MDM-Systeme

Zählerdatenmanagementsysteme (MDM) validieren, bereinigen und verarbeiten in der Regel die eingehenden Daten und verwenden sie dann für die Abrechnung, Analyse und Berichterstattung. MDM-Software kann umfassen:

• Planung und Verwaltung des Ausbaus von intelligenten Zählern
• Überwachung und Verwaltung von Netzzählern und -geräten
• Smart-Meter-Routinen (Hinzufügen, Löschen, Aktualisieren von Zählerinformationen und alle Arten von Anfragen)
• Ausstellung von Rechnungen

Darüber hinaus kann MDM Berichte für Last- und Bedarfsprognosen, Managementberichte und Kundendienstkennzahlen liefern.

MDM bietet Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) zwischen MDM und mehreren Zielen, die auf Zählerdaten angewiesen sind. Dies ist der erste Schritt, um sicherzustellen, dass Datenkonsistenzprozesse vorhanden sind. Zusätzlich zu dieser gemeinsamen Funktionalität kann ein fortschrittliches MDM Einrichtungen für die Fernanbindung/Trennung von Zählern, die Überprüfung des Energiestatus/der Wiederherstellung und die Fernablesung von Zählern auf Anfrage bieten.

Datenanalyse

Intelligente Zähler senden die Verbrauchsdaten der Teilnehmer (in Privathaushalten, Gewerbe und Industrie) zu bestimmten Zeiten an zentrale Serversysteme in der Zentrale. Energieversorgungsunternehmen sammeln und analysieren diese umfangreichen Daten. Einige der Gründe, warum die Daten analysiert werden sollten, sind:

• Effiziente Entscheidungen für den Kauf von Energie auf der Grundlage von Verbrauchsmustern treffen
• Einführung von Energieeffizienz- oder Energierabattprogrammen
• Vergleich und Korrektur der Leistung des Messdienstleisters
• Identifizierung und Reduzierung nicht abgerechneter Energie (z. B. Energieverschwendung, Leckagen, manipulierte Zähler usw.)

Diese Daten helfen nicht nur den Versorgungsunternehmen, ihre Geschäfte effizienter zu gestalten, sondern auch den Verbrauchern, Geld zu sparen, indem sie in Spitzenzeiten weniger Energie verbrauchen. Sie sind also sowohl wirtschaftlich als auch umweltfreundlich. Die intelligente Zählerinfrastruktur ist für die Wasser- und Stromwirtschaft relativ neu. Je mehr Daten die Versorgungsunternehmen im Laufe der Jahre sammeln, desto mehr Verwendungsmöglichkeiten werden sie für diese präzisen Smart-Meter-Aktivitäten haben.

Vorteile von Meter Data Management (MDM)

Mit einer umfassenden Zählerdatenmanagement-Strategie (MDM) und der richtigen Arbeitsweise lassen sich diese Dinge erreichen:

• Verbesserung der Dateneffizienz
• Ausführlichere Informationen über den gemeinsamen Verbrauch
• Verbesserte Einsicht und Entscheidungsfindung
• Schaffung von Wettbewerbsvorteilen und Effizienz
• Risikominderung und einfache Einhaltung von Vorschriften

MDMS (Zählerdaten-Management-System)

Das Meter Data Management System (MDMS) bietet Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) zwischen MDMS und mehreren Servern, die auf Zählerdaten angewiesen sind. Seine Vorteile:

• Speichern Sie alle Zählerstände im Registrierungssystem
• Bestätigung des korrekten Betriebs und der Genauigkeit der Zählerstände und Ereignisse
• Bewertung möglicher Standorte oder Probleme, die einen Besuch vor Ort erfordern
• Verbesserung der Datenschätzung und -validierung durch multidimensionale Analyse
• Datensynchronisierung zwischen MDMS, AMR/AMI-Datenbanken
• Verbesserung der Back-Office-Abläufe von Versorgungsunternehmen
• Erkennen Sie das Investitionspotenzial von AMI

Zukunftsvision

Das Zählerwesen hat sich von einem bloßen Teil des Ertragszyklus zu einer organisatorischen Funktion entwickelt, die mehrere Kerngeschäftsprozesse unterstützt und betriebliche Vorteile bietet. Für Versorgungsunternehmen, die eine digitale Transformation durchlaufen, ist es entscheidend, die richtige Geschäftslösung zu haben, um geschäftskritische Abläufe und neue kundenorientierte Lösungen voranzutreiben. Die gewählte Lösung sollte mehr sein als eine typische MDM-Plattform, die als digitales Rückgrat für Energieunternehmen dient.

Die Lösung sollte ihren Nutzern eine Zukunftsvision bieten, neue Geschäftsmodelle und Anwendungsfälle definieren und die Integration von Funktionen des maschinellen Lernens und anderer datenanalysebasierter Lösungen ermöglichen.

Moderne Technik, Moderner Markt

Versorgungsunternehmen sollten bei der Evaluierung ihres Zählerdatenmanagements (MDM) einen Arbeitsablauf in Betracht ziehen, der mit den neuesten IT-Technologien entwickelt und aufgebaut wurde, die in großem Maßstab von sozialen Netzwerkanwendungen genutzt werden. MDM muss für eine unbegrenzte Skalierung und mit maximaler Flexibilität in einem sich schnell verändernden Versorgungssektor konzipiert sein.

Stiftung für Unternehmen

Die Funktionen der gewählten MDM-Lösung sollten eine Grundlage bilden, die es dem Versorgungsunternehmen ermöglicht:

• Integration aller Informationen im Zusammenhang mit Messmanagementprozessen und -systemen an einem Ort
• Bereitstellung der gleichen Mechanismen für den Verarbeitungs- und Messprozess
• Vereinfachung des Prozesses im Zusammenhang mit dem Messungsmanagement unter Nutzung von Plattformfunktionen, die Softwareinfrastruktur, Dienste und Datenmodelle für mehr Flexibilität und Schnelligkeit im Geschäft und Anpassungsfähigkeit an regulatorische Änderungen bieten.
• Schaffung von Möglichkeiten und neuen Geschäftsmodellen durch die Nutzung interaktiver und offener Plattformen mit Datenanalyse und Technologien für maschinelles Lernen.

Zu berücksichtigende Hauptanforderungen

• Verringerung der Zahl der Anwendungen und Systeme, die an den Messmanagementprozessen beteiligt sind.
• Alle erforderlichen Einrichtungen in einer Plattform, sowohl Head-Ends als auch Client-OT/IT-Systeme, die den vom Versorgungsunternehmen definierten Standards entsprechen.
• Gemeinsame End-to-End-Verfolgungs- und Prüfmechanismen für alle von der Plattform verwalteten Prozesse und Anwendungen.
• Eine einzige, gemeinsame, benutzerfreundliche Schnittstelle für alle Anwendungen, die eine homogene, benutzerdefinierte Landschaft bietet.
• Der Energieversorger kann sich voll und ganz darauf konzentrieren, aus den Daten einen geschäftlichen Nutzen für seine Kunden zu ziehen.
• Im Gegensatz zu einer individuell entwickelten Lösung sind bei SaaS die Wartung während der gesamten Betriebsdauer des Systems und der automatische Zugang zu wertvollen neuen Funktionen inbegriffen..
• Fortgeschrittene Datenanalyse und maschinelle Lernfähigkeiten.