A padronização dos dados da rede por meio do SAP S/4HANA permite que a E.ON modernize a infraestrutura e execute implantações de IA.
A gigante dos serviços públicos gere infraestruturas em três domínios distintos: redes de energia, soluções para clientes e soluções de infraestruturas energéticas. A manutenção de operações neste âmbito requer despesas de capital contínuas em manutenção de hardware e software de TI.
A liderança inicialmente questionou o caso de negócios que apoiava os gastos em tecnologia em grande escala. A equipa de engenharia provou que o investimento financeiro persistente garante a estabilidade, a acessibilidade e a resiliência do sistema numa rede energética digitalizada.
A E.ON prioriza o crescimento, a sustentabilidade e a digitalização como objetivos corporativos primários. Ficar para trás nas capacidades técnicas acarreta custos financeiros a longo prazo.
A padronização da infraestrutura impulsiona o tempo de atividade
A E.ON executa uma migração de ERP para nuvem juntamente com sua implementação SAP S/4HANA. Os sistemas ERP legados no setor de serviços públicos muitas vezes sofrem com uma personalização extrema. O departamento de engenharia rejeita construções personalizadas fragmentadas para evitar esse débito técnico. Os desenvolvedores integram pacotes de software estabelecidos diretamente em uma arquitetura coesa. Essa metodologia de design garante escalabilidade de dados em toda a empresa.
O foco na infraestrutura básica proporciona resultados de produção altamente visíveis. A E.ON relata uma redução de 77% no tempo de inatividade de TI em um período de cinco anos. Alcançar essas métricas de tempo de atividade requer a padronização de tabelas de dados e a remoção de middleware redundante da pilha de tecnologia.
SAP S/4HANA usa uma arquitetura de banco de dados in-memory. Essa opção de design acelera o tempo de processamento de consultas em comparação com bancos de dados relacionais legados. O fornecedor de serviços públicos aproveita essa velocidade para processar o streaming de dados de telemetria dos ativos da rede em tempo real. O processamento rápido de dados serve como pré-requisito para a implantação de qualquer modelo de aprendizado de máquina em dados operacionais.
Os líderes tecnológicos enfrentam intensa pressão para acompanhar o ritmo do desenvolvimento externo de software. O CIO da E.ON, Sebastian Weber, observa que essa pressão cria tensão. O software de consumo define expectativas para implantações de aplicativos empresariais. Weber descobre que aplicativos de IA para consumidores, como o ChatGPT, resolvem problemas domésticos de maneira eficaz, criando demandas internas por automação semelhante no local de trabalho. A empresa de energia deve colmatar a lacuna entre as capacidades externas de software e a prontidão interna.
Internalização de dados e operações de segurança cibernética
A E.ON trata a preparação interna como um objetivo comercial primário. A empresa expandiu agressivamente suas equipes internas de engenharia e contratou mais de 1.000 especialistas para trazer capacidades técnicas internamente. A campanha de recrutamento garantiu mais de 500 especialistas em dados e 300 profissionais de segurança cibernética.
Trazer a engenharia de dados internamente permite que o provedor de serviços públicos construa data lakes proprietários e audite internamente a governança de dados. A retenção de talentos internos em segurança cibernética garante que a empresa mantenha controles rígidos de acesso sobre os sistemas de tecnologia operacional que gerenciam a rede física de energia. A engenharia actua agora como o principal veículo para atingir metas comerciais no sector europeu da energia verde.
É claro que a gestão de ecossistemas digitais neste volume requer uma supervisão rigorosa. A equipe técnica estabelece estruturas de governança centralizadas em todas as unidades de negócios. Os administradores implantam estruturas de contratação padronizadas e consoles unificados de gerenciamento de sistemas de TI.
Ter essa arquitetura administrativa em vigor impõe padrões de segurança e disciplina de custos sem restringir o desenvolvimento de recursos. A padronização dos contratos dos fornecedores acelera os prazos de aquisição de software e, ao mesmo tempo, limita os custos excessivos de licenciamento.
Descontinuando centros de inovação isolados
As empresas frequentemente isolam tecnologias experimentais em unidades de negócios separadas. A E.ON abandonou completamente esta metodologia e descontinuou garagens experimentais e laboratórios digitais isolados. A gestão integra ferramentas digitais diretamente nos processos de negócios ativos.
Manter as equipes de inovação separadas dos ambientes de produção muitas vezes impede que os aplicativos sobrevivam à transição para servidores ativos. Ao forçar os desenvolvedores a construir dentro da arquitetura central, o departamento de engenharia garante a viabilidade da produção.
“Agilizar o sistema requer prontidão interna”, explicou Weber. “Isso significa que devemos pensar profundamente sobre investimentos, priorização e, o mais importante, sobre pessoas e cultura.”
Weber espera que a velocidade operacional permaneça alta, observando que a empresa não retornará às velocidades de entrega anteriores. Novas implantações de software exigem alinhamento preciso com os requisitos de negócios.
A E.ON impõe um modelo operacional “BizDevOps”. Essa estrutura força os desenvolvedores a criar recursos que gerem valor comercial exato. Os engenheiros colaboram diretamente com os analistas de negócios durante a fase inicial da arquitetura.
Essa metodologia é combinada com treinamento direcionado aos funcionários. Os trabalhadores de linha e gerentes recebem instruções específicas sobre a operação de ferramentas recém-implantadas. Esta capacitação garante que o pessoal possa extrair valor verificável da infra-estrutura modernizada.
E.ON está adotando uma abordagem pragmática para IA
A E.ON gere as suas implementações de IA com cautela deliberada e recusa-se a construir plataformas proprietárias de IA a partir do zero. Em vez disso, a liderança prefere alavancar parcerias com fornecedores de tecnologia estabelecidos. Esta estratégia de aquisição mantém flexibilidade em todo o portfólio de software corporativo.
Os engenheiros exploram casos de uso específicos e limitados para aplicações de aprendizado de máquina. O roteiro técnico visa automação do atendimento ao cliente, manutenção preditiva e otimização operacional.
A aplicação de algoritmos de manutenção preditiva às redes de energia evita falhas catastróficas de hardware. Os sensores detectam anomalias de tensão e transmitem os dados de volta para a instância central do S/4HANA. Os modelos de aprendizado de máquina analisam essa telemetria para identificar padrões de desgaste na infraestrutura física. As equipes de manutenção recebem ordens de despacho automatizado antes que o equipamento realmente falhe. Esta estratégia de mitigação ativa reduz os custos de reparação de emergência e evita cortes de energia localizados.
Testar esses aplicativos por meio de fornecedores terceirizados evita que a empresa comprometa capital demais com estruturas não comprovadas. A E.ON incorpora esses recursos de automação diretamente nos sistemas principais, em vez de tratá-los como complementos opcionais. A tecnologia atende uma base de clientes de 47 milhões de usuários. O processamento de solicitações de usuários por meio de fluxos de trabalho automatizados de atendimento ao cliente reduz a carga do call center e acelera a resolução de incidentes.
“Em essência, a nossa experiência destaca uma verdade mais ampla sobre a transformação digital”, observou Weber. Ele explicou que colocar novo software em produção não pode comprometer a estabilidade do sistema, a segurança cibernética ou as estruturas de governança.
Sem o alinhamento adequado com os requisitos de negócios, as tecnologias avançadas não conseguem agregar valor. A arquitetura modernizada fornece à E.ON a base necessária para dimensionar a infraestrutura de energia verde de forma confiável.
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