presenza di tale architettura amministrativa impone standard di sicurezza e disciplina dei costi senza limitare lo sviluppo delle funzionalità. La standardizzazione dei contratti con i fornitori accelera i tempi di approvvigionamento del software, limitando al tempo stesso i costi di licenza incontrollati.
Deprecare gli hub di innovazione isolati
Le imprese spesso isolano le tecnologie sperimentali in unità aziendali separate. E.ON abbandonò completamente questa metodologia e deprecò i garage sperimentali e i laboratori digitali isolati. Il management integra gli strumenti digitali direttamente nei processi aziendali attivi.
Mantenere i team di innovazione separati dagli ambienti di produzione spesso impedisce alle applicazioni di sopravvivere alla transizione ai server live. Obbligando gli sviluppatori a costruire all’interno dell’architettura principale, il dipartimento di ingegneria garantisce la fattibilità della produzione.
“Per aggiornare il sistema è necessaria una preparazione interna”, ha spiegato Weber. “Significa che dobbiamo riflettere profondamente sugli investimenti, sulla definizione delle priorità e, soprattutto, sulle persone e sulla cultura”.
Weber prevede che la velocità operativa rimarrà elevata, sottolineando che la società non tornerà alle velocità di consegna precedenti. Le nuove implementazioni software richiedono un preciso allineamento con i requisiti aziendali.
E.ON applica un modello operativo “BizDevOps”. Questo framework obbliga gli sviluppatori a creare funzionalità che generino un esatto valore commerciale. Gli ingegneri collaborano direttamente con gli analisti aziendali durante la fase iniziale dell’architettura.
Questa metodologia è abbinata ad una formazione mirata dei dipendenti. Gli operatori di linea e i manager ricevono istruzioni specifiche sull’utilizzo degli strumenti appena implementati. Questo sviluppo di capacità garantisce che il personale possa estrarre valore verificabile dall’infrastruttura modernizzata.
E.ON sta adottando un approccio pragmatico all’intelligenza artificiale
E.ON gestisce le proprie implementazioni di intelligenza artificiale con deliberata cautela e rifiuta di costruire da zero piattaforme di intelligenza artificiale proprietarie. Invece, la leadership preferisce sfruttare le partnership con fornitori di tecnologia affermati. Questa strategia di approvvigionamento mantiene la flessibilità in tutto il portafoglio software aziendale.
Gli ingegneri esplorano casi d’uso specifici e limitati per le applicazioni di machine learning. La tabella di marcia tecnica mira all’automazione del servizio clienti, alla manutenzione predittiva e all’ottimizzazione operativa.
L’applicazione di algoritmi di manutenzione predittiva alle reti energetiche previene guasti hardware catastrofici. I sensori rilevano anomalie di tensione e trasmettono i dati all’istanza S/4HANA centrale. I modelli di machine learning analizzano questa telemetria per identificare i modelli di usura sull’infrastruttura fisica. Le squadre di manutenzione ricevono ordini di spedizione automatizzati prima che l’attrezzatura si guasti effettivamente. Questa strategia di mitigazione attiva riduce i costi di riparazione di emergenza e previene interruzioni di corrente localizzate.
Testare queste applicazioni tramite fornitori di terze parti impedisce all’azienda di impegnare eccessivamente il capitale in strutture non comprovate. E.ON incorpora queste funzionalità di automazione direttamente nei sistemi principali anziché trattarle come componenti aggiuntivi opzionali. La tecnologia serve una base clienti di 47 milioni di utenti. L’elaborazione delle richieste degli utenti attraverso flussi di lavoro automatizzati del servizio clienti riduce i carichi del call center e accelera la risoluzione degli incidenti.
“In sostanza, la nostra esperienza evidenzia una verità più ampia sulla trasformazione digitale”, ha osservato Weber. Ha spiegato che spingere il nuovo software verso la produzione non può compromettere la stabilità del sistema, la sicurezza informatica o i quadri di governance.
Senza un adeguato allineamento con i requisiti aziendali, le tecnologie avanzate non riescono a fornire valore. L’architettura modernizzata fornisce a E.ON le basi necessarie per scalare in modo affidabile le infrastrutture di energia verde.
Vedi anche: I flussi di lavoro basati sull’intelligenza artificiale di Walmart soddisfano le realtà del bilancio
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
