Quanteninspirierte Algorithmen
für Enel

Eine komplexe und verteilte Realität

Enel ist ein multinationales Energieunternehmen und wichtiger Akteur auf den globalen Märkten für Stromerzeugung, Erdgas sowie erneuerbare Energien. Das Unternehmen ist in über 30 Ländern weltweit vertreten, verteilt Elektrizität über ein Netz von über 2,2 Millionen Kilometern Länge und versorgt rund 74 Millionen Unternehmen und Privathaushalte.
Damit verfügt Enel über eine beeindruckende technische Infrastruktur, die in Stand gehalten werden muss, und komplexe interne Prozesse, die eine ständige Optimierung erfordern. Daher kommt es für die Geschäftsentwicklung entscheidend auf die Effizienz der operativen Ressourcen an.

Die Notwendigkeit einer optimalen Planung

Eine große organisatorische Herausforderung liegt in der Vielzahl von Einsätzen, die mit einer begrenzten Anzahl von Teams zu leisten sind, sowie in den damit verbundenen Kosten, den ständig weiterzuentwickelnden komplexen internen Prozesse sowie der technische Infrastruktur.
Aus IT-Sicht bedeutet eine optimierte Planung der Instandhaltungsarbeiten, die die vor Ort tätigen Einheiten durchführen, eine schnelle Verfügbarkeit und höhere Effizienz bei der Ressourcennutzung. So lassen sich die Kosten deutlich senken.

Innovationen für konkrete Ergebnisse

„Die Notwendigkeit von Optimierungen in immer größeren Regionen hat die Komplexität so weit erhöht, dass ein innovativer Ansatz erforderlich ist“.

Fabio Veronese - Head of Infrastructure & Networks Digital Hub, ENEL

Data Reply hat einen Quantenalgorithmus entwickelt, mit dem Wartungsarbeiten landesweit schneller geplant werden können. Die Lösung macht auch den Einsatz von Ressourcen effizienter und senkt so die Kosten. Dieser Algorithmus bietet echten Mehrwert für Enel: Er unterstützt das Unternehmen bei Entscheidungsprozessen mit großen Auswirkungen auf das operative Geschäft.


Kombinatorische Optimierung bei Enel

Im Rahmen der Zusammenarbeit mit Enel hat Data Reply ein QUBO-Modell (Quadratic Unconstrained Binary Optimization) entwickelt, mit dem ein optimaler Plan für die Zuweisung von Wartungsarbeiten an Teams erstellt werden kann. Aufgrund der Parallelisierungsfunktionen kann mit diesem Modell innerhalb weniger Minuten eine Planung erstellt werden, bei der die Zeit für die Wartungstätigkeit maximiert und die Anfahrtszeit minimiert wird. Die Auflösung des Modells wurde mit Hilfe von GPUs durchgeführt und demonstriert die mögliche Skalierung und Rechenbeschleunigung, die diese Art von Hardware bietet.

Zudem wurde der Einsatz des D-Wave-Quantencomputers und der AWS-Cloud-Plattform getestet, um sicherzustellen, dass diese „quanteninspirierten“ Algorithmen auf heutigen Quantencomputern verwendet werden können.


Der quanteninspirierte QUBO-Ansatz

Ein „quanteninspirierter Ansatz“ basiert auf einer Klasse von Algorithmen, die für den Einsatz auf Quantencomputern konzipiert, aber auf herkömmlicher Hardware auflösungsfähig sind. Es ist aufgrund bestimmter Parallelisierungsfunktionen in den Quantenalgorithmen möglich, auch bei Verwendung von Rechnern, die keine Quantencomputer sind, Vorteile sowohl bei der Auflösungsqualität als auch bei der Berechnungsperformance zu erzielen. Ein Beispiel dafür ist der Quadratic Unconstrained Binary Optimization-(QUBO-)Algorithmus, der ein kombinatorisches Optimierungsproblem so formuliert, dass es mit einem Quantencomputer lösbar wird. Um jedoch die Funktionsweise des Modells zu demonstrieren, wurden Grafikprozessoren (GPUs) für die Verarbeitung verwendet, die in erheblich kürzerer Zeit eine optimale Reaktion auf das zu optimierende Modell liefern können.

„Der quanteninspirierte Ansatz scheint vielversprechende Ergebnisse zu liefern - sowohl bei bekannten Problemen als auch bei der Anwendung auf neue Geschäftsbereiche.“


Fabio Veronese, ENEL

„Wenn der wirtschaftliche Wert des Unternehmens mit Optimierung verbunden ist, bieten Algorithmen des Quantum Computings signifikante Vorteile – sowohl durch einen höheren erzielbaren Mehrwert als auch durch eine schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeit“


Marco Magagnini, Data Reply

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    Enel ist gemessen am planmäßigen EBIDTA der größte Energieversorger Europas und in über 30 Ländern weltweit vertreten. Die Unternehmensgruppe verfügt über eine installierte Energieerzeugungskapazität von über 88 GW. Enel verteilt Strom über ein Netzwerk von über 2,2 Millionen Kilometern Länge und hat mit rund 74 Millionen Unternehmens- und Privatkunden weltweit den größten Kundenstamm unter den europäischen Wettbewerbern. Enel Green Power, ein Unternehmen der Enel-Gruppe, ist mit einer verwalteten Kapazität von über 46 GW aus Wind-, Solar-, Geothermie- und Wasserkraftwerken in Europa, Amerika, Afrika, Asien und Ozeanien der weltweit führende private Anbieter im Bereich der erneuerbaren Energien. Enel X, der globale Geschäftsbereich für fortschrittliche Energiedienstleistungen von Enel, zählt mit einer verwalteten Gesamtkapazität von weltweit über 6,3 GW zu den Weltmarktführern. Das Unternehmen verfügt über 110 MW Speicherkapazität und im Bereich der Elektromobilität über etwa 100.000 Ladepunkte für öffentliche und private Elektrofahrzeuge auf der ganzen Welt.

  • Data Reply ist das Unternehmen in der Reply-Gruppe, das herausragende Dienstleistungen in den Bereichen Big Data und Künstliche Intelligenz bietet. Wir unterstützen die meisten Branchen und Fachbereiche auf der Führungs- und Vorstandsebene dabei, aus Daten Wert zu schöpfen. Wir entwickeln Datenplattformen, definieren und implementieren effiziente, replizierbare und skalierbare ML- und KI-Modelle. Dabei unterstützen uns hoch qualifizierte Mitarbeiter aus den Bereichen Big Data Engineering, Data Science und intelligente Prozessautomatisierung. Wir sind stets innovativ und verwenden Quantenalgorithmen, um die Optimierung von Prozessen mit hohen Rechenanforderungen zu unterstützen.

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