Grüner und schlanker mit intelligenter Analyse

Vor dem Hintergrund des Ziels von Nukissiorfiit, zu 100 % unabhängig von fossilen Brennstoffen zu sein, und der Notwendigkeit, die Infrastruktur für Wasserkraftwerke auszubauen, wurden genaue und solidere Finanzprognosen zu einer entscheidenden Notwendigkeit für das Versorgungsunternehmen.

Nukissiorfiit hatte seit 2015 als Teil einer anderen Organisation mit den Beratern von CogniTech zusammengearbeitet. Das Unternehmen vertraute auf den Rat der Berater, dass Nukissiorfiit von einer KI-gestützten Planungs- und Analyselösung profitieren könnte, um seine ambitionierten Ziele zu erreichen.

2018 lud CogniTech eine fünfköpfige Delegation des Versorgungsunternehmens zu einer einwöchigen IBM Analytics-Konferenz nach Stockholm ein. Die Nukissiorfiit-Delegation war die größte Gruppe eines einzelnen Unternehmens. Ziel war es, sich im Bereich neuer digitaler Lösungen inspirieren zu lassen, stärker datengesteuert zu sein und über neue Versionen von IBM® Cognos® Analytics und IBM Planning Analytics sowie KI-Lösungen zu sprechen. Während der Diskussion über ein anderes Projekt wollte Andersen-Aagaard mehr über das Planungsprojekt zu erfahren.

„Wir mussten die traditionelle Budgetierung hinter uns lassen und anfangen, dynamisch an unseren Prognosen zu arbeiten, indem wir monatliche rollierende Prognosen mit einem längeren Zeithorizont von 18 Monaten verwenden, um kontinuierlich die neuesten Informationen berücksichtigen zu können“, sagt Andersen-Aagaard. „Und es war klar, dass das neue Verfahren nicht zu einer unverhältnismäßigen Belastung führen sollte, sodass 70 Personen jeden Monat damit beschäftigt waren. Wir konnten feststellen, dass wir diesen Prozess bei den mehr als 300 Teilbudgets, die wir bearbeiteten, nicht ausweiten und den traditionellen Weg weiter nutzen konnten. Wir mussten also anders denken, und hier kommen die KI-gestützten rollierenden Prognosen ins Spiel.“

Kai Erik Ettrup, Partner bei CogniTech, erklärt: „Wir haben die Idee geäußert, KI und maschinelles Lernen zu nutzen, um den Prozess zu verbessern, und die Idee fand Anklang bei Nukissiorfiit.“ Das Versorgungsunternehmen betonte, dass das neue Tool über eine gute Benutzeroberfläche mit einem effizienten Eingabe- und Überprüfungsverfahren verfügen müsse. „Nach den inspirierenden Sitzungen in Stockholm waren wir uns sicher, mit der Plattform und der Zusammenarbeit mit CogniTech fortzufahren“, sagt Andersen-Aagaard.

CogniTech traf sich mit Nukissiorfiit in Workshops, um zu besprechen, wie das Unternehmen von seiner alten Planungs- und Prognoselösung zu einer rollierenden Prognose mit integriertem maschinellem Lernen und prädiktiven Prognosen übergehen kann.

CogniTech half dem Versorgungsunternehmen dann bei der Migration zur Cognos Analytics-Lösung, der KI-gestützten Business Intelligence-Plattform, die den Analysezyklus von der Entdeckung bis zur Operationalisierung unterstützt und einen kontrollierten Ansatz für die Verwaltung, Untersuchung und Visualisierung von Daten bietet. Ihr KI-Assistent ermöglicht es dem Nutzer, genau an den Stellen zu interagieren, die seine Aufmerksamkeit erfordern, und die 80 % der Übersichten und Finanzdaten, die keine Aufmerksamkeit erfordern, zu ignorieren.

