E.ON utilizza SAP S/4HANA per modernizzare l'infrastruttura energetica attraverso la standardizzazione dei dati e la digitalizzazione. La società, attiva nel settore dell'energia, gestisce operazioni nelle tre aree principali: reti energetiche, soluzioni per i clienti, e soluzioni di infrastruttura energetica. Mantenere le operazioni su questa gamma richiede investimenti continui in capitale sugli hardware e software IT.

La leadership inizialmente aveva dubbi sul caso economico per gli investimenti tecnologici su larga scala. Il team di ingegneria ha però dimostrato che questi investimenti garantirebbero stabilità, accessibilità e resilienza del sistema energetico modernizzato. E.ON priorizza la crescita, la sostenibilità e la digitalizzazione tra i propri obiettivi primari.

Standardizzazione dell'infrastruttura per ridurre downtime

E.ON ha eseguito un migrazione su ERP in ambiente cloud, integrando SAP S/4HANA. Gli ERP legacy nel settore energetico spesso soffrono di personalizzazioni estreme. Il dipartimento di ingegneria rifiuta personalizzazioni frammentate per evitare debiti tecnologici. I developer integrano pacchetti software consolidati direttamente in una struttura architetturale coerente. Questo approccio garantisce scalabilità dei dati in tutta l'azienda.

L’attenzione alla fondazione infrastrutturale produce risultati produttivi visibili. E.ON riferisce una riduzione del 77% del downtime IT negli ultimi cinque anni. Ottenere tali metriche richiede la standardizzazione delle tabelle di dati e l’eliminazione del software middleware ridondante.

SAP S/4HANA utilizza un’architettura in-memory (in memoria), che velocizza il processamento delle query rispetto ai database relazionali legacy. Questa decisione permette all’azienda di elaborare in tempo reale i dati telemetrici provenienti dagli asset della rete. La velocità è fondamentale per il deploy di modelli di machine learning sui dati operativi.

Gli esperti di tecnologia vivono forte pressione per seguire il ritmo dello sviluppo esterno. Il CIO di E.ON, Sebastian Weber, ha notato che questa tensione crea problemi. Le applicazioni consumer AI come ChatGPT risolvono efficacemente problemi domestici, creando pressione interna per migliorare l’automazione lavorativa. L’azienda deve colmare il divario tra le capacità esterne e l’adattabilità interna.

Internizzazione dei dati e della sicurezza cibernetica

E.ON vede il ready della compagnia come uno degli obiettivi principali. L’azienda ha espanso i team d'ingegneria e ha assunto oltre 1.000 specializzati per portare le capacità tecniche in-house. L’iniziativa ha reclutato più di 500 esperti di dati e 300 professionisti della sicurezza cybersecurity.

Portare a bordo l’ingegneria del dato permette all’azienda di costruire propri data lake e di controllare internamente la governance dei dati. La presenza interna di esperti di sicurezza garantisce accesso controllato alle tecnologie operative che regolano la rete energetica fisica. L’ingegneria diventa il motore principale per raggiungere gli obiettivi commerciali nel settore europeo dell’energia verde.

Evidentemente, gestire ecosistemi digitali su questa scala richiede supervisione rigorosa. Il team tecnico ha creato strutture di governance centralizzate in tutte le unità aziendali. Gli amministratori applicano framework contrattuali standardizzati e console di gestione IT unificate.

Quest’architettura amministrativa garantisce standard di sicurezza e disciplina sui costi senza ostacolare lo sviluppo di nuove funzionalità. L’unificazione delle politiche di acquisto accelerano i tempi di procurement mentre contengono i costi di licenze fuori controllo.

Fine agli hub d’innovazione isolati

Le aziende spesso isolano nuove tecnologie in unità separate. E.ON ha totalmente abbandonato questo metodo e ha chiuso laboratori digitali e hub d’innovazione sperimentale. I management integra le nuove tecnologie direttamente negli ambienti produttivi.

Mantenere le squadre d’innovazione separate dagli ambienti di produzione spesso impedisce all’applicazione di sopravvivere al passaggio ai server live. Forzando sviluppatori a costruire all’interno dell’architettura centrale, la divisione ingegneria garantisce la produzione reale.

“Portare il sistema a velocità necessita della prontezza interna”, ha spiegato Weber. “Ciò significa che dobbiamo pensare in modo profondo sugli investimenti, sull’ordine delle priorità e soprattutto su persone e cultura,” ha aggiunto.

Weber anticipa che la velocità operativa rimarrà elevata e che il ritorno alle velocità precedenti non sarà riconsiderato. L’implementazione nuova deve allinearsi rigorosamente con i requisiti aziendali.

E.ON adotta un modello operativo “BizDevOps”. Questo modello obbliga gli sviluppatori a creare nuove funzionalità con valore commerciale evidente. Gli ingegneri collaborano direttamente con business analist durante la fase iniziale della progettazione architettonica.

Questo approccio è affiancato da un piano formativo mirato. I lavoratori e i gestori ricevono istruzione specifica sull’utilizzo di nuovi strumenti. questa capacità costruita garantisce che il personale possa estratte valore concreto dall'infrastruttura modernizzata.

E.ON adotta un approccio pratico sull’AI

E.ON gestisce le implementazioni di intelligenza artificiale con attenzione e senza costruire propri framework AI. La leadership preferisce collaborare con fornitori tecnici consolidati. Questa strategia mantiene flessibilità nel portafoglio software aziendale.

Gli ingegneri esplorano casi d’uso specifici e delimitati per le applicazioni di machine learning. Il piano tecnologico mira a automatizzare il servizio clienti, prevenire guasti predittivo e aumentare l’ottimizzazione operativa.

  • Automazione del servizio clienti: elaborazione automatizzata di richieste per ridurre carico sui call center.
  • Analisi predittiva: algoritmi che identificano problemi potenziali tramite sensori di rete.
  • Ottimizzazione operativa: utilizzo di dati real-time per migliorare l’uso delle risorse energetiche.

Applicare algoritmi predittivi alla rete energetica permette di prevenire guasti catastrofici. I sensori rilevano anomalie di tensione e inviano i dati al sistema S/4HANA principale. I modelli di machine learning analizzano la telemetria per riconoscere segnali di usura sull’infrastruttura fisica. Gli ordini di manutenzione vengono inviati automaticamente prima che l’attrezzatura cada in guasto. Questa strategia riduce i costi di riparazione e evita black-out localizzati.

Testare queste applicazioni tramite fornitori esterni rende l'azienda capace di non impegnare eccessive risorse sull’innovazione non