Projektvorstellung
KI-gestützte Prozessautoma-tisierung im Zählermanagement
Veröffentlicht von Marisa Buning, Stand August 2026
Branche: Energieversorgung
Unternehmensgröße: ca. 350 MA
Kategorie: Prognosen, Datenanalyse
Der Flaschenhals im Energie-Sektor:
Wenn Zählerstände zur Handarbeit werden
Wie lassen sich täglich tausende Zählerstände für Strom und Gas verlässlich auf Plausibilität prüfen, ohne wertvolle Arbeitszeit zu verschwenden?
Vor genau dieser Herausforderung stand die GGEW, ein regionaler Energieversorger. Bei der täglichen Verarbeitung riesiger Mengen an Messwerten bedeutete die Datenprüfung bislang enormen manuellen Aufwand. Die Mitarbeitenden mussten auffällige Verbrauchswerte einzelner Haushalte manuell über Fehlerprotokolleinträge kontrollieren, vergleichen und korrigieren, um fehlerhafte Rechnungen zu vermeiden. Ein zeitintensiver Prozess, der wertvolle Fachkräfte an repetitive Routineaufgaben band und nach einer intelligenten Automatisierung verlangte.
Der Mehrwert für GGEW
Zeitersparnis & Effizienz: Massiver Abbau manueller Prüfaufwände durch automatisierte Vorvalidierung.
Reduzierte Fehlerquote: Präzise Fehleridentifikation und Vermeidung falscher Fehlermeldungen.
Datenqualität: Lückenlose Validierung von Zählerständen und Zeitreihen für eine fehlerfreie Abrechnung.
Die Ziele:
- Prognose: Ermittlung eines präzisen Erwartungswerts für SOLL-Zählerstände auf Basis von Kontext- und Zustandsdaten.
- Optimierung: Entwicklung intelligenter und dynamischer Prüfregeln anhand historischer Fehlerprotokolle.
- Klassifikation: Automatisierte Kategorisierung der Messwerte in fehlerfreie Daten und spezifische Fehlerarten.
Die Lösung: Automatisierte Zählerstandsprüfung
Ehrenmüller AI hat eine intelligente Verarbeitungs-Pipeline entwickelt, die die Vorprüfung aller eingehenden Zählerstände für Strom und Gas automatisiert übernimmt.
- Kontextuelle Anreicherung & Matching: Verknüpfung der Marktnachrichten mit den Stammdaten
- Intelligente Referenzbildung: Ermittlung der erwarteten Verbrauchskurve via Regressionsmodellen und Abgleich mit historischen Verläufen.
- Dynamische Validierung: Kontextuelle Prüfung auf Überläufe und Grenzwerte unter Einbezug von Saisonalität, Leerständen und PV-Eigenverbrauch.
- Strukturierter Export: Automatisierte Ausgabe inklusive Grenzwerten, Fehlerbewertung und Handlungsempfehlungen
Prozessgrafik:
Prozessgrafik:
Technische Umsetzung:
Die technische Realisierung der Verarbeitungs-Pipeline erfolgte in einem mehrstufigen Prozess.
Zunächst werden eingehende Marktkommunikationsnachrichten erfasst und nach einer initialen Syntax-Prüfung über einen SQL-Export mit den Stammdaten abgeglichen. Das Matching von verschiedenen IDs reichert die Daten kontextuell an. Mathematische Regressionsmodelle berechnen aus historischen Verläufen eine dynamische Erwartungskurve für jeden Zähler.
In der anschließenden Validierung prüft die Regel-Engine auf technische Überläufe (z.B. durch Zählerwechsel verursacht), sowie kontextbezogene Min- und Max-Grenzwerte. Das System erzeugt einen strukturierten Datensatz inklusive Ablesewerten, Grenzwerten, Fehlerbewertungen und konkreten Handlungsempfehlungen für das Fachpersonal.