Moeller Madsen von CogniTech erklärt, dass eines der Hauptziele von Nukissiorfiit bei der Umstellung auf die rollierende Prognoselösung von IBM darin bestand, das Versorgungsunternehmen in die Lage zu versetzen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Andersen-Aagaard stimmt zu und ergänzt: „In Grönland haben Sie ein kleines Fenster, in dem Sie Reparaturen im Freien durchführen oder ein neues Infrastrukturprojekt initiieren oder ein neues Kraftwerk entwickeln können. Es ist sehr wichtig, dass Sie 100 % Transparenz und die richtigen Erkenntnisse haben, um zu entscheiden, ob wir über den nötigen Cashflow verfügen. Wenn sich zum Beispiel bei unseren Leuten im Süden des Landes ein Projekt verzögert, stellt sich die Frage, ob die Ausgaben dann später anfallen, oder ob es sich so weit verzögert, dass wir andere Projekte im Norden vorantreiben können? Dies kann eine ziemlich entmutigende Planungsaufgabe sein, wenn 100 bis 200 größere Infrastrukturprojekte gleichzeitig laufen.“

Nukissiorfiit verlässt sich auf die Cognos-Analytics-Lösung, um Eingaben von den Mitarbeitern des Unternehmens zu sammeln und in eine Reihe von Berichten umzuwandeln, auf deren Grundlage die Führungsebene dann Planungsentscheidungen über die kontinuierliche Arbeit mit Infrastrukturprojekten trifft. Das Unternehmen müsste sonst bei der Genehmigung aller neuen Infrastrukturnetze, neuer Kraftwerke und Umspannwerke, neuer Wasserwerke und neuer Lösungen für erneuerbare Energien sehr viel vorsichtiger sein.

„Wir haben viele Überlegungen darüber angestellt, wie die Lösung so gestaltet werden könnte, dass sie maximale Zuverlässigkeit bietet“, sagt Andersen-Aagaard. „Unsere Finanzbücher bestehen aus vielen Bereichen, darunter Umsatz, variable Kosten, Kapazitätskosten wie Gehälter, Abschreibungen, Zinskosten und Finanzkosten. Alle diese Bereiche verfügen über einzigartige Eigenschaften. Wir waren mit dem klassischen Dilemma konfrontiert, dass es schwierig ist, alle Faktoren einzubeziehen. Eine Maschine kann das viel besser bewältigen, wenn historische Daten in die Zukunft hochgerechnet werden.“ Das Unternehmen hat bereits mehr als 100 verschiedene Berichte erstellt, die verschiedene Aspekte seiner Finanzinformationen aufgreifen und den Managern zur Verfügung stellen, damit diese darauf reagieren können.

„Mit Hilfe von CogniTech konnten wir unseren technischen Mitarbeitern, die kaum Freude an dieser Aufgabe hatten, enorm viel Verwaltungstätigkeiten abnehmen“, so Andersen-Aagaard. „Darüber hinaus mussten sie nur noch die Ergebnisse der KI bestätigen, anstatt die Zahlen aller Standorte und die Klassifizierung manuell einzugeben. Sie waren nicht nur froh, von dieser Aufgabe befreit zu sein, sondern das Endergebnis ist auch viel besser.“

Andersen-Aagaard weiß die Breite und Tiefe des Ansatzes der KI-Lösung zu schätzen. „Eines der besten Erlebnisse ist heute, wenn der Inputgeber den maschinellen Input in Frage stellt und unsere Controller fragt, warum die KI eine bestimmte Zahl entgegen dem Wissen des Inputgebers vorhersagt“, fügt er hinzu. „Bei genauerem Hinsehen stellen sie in den meisten Fällen fest, dass die KI richtig liegt, weil sie alle Faktoren und historischen Daten berücksichtigt. Das freut mich sehr“, sagt er, „denn dann weiß ich definitiv, dass das, was wir geschaffen haben, unserem Unternehmen eine bessere Qualität bringt und dass wir dabei Geld und Zeit gespart haben.“

Andersen-Aagaard erklärt, dass das Unternehmen ein Front-End und ein Back-End entwickeln wollte. „Unser Front-End besteht aus Benutzereingaben und -bestätigungen, bei denen sich die Benutzer auf vollständig oder teilweise aufgelöste maschinell erstellte Prognosen beziehen, während unser Back-End anpassbare Parameter enthält, die manuell eingestellt werden können, wenn wir wissen, dass sich die Parameter ändern werden“, sagt er.

