How E.ON uses SAP S/4HANA to modernise the grid with AI｜E.ON が SAP S/4HANA を活用し AI で送電網を近代化 | AIニュース最前線

SAP S/4HANA を通じたグリッドデータの標準化により、E.ON はインフラの近代化と AI デプロイメントの実行を可能にしています。 このエネルギー大手は、3 つの明確なドメインにわたるインフラを管理しています。すなわち、エネルギーグリッド、顧客向けソリューション、およびエネルギーインフラソリューションです。この範囲全体で運用を維持するには、IT ハードウェアやソフトウェアメンテナンスに対する継続的な資本支出が必要です。 当初、経営陣は大規模な技術投資のビジネスケースに疑問を抱いていました。しかしエンジニアリングチームは、持続的な財務投資が、デジタル化されたエネルギーネットワーク内でのシステムの安定性、費用対効果、および回復力を保証することを証明しました。 E.ON は、成長、持続可能性、そしてデジタル化を主要な企業目標として優先しています。技術的キャパビリティで後れを取ることは、長期的には財務コストをもたらします。 インフラの標準化が稼働率向上を牽引 E.ON は SAP S/4HANA の導入と並行して、クラウド ERP への移行を実行しています。エネルギー業界におけるレガシーな ERP システムは、過度のカスタマイズに悩まされることが多々あります。エンジニアリング部門はこの技術的負債を回避するため、断片化されたカスタムビルドを拒否します。開発者は、確立されたソフトウェアパッケージを統合的なアーキテクチャに直接組み込みます。この設計手法により、企業全体でのデータのスケーラビリティが保証されます。 基盤インフラへの注目は、非常に目に見える生産成果をもたらします。E.ON は 5 年間で IT ダウンタイムを 77% 削減したと報告しています。これらの稼働率指標を達成するには、データテーブルの標準化と技術スタックからの冗長なミドルウェアの排除が必要です。 SAP S/4HANA はインメモリデータベースアーキテクチャを採用しています。この設計上の選択は、従来のリレーショナルデータベースと比較してクエリ処理時間を加速します。電力事業者はこの速度を活用し、グリッド資産からストリーミングされるテレメトリデータをリアルタイムで処理しています。高速なデータ処理は、運用データに対して機械学習モデルをデプロイするための前提条件となります。 技術リーダーは、外部のソフトウェア開発のペースに合わせるという厳しい圧力に直面しています。E.ON の CIO セバスチャン・ウェーバーはこの圧力が緊張を生み出すと指摘します。消費者向けソフトウェアがエンタープライズアプリケーションの導入に対する期待を設定しています。ウェーバーは、ChatGPT などの消費者向け AI アプリケーションが家庭内の問題を効果的に解決していることから、職場での同様の自動化への内部需要が生じていると見なしています。エネルギー企業は、外部のソフトウェア機能と内部の準備状況との間のギャップを埋めなければなりません。 データおよびサイバーセキュリティ運用の社内化 E.ON は、内部の準備状況を主要なビジネス目標として扱っています。同社は内部エンジニアリングチームを積極的に拡大し、技術能力を社内に持ち込むために 1,000 名以上の専門家を雇用しました。この採用活動により、500 名以上のデータ専門家と 300 名のサイバーセキュリティプロフェッショナルが確保されました。 データエンジニアリングを社内で行うことで、電力事業者は独自データレイクを構築し、データガバナンスの監査を内部で実施できるようになります。サイバーセキュリティの専門人材を社内に維持することで、物理的なエネルギーグリッドを管理する運用技術システムに対する厳格なアクセス制御を維持できます。現在、エンジニアリング部門は欧州のグリーンエネルギー分野における商業目標達成のための主要な手段となっています。 もちろん、この規模でデジタルエコシステムを管理するには厳重な監督が必要です。技術チームは全事業部門にわたって中央集権的なガバナンス構造を確立しています。管理者は標準化された契約フレームワークと統一された IT システム管理コンソールを展開します。 このような管理アーキテクチャを整備することで、機能開発を制限することなくセキュリティ基準とコスト規律が強制されます。ベンダー契約の標準化によりソフトウェア調達期間が短縮され、ライセンス費用の暴走に上限が設けられます。 孤立したイノベーションハブの廃止 企業は実験的な技術を別々の事業部門に隔離することがよくあります。