Von RLM-Daten zu Umsatzpotenzialen – OIT zeigt, wie KI Energievertrieb neu denkt
OIT LAMA
Von RLM-Daten zu Umsatzpotenzialen – OIT zeigt, wie KI Energievertrieb neu denkt
OIT LAMA
Ausgangssituation
Unternehmen mit energieintensiven Standorten oder großen Kundenportfolios erfassen heute riesige Mengen an RLM-Daten im 15-Minuten-Takt über viele Jahre hinweg. Trotz ihres hohen Potenzials für Energieoptimierung werden diese Daten jedoch kaum genutzt – meist aufgrund heterogener Datenquellen, aufwendiger manueller Analysen und fehlender Automatisierung bei der Übersetzung von Laststrukturen in konkrete Energieangebote.
Die Folge: ungenutzte Einsparpotenziale, lange Angebotsprozesse und eine geringe Vertriebseffizienz.
Zielsetzung:
Mit dem Projekt LAMA („Lastgang-Analyse & Marktangebot“)
entstand eine Lösung, die KI-gestützt:
- RLM-Daten und Lastprofile automatisch integriert und harmonisiert,
- Verbrauchs- und Lastmuster analysiert (Peaks, Saisonalitäten, Anomalien),
- daraus tarifliche und technische Optimierungsvorschläge ableitet,
- individuelle Energieangebote generiert (z. B. PPA, Stromtarif, Direktvermarktung),
- und diese direkt in HubSpot oder andere CRM-/Vertriebssysteme einspielt.
Ziel: ein vollständig digitalisierter Angebotsprozess – von der Messung bis zur Angebotserstellung.
Lösung & Architektur
Datenintegration
Über eine Middleware-Schicht werden RLM- und Lastprofildaten aus verschiedenen Quellsystemen (EDM, Netzportale, CSV-Uploads) standardisiert eingelesen.
Die Daten werden validiert, aggregiert und in einem zentralen LAMA-Data-Model gespeichert.
Eine API-basierte Architektur (REST / OData) ermöglicht flexible Anbindungen an BI-Tools, CRM-Systeme (HubSpot) oder interne Reporting-Plattformen.
KI-Analyse & Mustererkennung
LAMA nutzt Machine Learning zur automatischen Erkennung von Lastmustern, Saisonalitäten, Peaks und Anomalien.
Clustering-Modelle identifizieren typische Verbrauchsprofile („Wochenend-Grundlast“, „Produktionsspitzen werktags“) und Regressionsmodelle simulieren Effekte von Preisänderungen, PV-Einspeisung oder Lastverschiebung.
Ergebnisse werden in verständliche Kennzahlen übersetzt:
- Maximale Leistung (kW)
- Durchschnittliche Last
- Volllaststunden
- Eigenverbrauchsquote
- Autarkiegrad
- Lastmanagement-Potenzial
Automatisierte Angebotserstellung
Die KI-Logik verbindet Analyseergebnisse mit Preismodellen und Tariftabellen.
So entstehen automatisch berechnete Angebote, die reale Verbrauchsdaten berücksichtigen – keine statischen SLP-Werte.
Zusätzlich werden Szenarien simuliert:
- Integration von PV-Anlagen oder Speichern
- Tarifwechsel und Preisvarianten
- Wirtschaftliche Kennzahlen (€/MWh, ROI, Amortisation)
Ergebnis: Ein vollständig berechnetes, sofort verfügbares Angebot – direkt über HubSpot als Deal oder Angebotsentwurf abrufbar.
Integration in HubSpot
Über die REST-API werden Analyseergebnisse und Angebote nahtlos synchronisiert.
Sales-Teams sehen auf einen Blick:
- das Lastprofil des Kunden,
- empfohlene Maßnahmen,
- berechneten Angebotspreis,
- den aktuellen Angebotsstatus.
Das beschleunigt Entscheidungsprozesse und erhöht die Qualität der Kundenkommunikation.
Ergebnis
Mit LAMA verwandelt OIT komplexe Energiedaten in wertvolle Vertriebsintelligenz.
Die KI-gestützte Plattform macht aus RLM-Daten konkrete, wirtschaftlich bewertbare Handlungsoptionen – automatisiert, skalierbar und vollständig in CRM-Prozesse integriert.
So wird Energievertrieb datengetrieben, effizient und zukunftssicher.
Analysezeit
Reduktion von mehreren Stunden auf wenige Sekunden
Angebotserstellung
Automatisierte Angebotserstellung auf Basis realer Lastdaten
Datenpräzision
Höhere Datenqualität und Vermeidung manueller Fehleinschätzungen
Kundendialog
Integrierte Kundenkommunikation über HubSpot
Umsatzsteigerung
Mehr Umsatz & Effizienz durch beschleunigte Vertriebszyklen
Wachstum
Skalierbarkeit für hunderte von Messstellen und Kunden
Weitere Cases