Ettrup erklärt die Verwendung externer Daten mithilfe der Lösung: „Wir haben in den letzten drei Jahren viele Wetterdaten verwendet. Auf dieser Grundlage analysieren wir dann, was wir eine normale Wetterperiode nennen, um einen normalen Jahresumsatz pro Kunde und Gebiet zu ermitteln. Wir haben ihnen viele Backend-Parameter zur Verfügung gestellt, sodass Nukissiorfiit zahlreiche unternehmensspezifische Aspekte kontrollieren konnte, wie z. B. den allgemeinen Leerstand, die Projektabschlussrate, Öl pro Kilowatt und vieles mehr.“

Durch die Umstellung auf die rollierende Prognoselösung von CogniTech konnte Nukissiorfiit die Anzahl der Mitarbeiter, die für die Erstellung von Budgetprognosen benötigt werden, reduzieren und die Genauigkeit dieser Prognosen durch eine höhere Frequenz und den Einsatz von KI erhöhen. Die Lösung hat die Flexibilität des Energieversorgers bei der Anpassung seiner Planung an veränderliche Variablen wie das Wetter verbessert und das Vertrauen der grönländischen Regierung in die Genehmigung neuer und ambitionierter Projekte gestärkt.

„Wir konnten die Anzahl der Inputgeber – also der Mitarbeiter, die an der Entwicklung unseres Budgets beteiligt sind – von 70 auf neun Personen reduzieren. Das ist ziemlich viel“, so Andersen-Aagaard.

„Und das ist noch nicht alles“, fügt er hinzu. „Es kommt tatsächlich auch auf die Zeit an, die diese Aufgabe in Anspruch nimmt. Ich würde also sagen, dass diese neun Leute jetzt weniger Zeit dafür aufwenden müssen als zuvor. Und auch der Zeitaufwand von mehr als 60 Leuten, die keine Tools mehr für die Eingabe in die Prognose nutzen, fällt weg.“

Andersen-Aagaard stellt schnell fest, dass zwar deutlich weniger Leute an den Prognosen arbeiten, aber jede Person in seinem Unternehmen diese Informationen erhält. „Sie erhalten ihre Erkenntnisse sowohl aus der Sicht des Managements als auch bis zu einem gewissen Grad über die Produktionsdaten von der IBM Cognos Analytics-Plattform“, sagt er.

Insgesamt konnte Nukissiorfiit dank der neuen Planning Analytics- und Cognos Analytics-Lösung in Verbindung mit intelligenten maschinellen Lernprognosen eine effizientere Arbeitsweise erreichen. Das Unternehmen kann nun die Erkenntnisse nutzen, um Schwellenwerte festzulegen und gewarnt zu werden, wenn die Prognosen außerhalb der Bereiche liegen; es kann die Warnungen auch auf der Grundlage von Erfahrungen oder zusätzlichen Informationen außer Kraft setzen. Unterm Strich ist das Unternehmen agiler und seine Finanzplanung genauer.

„Claus [Andersen-Aagaard] ist sehr darauf bedacht, jeden Monat Prognosen zu erstellen, um sicherzustellen, dass die GuV und der Cashflow unter Kontrolle sind. Und sind flexibler, wenn es darum geht, Änderungen beim Verbrauch oder bei der Verzögerung eines bestimmten Projekts zu berücksichtigen“, ergänzt Moeller Madsen.

