Automatisierte Zählerstandsvalidierung

Effiziente Freigabeprozesse durch KI – entlasten, beschleunigen, optimieren.

Jedes Jahr übermitteln Millionen Endkund:innen ihren Zählerstand zur Abrechnung – und durchlaufen damit zunächst eine Reihe automatisierter Plausibilitätsprüfungen im ERP-System. Werden dabei definierte Prüfregeln verletzt, wird der Zählerstand ausgesteuert und zur manuellen Prüfung an den Fachbereich übergeben. In rund 80 % dieser Fälle zeigt sich im Nachgang jedoch, dass keine Korrektur erforderlich ist – der Stand wird lediglich bestätigt und freigegeben.

Um diesen wiederkehrenden Aufwand signifikant zu reduzieren, bietet ENERGY4U eine KI-gestützte Lösung: Mithilfe einer individuell trainierten Machine-Learning-Komponente werden valide Zählerstände zuverlässig identifiziert und automatisiert freigegeben – auf Basis historischer Daten und bestehender Prüflogiken des jeweiligen Netzbetreibers.

Unser Leistungsportfolio:

  • Automatisierte Validierung auf Basis historischer Prüfergebnisse
    Zählerstände, die bisher manuell geprüft wurden, werden mit Hilfe eines trainierten Modells automatisiert bewertet – zuverlässig und transparent auf Basis vergangener Entscheidungen.
  • Individuell anpassbare Prüfkonfiguration
    Ausschlusskriterien, Toleranzen und Schwellenwerte lassen sich kundenspezifisch definieren – so bleibt die Kontrolle über den Prozess beim Sachbearbeiter.
  • Nahtlose Integration in bestehende SAP-Prozesse
    Die Lösung fügt sich in bestehende Ablese- und Abrechnungsprozesse ein und nutzt vorhandene Prüfbausteine und Workflows.
  • Monitoring und Ergebnisnachvollziehbarkeit
    Ein integriertes Dashboard dokumentiert automatisierte Entscheidungen und ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung des Modells. Schwellwerte lassen sich flexibel anpassen, um die Validierungslogik gezielt zu steuern.

Ihr Mehrwert mit der Zählerstandsvalidierung (ZSV)

  • Signifikante Reduktion manueller Prüfungen – Freigabe von über 70–80 % der Zählerstände durch automatisierte Logiken
  • Kurze Projektlaufzeiten (< 6 Monate) – Schnelle Implementierung und Go-Live durch Use Case-orientierte Methodik
  • Hohe Transparenz und Kontrolle – Basierend auf nachvollziehbarer Logik und mit Monitoringschnittstellen aus dem Fachbereich
  • Keine zusätzliche Systemlandschaft – Nutzung vorhandener SAP-Komponenten, optimal integriert und erweiterbar

„Dank ENERGY4U konnten wir unseren Prozess Zählerstandsvalidierung (teil-)automatisieren und haben wichtige erste Erfahrungen mit Machine Learning im Unternehmen gesammelt. Darauf wollen wir nun aufbauen und freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit.“

Steffen Schlosser

Teamleiter Kundenservice, EnBW ODR AG