E.ON はこの手法を完全に放棄し、実験用のガレージや孤立したデジタルラボを廃止しました。経営陣はデジタルツールをアクティブなビジネスプロセスに直接統合しています。 イノベーションチームを生産環境から分離しておくことは、アプリケーションが生産サーバーへの移行を生き延びることを妨げることがよくあります。開発者がコアアーキテクチャ内で構築することを強制することで、エンジニアリング部門は生産の持続可能性を保証します。 「システムをスピードアップするには内部の準備が必要です」とウェーバー氏は説明しました。「それは投資や優先順位について深く考えること、そして何よりも人と文化について考えることを意味します」 ウェーバー氏は、運用速度が現在の高水準に留まると予想し、以前の納品速度に戻ることはないとの見方を示しています。新しいソフトウェアの導入には、ビジネス要件との精密な整合性が求められます。 E.ON は「BizDevOps」という運用モデルを強制しています。このフレームワークは、開発者が正確な商業的価値を生み出す機能を開発することを要求します。エンジニアは初期アーキテクチャフェーズにおいて、ビジネスアナリストと直接協力します。 この手法には、対象を絞った従業員トレーニングが組み合わされています。現場作業員や管理者は、新たに導入されたツールの運用について具体的な指導を受けます。この能力構築により、スタッフは近代化されたインフラから検証可能な価値を引き出すことができます。 E.ON は AI に対して現実的なアプローチを採用しています E.ON は、AI の展開を意図的に慎重に管理しており、ゼロから独自の AI プラットフォームを構築することはありません。むしろ、指導部は確立されたテクノロジーベンダーとのパートナーシップを活用することを好んでいます。この調達戦略により、企業全体のソフトウェアポートフォリオ全体で柔軟性が維持されます エンジニアたちは、機械学習アプリケーションに対する具体的かつ限定されたユースケースを模索しています。技術ロードマップは、顧客サービス自動化、予測保全、および運用最適化を対象としています。 エネルギーグリッドに予測保全アルゴリズムを適用することで、壊滅的なハードウェア障害を防ぐことができます。センサーが電圧の異常を検知し、そのデータを中央の S/4HANA インスタンスへ送信します。機械学習モデルはこのテレメトリデータを分析して、物理インフラ上の摩耗パターンを特定します。保守チームは、機器が実際に故障する前に自動で配置された指示を受けます。この積極的な緩和戦略により、緊急修理コストが削減され、局所的な停電も防止されます。 これらのアプリケーションを第三者プロバイダーを通じてテストすることで、企業は未検証のフレームワークへの過度な資本投入を防ぐことができます。E.ON はこれらの自動化機能をオプションの追加機能として扱うのではなく、コアシステムに直接組み込んでいます。この技術は 4700 万人のユーザーを対象とした顧客基盤を支えています。自動化された顧客サービスワークフローを通じてユーザーリクエストを処理することで、コールセンターの負荷が軽減され、インシデント解決が加速されます。 「本質的に、私たちの経験はデジタルトランスフォーメーションに関するより広範な真実を浮き彫りにしています」とウェーバー氏は指摘しました。彼は、新ソフトウェアを生産環境へ展開する際にも、システムの安定性、サイバーセキュリティ、ガバナンスフレームワークが損なわれてはならないと説明しました。 ビジネス要件との適切な整合性がなければ、先進技術は価値を提供できません。近代化されたアーキテクチャは、E.ON にグリーンエネルギーインフラを信頼性を持って拡張するための必要な基盤を提供します。 関連記事：ウォルマートの AI ワークフローがバランスシートの実情とどう向き合うか ![image](https://www.artificialintelligence-news.com/wp-content/uploads/2026/05/image.png) 業界リーダーから AI とビッグデータについてさらに学びたい方は、アムステルダム、カリフォルニア、ロンドンで開催される「AI & Big Data Expo」をご覧ください。この包括的なイベントは TechEx の一部であり、サイバーセキュリティ＆クラウドエキスポなど他の主要なテクノロジーイベントと併催されています。詳細はこちらをクリックしてください。

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