Hype oder Enttäuschung? Ein Einblick in aktuelle Energie-Trends.

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Bereits im Artikel zum Gartner Hype Cycle hatten wir angekündigt ausgewählte Trends in der Energiebranche genauer zu beschreiben. Untenstehende Grafik zeigt die Position der Trends Erweiterte Realität, Drohne, Blockchain und Maschinelles Lernen auf dem Gartner Hype Cycle (Emerging Technologies).

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Erweiterte Realität (Augmented Reality – AR)AR

Der Überbegriff beschreibt die Gleichzeitigkeit von Wirklichkeit und virtueller Umgebung. Mit Hilfe eines Endgerätes mit Linse (z.B. Tablet) wird die reale Umgebung durch meist interaktive, virtuelle Elemente erweitert. Das geläufigste Beispiel ist das Einblenden von Infotext bzw. Bildern, die Objekte in der realen Welt beschreiben oder erläutern.

Auf dem Hype Cycle des Jahres 2012 befand sich das Themenfeld der Erweiterten Realität auf dem Gipfel der überzogenen Erwartungen. Zugetraut wurde der Technologie so Einiges: Von Videospielen im realen Umfeld des Spielers, projiziert auf Brillen, bis zu Führungen durch noch nicht finalisierte Baustellen, um Investoren für Bauprojekte zu begeistern bzw. nachgelagerte Planungsprozesse schneller anzufangen. Am bekanntesten wurde die Technologie bis jetzt im Bereich der Spiele auf Smartphones oder Tablets. Reale, einsatzfähige technische Anwendungen sind in Deutschland nach wie vor noch selten zu finden.

Für den Energiesektor ist die Technologie, bedingt durch ihr großes Potential Techniker, Monteure und Ingenieure zu unterstützen, dringend im Auge zu behalten. So können Navigationsanwendungen, wie z.B. das Einblenden des Weges zu einem defekten Anlagenteil, Zeitersparnisse einbringen. Technische Unterstützungsdienste, wie beispielsweise eingeblendete Bedienungsanleitungen oder das Hinweisen auf kritische Parameter und Bauteile, können Techniker und Monteure dazu befähigen effizienter zu einer Lösung eines technischen Problems zu kommen. Lernen kann die Branche von der Robert Bosch AG. Hier werden bereits Mitarbeiter mit Hilfe von AR-Anwendungen an komplexen Produkten geschult.

Spannend ist der Einsatz von erweiterten Realität auch im Bereich Vertrieb. So ermöglicht das Unternehmen IKEA bspw. seinen Kunden Produkte in den eigenen vier Wänden anzuzeigen – ein Ansatz der sicherlich in der Energiewirtschaft auch für den Vertrieb von EDL-Produkten (z.B. Photovoltaik-Anlagen) adaptierbar ist.

Zu kämpfen hat die Technologie noch mit meist hohen Investitionskosten, die von der hohen notwendigen Rechenleistung geprägt sind. Auch die Akzeptanzprobleme zukünftiger Nutzer solcher Endgeräte bewirken, dass der Trend sich aktuell im Tal der Enttäuschungen befindet. Wir glauben, dass die Technologie allerdings in ca. 5 Jahren das Plateau der Produktivität flächendeckend erreichen wird.

Interessante Unternehmen / Start-Ups aus dem Themenumfeld Erweiterte Realität sind:

  • ViewAR – Pilotierung von AR-Anwendungen zusammen mit WienEnergie,
  • IOXP – AR-Anwendungen im Bereich von Fabrikhallen

Drohnen (Kommerzielle unbemannte Luftfahrzeuge)

Als Drohnen werden autarke Luftfahrzeuge bezeichnet, die ohne Besatzung an Board fliegen können. Gesteuert und navigiert werden sie über ein Computersystem oder vom Boden aus über eine Fernsteuerung. In Kombination mit einer oder mehreren Kameras und Sensoren ergeben sich viele technische Anwendungsfälle. Angeführt von militärischen Einsatzgebieten, fokussierte sich der Trend in großen Teilen auf Logistik-Prozesse (Lieferung von Wirtschaftsgütern an beliebige Orte) und auf private, freizeitgetreibene Use-Cases (Modelldrohnen zum Fernsteuern).

