„An der Arbeit bei HMS schätze ich besonders den fairen Umgang mit Kunden und Kollegen. Außerdem ist die Vereinbarkeit von Beruf und Familie auch für Mitarbeiter im Management gegeben: Gleitzeit und die Möglichkeit, auch einmal im Homeoffice zu arbeiten, sind Angebote, die ich regelmäßig nutze.“

Johannes Schluchter, Teamleiter und Senior Software-Ingenieur

Kunden

Optimierung von Lastprognosen in der Energiewirtschaft

Die Ausgangslage

Die Prognose von Energiebedarf ist für die Energiewirtschaft ein komplexer und gleichsam lebenswichtiger Prozess. Egal, ob zu viel oder zu wenig Energie eingekauft wurde: Jede Planabweichung vom tatsächlichen Bedarf führt zu unnötigen Kosten. Energieversorger prognostizieren deshalb den langfristigen Energiebedarf ihrer Klientel - teils mit Excel, teils mittels Prognosemodellen, die in den Software-Lösungen der Branche integriert sind.

Eine Verbesserung der Prognosegüte ist selbstverständlich ein wertvoller Wettbewerbsvorteil auf einem heiß umkämpften Markt.

Der HMS-Beitrag

Das Vorgehen von HMS ist denkbar einfach - und erwiesener Maßen wirkungsvoll: Wir evaluierten die etablierten Prognosemodelle von Energieversorgern und versuchten, die Vorhersagegüte zu verbessern. Hierzu erhielten wir die Lastverläufe von Geschäftskunden vergangener Jahre, reicherten diese Daten mit weiterführenden Informationen (z.B. regionale Feiertage und Ferien) an und prognostizierten anhand dieser Daten den Bedarf des Folgejahres. Der Clou dabei: Da der Energieversorger die Daten des Prognosezeitraumes für sich behielt, konnte er unsere Prognosewerte sehr gut mit der bislang verwendeten Methode vergleichen.

Das Ergebnis: Bereits unter Zuhilfenahme der wenigen, uns zur Verfügung stehenden Zusatzdaten konnten wir beeindrucken, bisherige Methoden teilweise deutlich verbessern und unsere Analyseexpertise voll ausspielen.