Vor der Übergabe in den Regelbetrieb wurde die Pipeline umfassend validiert. Dabei wurden gezielt auch fehlerfreie Meldungen getestet, um die Berechnungslogik abzusichern, Fehlschlüsse zu vermeiden und die Ergebnisse direkt mit dem manuellen Alt-Prozess abzugleichen.
Der Ausblick:
- Automatisierter E-Mail-Versand an Lieferanten bei trivialen Fehlerbildern.
- Produktiv-Anbindung für tagesaktuelle Verlaufsanalysen.
- Regel-Erweiterung: Flexible Implementierung weiterer Prüfregeln nach Fachbereichsbedarf sowie Ausarbeitung komplexer Recommended Actions.
Was unser Kunde über uns sagt
“Der KI-Potenziale-Workshop 2025 hat unseren Fachbereichsleitern
in kurzer Zeit ein fundiertes und strategisches Verständnis von KI vermittelt, weit über Generative KI hinaus. Besonders wertvoll war die gemeinsame, strukturierte Herangehensweise für uns: Aufbauend auf Grundlagen und Compliance-Aspekten haben wir erste energiewirtschaftliche Prozesse analysiert und exploriert, unter anderem im Bereich der Erneuerbaren Energien. Darauf aufbauend wurden konkrete Use Cases in agilen Sprints entwickelt. Die Ansätze werden bereits partnerschaftlich gemeinsam mit Ehrenmüller AI entwickelt.”
Sherin Seckler
Digital Transformation Managerin
FAQ - Haben Sie noch offene Fragen?
Die KI-Pipeline filtert unauffällige Messwerte automatisch heraus. Fachkräfte im Zählermanagement müssen nur noch echte Ausreißer manuell kontrollieren. Das reduziert den Prüfaufwand im Tagesgeschäft drastisch und sichert fehlerfreie Rechnungen.
Ehrenmüller AI setzt mathematische Regressionsmodelle ein, die dynamische Erwartungswerte für Zählerstände auf Basis historischer Verläufe, Saisonalitäten, Leerstände und PV-Einspeisungen berechnen. Anstatt starrer Grenzwerte bewertet die KI den realen Kontext jedes Zählers.
Im Ausblick des Projekts verbindet Ehrenmüller AI die Pipeline mit einer Produktiv-Anbindung für tagesaktuelle Verlaufsanalysen, erweitert die Prüfregeln flexibel und richtet einen automatisierten E-Mail-Versand an Lieferanten bei einfachen Fehlerbildern ein.
Ehrenmüller AI verarbeitet sensible Daten mittelständischer Unternehmen zu 100 % DSGVO-konform. Als zertifizierter AWS Select Partner mit einem hochqualifizierten Expertenteam aus Informatikern und Mathematikern garantieren wir volle Datenkontrolle, wahlweise in einer sicheren Cloud oder On-Premise.
Was zeichnet uns aus?
INDIVIDUELLE
KI-ENTWICKLUNG
HOCHQUALIFIZIERTE
KI-EXPERTEN
EFFIZIENTE
KI-ENTWICKLUNG
LEIDENSCHAFT
UND QUALITÄT
HERVORRAGENDE
REFERENZEN
OPTIMIERTE CODE-ENTWICKLUNG
Was zeichnet uns aus?
Sie haben Interesse an einer Beratung oder Fragen zu unserem Angebot?
Was können wir für Sie tun?
Um diesen Service zu nutzen, klicken Sie auf den Button oben. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Ich freue mich auf Ihren Anruf!
„In einem ersten Startgespräch nehme ich Ihre Anfrage auf und koordiniere die weiteren Schritte. Ich freue mich darauf, Sie kennenzulernen!“
Leah Danisman, geb. Soldner
Customer Relationship Managerin
Um diesen Service zu nutzen, klicken Sie auf den Button oben. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Falls kein passender Termin über das Buchungssystem für Sie dabei ist, können Sie mich gerne kurz telefonisch kontaktieren. Wir finden einen zeitnahen Termin.
Bringen Sie Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe!
Wir entwickeln KI-Systeme für den innovativen Mittelstand.