Für die Energiewirtschaft birgt die Technologie aus unserer Sicht noch nicht vollständig erschlossene Potentiale. Drohnen können bspw. Netzbetreiber in Aufgaben der Netzüberwachung und Fernwartung unterstützen oder auch Reparaturen und Fehlerindikationen bei dezentralen Energieerzeugungsanlagen (z.B. Photovoltaik) erleichtern. Insgesamt sind folgende Anwendungsbereiche denkbar:

  • Inspektion und Kontrolle von Windkraftanlagen, Photovoltaik- und Solaranlagen,
  • Überwachung von Strommasten und Stromtrassen,
  • Inspektion von Staumauern und Kraftwerken,
  • Messung von Energieemissionen & Wärmeverlusten,
  • Virtuelles Asset-Management.

DrohneEine Studie  schätzt das globale Einsparpotential durch den Einsatz von Drohnen in der Industrie auf rund acht Mrd. Euro.

Viele EVU, energienahe Unternehmen und Infrastrukturdienstleister haben das Potential für sich schon erkannt und setzen Drohnen bereits zur Unterstützung von Inspektionsarbeiten ein. Bedingt durch restriktive Richtlinien bei der Flugraumnutzung in Deutschland besitzt der Trend aber noch Luft nach oben. Wir glauben, dass in bis zu 5 Jahren die Energiebranche in Deutschland Drohnen flächendeckend zum Einsatz bringen wird und somit Einsparpotentiale in komplexen Inspektionsszenarien realisiert werden können. 

Interessante Unternehmen / Start-Ups aus dem Themenfeld der Drohnen:

  • Aerophoto – Hochauflösende Bilder aus der Luft,
  • UCAIR – Inspektion von Photovoltaikanlagen.

Blockchain 

blockchainDie Blockchain ist eine kontinuierlich wachsende, dezentral verteilte Liste von Datensätzen, die mit Hilfe von Kryptografie miteinander verkettet sind. Durch dieses transparente und sichere Buchführungssystem können Transaktionsdaten fälschungssicher dokumentiert werden. Auf jeder Tagung wird davon gesprochen, eruiert welche Potentiale die Blockchain für die Energiewirtschaft hat und analysiert ob die Blockchain als Disruption die Branche verändern wird. Das Themenfeld der Kryptowährungen hat bereits eindrucksvoll bewiesen, welchen Einfluss die Technologie in sich birgt.

Blickt man auf die Branche der Energiewirtschaft, so erkennt man in den Feldern der Transaktionen das naheliegendste Anwendungspotential für die Technologie. Aktuellste Bestrebungen zielen darauf ab Peer-2-Peer Transaktionen zwischen dezentralen Erzeugern und Verbrauchern mit Hilfe der Blockchain darzustellen. Einen Mehrwert kann die Blockchain in der Transparenz liefern: die Nutzer eines solches Systems können sich sicher sein, dass der bezogene Strom auch aus der Quelle XY stammt. Ein noch nicht ganz so bekannter, aber dennoch aus unserer Sicht innovativer Ansatz, ist es Tankvorgänge von Elektrofahrzeugen über eine Blockchainapplikation abzuwickeln. Ein solches System könnte jedem Anbieter von Ladesäulen zu jedem Zeitpunkt vergangene Transaktionen mit einzelnen Kunden transparent machen und somit die aktuell unbefriedigende Situation der Anbietervielfalt und unterschiedlichster Abrechnungssysteme lösen.

