Viele mittelständische Unternehmen verfügen noch über analoge Messsysteme und stehen vor der Herausforderung, Energiedaten effizient und in Echtzeit zu erfassen – ohne teure Hardware-Upgrades oder komplette Systemwechsel.
Um eine kostengünstigere Alternative zu prüfen, führten wir einen AI Opportunity Sprint durch, der sich auf eine zentrale Frage konzentrierte:
Kann Computer Vision bestehende analoge Zähler in zuverlässige digitale Datenquellen verwandeln – ohne kostspielige Ersatzinvestitionen?
Im Verlauf weniger Wochen analysierten wir den Business Case, entwickelten einen leichtgewichtigen Prototyp und testeten, ob KI die erforderliche Genauigkeit und Rentabilität (ROI) liefern kann.
Das Unternehmen wollte die Genauigkeit und Frequenz seiner Energiedaten verbessern – war sich jedoch unsicher, wie sich das effizient umsetzen lässt.
Die zentralen Herausforderungen waren:
– Manuelle Ablesungen waren langsam und uneinheitlich, was zu Verzögerungen und Fehlern in der Berichterstattung führte.
– Begrenzte Datenauflösung (tägliche oder wöchentliche Messungen) erschwerte Lastprognosen und Energiehandel.
– Ungenaue Prognosen führten zu höheren Energiekosten und verpassten Optimierungschancen.
– Die Umrüstung auf intelligente Zähler (Smart Meter) hätte eine hohe Kapitalinvestition erfordert – bei unsicherem ROI.
Bevor das Unternehmen also in ein großangelegtes Hardware-Upgrade investierte, wollte es testen, ob KI eine zuverlässige und kostengünstige Alternative bieten könnte.
Um zu testen, ob KI manuelle Zählerablesungen ersetzen kann, ohne teure Hardware-Upgrades, führten wir einen kurzen AI Opportunity Sprint durch, der sich auf die Validierung des Konzepts konzentrierte.
Innerhalb weniger Wochen entwickelten und testeten wir einen kostengünstigen Prototyp unter Verwendung von Standardkomponenten und KI-gestützter Computer Vision.
Vorgehen:
– Analyse & Setup: Untersuchung des bestehenden Messprozesses und Identifikation der Bereiche, in denen Automatisierung den höchsten ROI bieten könnte.
– Prototyp-Entwicklung: Installation eines einfachen Raspberry Pi mit Kamera an einem analogen Zähler, um regelmäßig Bilder zu erfassen.
– KI-Validierung: Einsatz von Computer-Vision- und Ziffernerkennungsmodellen, um die Zählerstände automatisch auszulesen und die Genauigkeit mit manuellen Ablesungen zu vergleichen.
– Datenfluss-Test: Simulation der Integration mit dem bestehenden Energiemonitoring-System des Unternehmens, um die technische Machbarkeit zu bestätigen.
Der Proof of Concept lieferte klare Nachweise, dass KI eine realistische und wirtschaftliche Alternative zu teuren Smart-Meter-Upgrades darstellt.
Zentrale Ergebnisse des Sprints:
– Hohe Genauigkeit: Der KI-Prototyp las die analogen Zähler konstant präzise ab – vergleichbar mit manuellen Messungen.
– Höhere Datenfrequenz: Automatisierte Ablesungen im 15-Minuten-Takt ermöglichten detailliertere Einblicke für Prognosen und Optimierungen.
– Validierter Geschäftsnutzen: Die Analyse zeigte messbare Kosteneinsparungspotenziale durch bessere Energieprognosen und Einkaufsstrategien.
– Neue Chancen identifiziert: Die Verfügbarkeit von Echtzeitdaten eröffnete die Möglichkeit, an Intraday-Handel und Regelenergiemärkten teilzunehmen – Erkenntnisse, die zuvor nicht zugänglich waren.
– Positives ROI-Potenzial: Die geschätzten Implementierungskosten lagen deutlich unter den Investitionen, die für den Austausch aller Zähler durch digitale Geräte erforderlich gewesen wären.
Anstatt blind in eine vollständige Umrüstung zu investieren, verfügte das Unternehmen nun über valide Daten und einen quantifizierten Business Case, um die nächsten Schritte mit Vertrauen und Klarheit zu planen.
Im Rahmen des Sprints entwickelte ich einen Demo-Prototyp, um zu testen, ob Computer Vision zuverlässig Daten aus Bildern analoger Zähler extrahieren kann.
Das Ziel war nicht die Entwicklung eines fertigen Produkts, sondern die Validierung der technischen Machbarkeit und Genauigkeit des Konzepts – mit einem minimalen Setup, das realistische Einsatzbedingungen nachbildet.
Der Proof of Concept zeigte die zentrale Funktionsfähigkeit deutlich:
Zählerstände automatisch aus Standardkamerabildern zu erkennen und zu digitalisieren.
In einer vollständigen Umsetzung könnte derselbe Ansatz mit einfacher Hardware und bestehenden Energiemanagementsystemen integriert werden – und so eine Echtzeit-Datenerfassung zu einem Bruchteil der üblichen Kosten ermöglichen.
Dieser Sprint validierte nicht nur die KI-gestützte Ablesung analoger Zähler, sondern zeigte auch ein größeres Potenzial:
Viele Industrie- und Energieunternehmen verfügen über analoge Datenquellen, die sich mit geringem Aufwand digitalisieren lassen.
Nachdem das Unternehmen sah, was möglich ist, identifizierten wir mehrere verwandte Anwendungsfälle, die sich für eine weitere Untersuchung eignen:
– Gas- und Wasserzähler mit ähnlichen analogen Anzeigen
– Messanzeigen und Instrumente an Produktionsmaschinen
– Druck- und Temperaturanzeigen
– Infrastrukturkomponenten wie Pumpen, Leitungen oder Netzsysteme
Jeder dieser Bereiche bietet eine kostengünstige, aber wirkungsstarke Chance, bei der KI manuelle analoge Prozesse mit digitalen Workflows verbindet.
Durch kurze Validierungssprints wie diesen können Unternehmen eine klare Roadmap entwickeln, wo KI-Automatisierung den höchsten ROI erzielt – ohne hohe Anfangsinvestitionen oder langfristige Verpflichtungen.
