Uudet teknologiat, hajautettu tuotanto ja tiukentuvat ilmastotavoitteet haastavat perinteisiä toimintamalleja kaukolämpöalalla. Samaan aikaan asiakkaat odottavat entistä energiatehokkaampia ja joustavampia ratkaisuja. Datan ja analytiikan rooli on nousemassa strategiseksi voimavaraksi, joka tukee sekä operatiivista tehokkuutta että pitkän aikavälin päätöksentekoa.

Tässä artikkelissa esittelemme kuuden konkreettisen esimerkin kautta, miten dataa voidaan hyödyntää kaukolämpöyhtiön eri toiminnoissa kulutuksen ennustamisesta vuotojen paikantamiseen ja asiakaskokemuksen parantamiseen.

Älykkään kaukolämmön ytimessä on kokonaiskuva, joka muodostuu riittävän reaaliaikaisesta datasta, koneoppimismalleista ja toimintojen saumattomasta yhteensovittamisesta. Olennaista on yhdistää tuotanto, verkonhallinta ja kulutus ja kysyntäjousto yhdeksi analytiikkapohjaiseksi kokonaisuudeksi. Perinteinen siilomainen optimointi ei enää riitä, vaan tarvitaan järjestelmätason ymmärrystä ja kykyä reagoida nopeasti muuttuviin olosuhteisiin.

Datan hyödyntämisen edellytyksiä ovat:

Reaaliaikainen näkymä tuotantoon, verkkoon ja kulutukseen.
Koneoppimismallien hyödyntäminen optimoinnissa.
Laaja datalähteiden käyttö, kuten verkkotietojärjestelmät, tuotantomallinnukset, sääennusteet ja kulutushistoriat.
Riippuvuussuhteiden mallinnus, erityisesti eri osa-alueiden, kuten tuotannon ja kulutuksen yhdistäminen yhdeksi kokonaisuudeksi.
Markkinamuutosten seuraaminen ja hyödyntäminen päätöksenteossa.

1. Tiedolla johtaminen ja datan käytön kypsyystason arviointi

Datan hyödyntäminen lähtee liikkeelle sen laadusta, rakenteesta ja saavutettavuudesta. Yhtiön on tärkeää tietää, mitä tietoa on olemassa, miten sitä kerätään ja tallennetaan, sekä onko tieto luotettavaa ja hyödynnettävissä päätöksenteossa. Näihin kysymyksiin voidaan vastata esimerkiksi datakatalogin ja yhteisten tietohallinnan pelisääntöjen avulla.

Lisäksi on oleellista arvioida, vastaako kerätty data todellisiin liiketoimintakysymyksiin; saako siitä ulos esimerkiksi myyntimääriä, verkoston pituuksia, ennusteita ja laatumittareita? Arviointia voidaan tukea esimerkiksi analytiikan maturiteettimallilla, joka auttaa hahmottamaan nykytilan ja seuraavat kehitysaskeleet.

2. Reaaliaikainen kulutusennuste ja tuotannon optimointi

Reaaliaikaisuus voi kaukolämmön kontekstissa tarkoittaa tunteja, päiviä tai jopa viikkoja, mutta sen merkitys korostuu erityisesti kulutuksen ennustamisessa. Mitä tiheämmin ennuste päivittyy, sitä paremmin se auttaa reagoimaan esimerkiksi säätiloihin, sähkön hintoihin tai suunniteltuihin käyttökeskeytyksiin.

Tekoälypohjainen analytiikka mahdollistaa nopean, dynaamisen ennustamisen, jonka avulla tuotanto voidaan mitoittaa tarkemmin kulutukseen nähden. Tämä parantaa verkon toimivuutta ja laskee tuotantokustannuksia.

3. Hybridilämmittäjien tunnistaminen ja erillinen mallintaminen

Verkon kuormaa ennustettaessa suuri haaste muodostuu hybridiasiakkaista, niistä, joilla on esimerkiksi sähkölämmitys ensisijaisena lämmitysmuotona ja jotka käyttävät kaukolämpöä vasta sähkön hinnan noustessa. Perinteiset ennustemallit olettavat kaikkien käyttäytyvän samalla tavalla, mikä heikentää mallien tarkkuutta.

Tarkempi analytiikka mahdollistaa näiden käyttäjien tunnistamisen historiatiedon perusteella. Kun sähköhintariippuvaiset kuluttajat erotetaan muista ja mallinnetaan erikseen, saadaan huomattavasti tarkempia kokonaisennusteita. Tämä parantaa järjestelmän luotettavuutta ja mahdollistaa tehokkaamman tuotannon suunnittelun.