Die Technologie steckt zwar noch in den Kinderschuhen und ist aktuell noch mit relativ hohen Betriebskosten belegt (abhängig von der Geschwindigkeit in der Abwicklung), aber wir glauben, dass Blockchainanwendungen in der Energiewirtschaft in mehr 5 Jahren festesten Fuß fassen werden und in der Konsequenz einige etablierte Prozesse verändern werden.

Interessante Unternehmen / Start-Ups aus dem Themenfeld der Blockchain:

  • Conjoule – Peer-to-Peer Handelsplattform für Erzeuger und Verbraucher,
  • elblox – Stromwarenkorb mit Blockchain-Transaktionen.

Maschinelles Lernen

machine learning.pngMaschinelles Lernen beschreibt einen Prozess bei dem Wissen aus Erfahrungswerten künstlich generiert wird. Ziel ist die Mustererkennung in Datenstrukturen, um auch bei Analyse von neuen und unbekannten Datensätzen Wahrscheinlichkeitsaussagen über ein zukünftiges Verhalten treffen zu können.

Ein Trend, der sich aktuell auf der Spitze des Gipfels der überzogenen Erwartungen auf dem Gartner Hype Cycle 2017 befindet. Ob diese Erwartungen überzogen sind, wird sich im Laufe der nächsten Jahre zeigen. Datengetriebene Anwendungsfälle sind mannigfaltig durch alle Branchen hindurch zu finden. Immer wenn es eine Aufgabe in Echtzeit oder schnellstmöglich zu erledigen gilt und Daten zur Auswertung vorliegen (Beantwortung von Kundenanliegen, Steuerung eines autonomen Fahrzeuges, Krankheitsfrüherkennung, Cyber Security, …) kann maschinelles Lernen einen Mehrwert leisten.

Speziell für den Energiesektor sind viele Anwendungsgebiete denkbar. Diese reichen von der Netzüberwachung über ein intelligentes Bilanzkreismanagement bis hin zur autarken Steuerung von Windparks. In allen genannten Beispielen bringt maschinelles Lernen enorme Effizienzgewinne, denn bspw. bei Windparks können Millionen von Sensoren ausgewertet werden und die Windräder somit in Echtzeit ausgerichtet werden, um einen maximalen Output zu erreichen. Durch das „Lernen“ – das Erkennen von Mustern – kann der Windpark von selbst Zustände ansteuern, ohne die Vordefinition durch menschliche Hände.

Auch Anwendungen für das Energiemanagement vor Ort beim Endkunden werden in Zukunft vermehrt auf maschinelles Lernen setzen. So können bspw. intelligente Thermostate mittlerweile basierend auf Wahrscheinlichkeiten und Umgebungsdaten, Wohlfühltemperaturen einstellen oder autarke Systeme ganze Gruppen aus Einfamilienhäusern mit PV-Anlagen, Speichern und Elektrofahrzeugen zu Smart Grids vernetzen.

Wir glauben, dass es bis zu 5 Jahren dauern wird, bis die Technologie „maschinelles Lernen“ das Plateau der Produktivität erreicht. Mit ständig wachsender Rechenleistung und zunehmend benötigten Anwendungen mit Echtzeit-Entscheidungen, wird der Trend zeitnah in die Produktivität wechseln. Bis dahin sind wir gespannt, von welchen neuen Anwendungsfällen die Energiewirtschaft profitieren wird.

Interessante Unternehmen / Start-Ups aus dem Themenfeld des maschinellen Lernens:

  • vilisto – intelligente Thermostate,
  • Gridsense – intelligentes, dezentrales Energiemanagment.

 

StefanM.jpgAutor: Stefan Michaelis
Der Autor interessiert sich besonders für effiziente wie nachhaltige Organisationsentwicklung, agile Methoden und den Aufbau von Geschäftsmodellen und unternehmensübergreifenden Kooperationen.

 

Adam.jpgAutor: Adam Wolf
Innovationsmanager bei der K.LAB
Energie-Ingenieur mit Querdenker-Mind-Set. Experte für Design Thinking, Customer Experience und Geschäftsmodellentwicklung.

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