„Die Zeitersparnis war für uns ein wichtiger Faktor und Vorteil“, sagt Andersen-Aagaard. „Durch die Umstellung von 70 Mitarbeitern für die Eingabe von Input auf nur noch neun haben wir den Zeitaufwand für diese Aufgabe reduziert. Und wir führen diese Aufgabe nun sogar häufiger durch – und erhalten nun jeden Monat eine neue Prognose, die auf den neuesten Informationen basiert. Bei der alten Methode müssten wir wahrscheinlich 5.000 bis 10.000 Stunden dafür aufwenden.“

Andersen-Aagaard berichtet, dass auch die Genauigkeit der Prognosen stark gestiegen ist. Das Unternehmen hat nun die Flexibilität, die es braucht, um seine Pläne zu ändern, wenn neue Informationen vorliegen und die Konsequenzen seines Handelns zu verstehen.

Andersen-Aagaard fügt hinzu, dass die Benutzererfahrung enorm verbessert wurde. Er berichtet, dass sich die Mitarbeiter mehr für die finanziellen Folgen ihrer Entscheidungen interessieren und dass sich auch die Qualität der Berichte, die sie automatisch erhalten, drastisch verbessert hat.

Mit der Planungsplattform und dem maschinellen Lernen blickt Nukissiorfiit zuversichtlich in die Zukunft. „Ich denke, es ist erwähnenswert, dass Sie bei jedem großen Projekt wie dem großen Wasserkraftwerksprojekt Vertrauen in uns als Unternehmen haben müssen“, sagt Andersen-Aagaard. „Die grönländische Regierung muss sicherstellen, dass mit dem Geld, das sie uns im Namen des Landes investieren lassen, verantwortungsvoll umgegangen wird.“

Für die Zukunft plant Andersen-Aagaard die Integration der Plattform in die Sensoren des Internets der Dinge (IoT) in seinen Werken und in die Zähler aller grönländischen Haushalte. „Wir prüfen, ob das IoT eine größere Rolle spielen kann, damit wir häufiger Daten abrufen können. IoT ist eine kostengünstige Plattform, mit der man viele Daten zu deutlich geringeren Kosten übertragen kann.“

Nukissiorfiit erwägt in Zusammenarbeit mit Abfüllunternehmen und Massengutfrachtern auch den Export von grönländischem Wasser in andere Länder. Darüber hinaus sind andere arktische Länder wie Kanada sehr daran interessiert, zu sehen, wie sie die erfolgreiche Preisstruktur von Nukissiorfiit nutzen können, um ihre eigenen Energiepreise zu senken.

Nukissiorfiit (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) ist ein Versorgungsunternehmen, das im Eigentum der grönländischen Selbstverwaltung steht. Das Unternehmen ist für die Erzeugung und Versorgung der Verbraucher des Landes mit Strom, Wasser und Wärme in 17 Städten und 53 Siedlungen verantwortlich. Die Energieversorgung von Nukissiorfiit basiert zu 72 % auf Energie aus erneuerbaren Quellen. Ziel ist es, wo immer möglich, erneuerbare Energiequellen zu nutzen und allen Menschen Zugang zu sauberem Trinkwasser zu ermöglichen. Das Unternehmen beschäftigt 405 Mitarbeiter, davon 90 am Hauptsitz in Nuuk.

IBM Business Partner CogniTech (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) ist der einzige dänische IBM Gold Partner für Analytics. Das Beratungsunternehmen ging 2019 aus einer Übernahme der vorherigen Iteration hervor und konzentriert sich auf IBM als primären Technologiepartner. CogniTech ist in der Lage, einheitliche integrierte Lösungen für seine mehr als 100 Kunden zu erstellen, die von der Datenintegration über Business Intelligence bis hin zu Budgetierung, Prognosen und Finanzkonsolidierung reichen und mit KI und maschinellem Lernen integriert sind. Das Unternehmen hat mehr als 40 Planning-Analytics-Kunden.