4. Vuotojen paikantaminen AI-analytiikalla

Yksi konkreettisimmista käyttötapauksista on vuotojen havaitseminen lämpökamerakuvien ja tekoälyn avulla. Tässä menetelmässä kuvataan koko kaukolämpöverkko helikopterilla tai lennokilla, ja kuvista muodostetaan alueellinen lämpöortokuva. Tekoälyä hyödyntäen tunnistetaan poikkeamat, jotka viittaavat mahdollisiin vuotoihin.

Tämä vähentää turhia maastokäyntejä ja mahdollistaa vuotojen nopeamman paikantamisen. Samalla dataa voidaan hyödyntää verkon saneeraussuunnittelussa ja verkko-omaisuuden dokumentaation parantamisessa.

5. Kulutuskäyttäytymisen analyysi ja laitevikojen tunnistaminen

Asiakkaiden kulutustietoa voidaan analysoida monipuolisesti. Esimerkiksi äkilliset muutokset kulutusprofiilissa voivat paljastaa laitevikoja tai sen, että asiakas on vaihtanut lämmitysmuotoa, vaikkapa siirtynyt hybridijärjestelmään. Näiden tietojen avulla voidaan parantaa asiakasviestintää, tunnistaa uusia liiketoimintamahdollisuuksia ja päivittää asiakastietoja.

Kulutusdatan analysoinnilla voidaan myös havaita käyttökeskeytyksiä ja niiden vaikutuksia. Tärkeää on osata erottaa poikkeamat suunnitelluista keskeytyksistä, jotta vältetään virheelliset tulkinnat.

6. Riskienhallinta tekoälyn avulla

Vaikka kaukolämpöliiketoiminta on perinteisesti ollut vakaata, nykyinen muutosvauhti tekee riskienhallinnasta entistä tärkeämpää. Tekoälyä voidaan käyttää tunnistamaan teknisiä ja taloudellisia riskejä yhdistämällä esimerkiksi laitetietoja, maksukäyttäytymistä ja asiakaspalautteita.

Yksi esimerkki on niin sanottu "poistumisriski" – kuinka todennäköistä on, että asiakas siirtyy toiseen lämmitysmuotoon. Riskin suuruuteen vaikuttavat esimerkiksi reklamaatiot, huoltokäynnit, maalämpöpotentiaali ja verkon sijainti. Ennakoimalla näitä riskejä voidaan kohdistaa asiakaspalvelua ja kehittää tuotteita paremmin tarpeita vastaaviksi.

7. Muotoiluajattelu asiakaskokemuksen kehittämisessä

Muotoiluajattelu tarjoaa tehokkaan keinon parantaa niin asiakas- kuin työntekijäkokemusta. Se auttaa ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia osallistavalla ja asiakaslähtöisellä tavalla. Kaukolämpöyhtiö voi hyödyntää tätä lähestymistapaa esimerkiksi palveluiden kehittämisessä, palautteiden käsittelyssä tai uusien toimintamallien suunnittelussa.

Jos tiedon keruu tai hyödyntäminen tuntuu haastavalta, asiantuntijapalvelut voivat auttaa rakentamaan muotoiluajattelua osaksi arkea ja strategiaa.

Tieto ohjaa tulevaisuuden päätöksentekoa – ja tuo taloudellisia hyötyjä

Kun dataa hyödynnetään systemaattisesti ja analytiikka ulottuu syvälle kulutuksen ja tuotannon dynamiikkaan, saavutetaan konkreettisia hyötyjä: vähennetään ylikapasiteettia ja siihen liittyviä kustannuksia, optimoidaan tuotanto markkinatilanteen mukaan, mahdollistetaan osallistuminen jousto- ja kapasiteettimarkkinoille sekä parannetaan asiakasymmärrystä ja ennustemallien laatua.

Nämä toimet muodostavat yhdessä älykkään kaukolämpöverkon perustan, sellaisen järjestelmän, jossa päätökset tehdään datan ja analytiikan avulla nopeasti ja luotettavasti. Tämä tuo säästöjä ja parantaa koko energiajärjestelmän joustavuutta ja tehokkuutta.

Kaukolämpöyhtiöillä on laajat ja monipuoliset mahdollisuudet datan hyödyntämiseen. Perusedellytyksenä on tietoisuus datan laadusta, saavutettavuudesta ja analysointikyvykkyydestä. Kun nämä ovat kunnossa, voidaan siirtyä yksittäisistä kehitysprojekteista jatkuvaan, strategiseen tiedolla johtamiseen, mikä tekee liiketoiminnasta tulevaisuudessa joustavampaa, tehokkaampaa ja asiakaslähtöisempää.