de.wedoany.com-Bericht: TIM erwartet, dass die Einsparungen im Energiemanagement im Jahr 2026 viermal so hoch sein werden wie 2025, indem das Unternehmen dezentrale erneuerbare Energieerzeugung mit Künstlicher Intelligenz-Analysetools kombiniert. Diesen Fortschritt stellte Alisson de Sousa, der Energie-Exekutivmanager des Unternehmens, den Medien vor.
Der Betreiber erzeugt derzeit rund 70 % seines Betriebsstroms selbst über 136 Solar-, Wasser- und Biogasanlagen, die sich auf 23 Bundesstaaten und den Bundesdistrikt verteilen. Diese Anlagen versorgen mehr als 20.000 Antennen des Unternehmens mit Strom, die jährliche Stromerzeugung wird auf 474 GWh geschätzt. Die Strategie der dezentralen Stromerzeugung von TIM begann im Jahr 2017, als fünf Anlagen im Bundesstaat Minas Gerais etwa 1.200 Antennen versorgten. Seit 2021 bezieht der Betreiber seinen Strom ausschließlich aus erneuerbaren Energien und ergänzt diesen durch Stromeinkäufe auf dem freien Markt sowie den Erwerb internationaler Herkunftsnachweise für erneuerbare Energien.
TIM startete zwischen April und Mai 2025 die KI-gestützte Energiemanagement-Anwendung, deren Schwerpunkte die Erkennung anomaler Verbräuche und die Identifizierung von unterdurchschnittlichen Verbrauchssituationen umfassen. Bei der Erkennung anomaler Verbräuche schätzt das KI-Modell anhand von Merkmalen wie Gerätetyp und Betriebsmodus das normale Verbrauchsniveau jeder Einheit, gruppiert Einheiten mit ähnlichen Merkmalen und legt Vergleichsparameter fest. Weicht der tatsächliche Verbrauch zu stark vom Standard ab, markiert das System die Abweichung, was auf Abrechnungsfehler oder Betriebsanomalien hindeuten kann. Bei den Mindestverbrauchsprojekten ist die Analyselogik dieselbe, jedoch mit umgekehrtem Ziel: Es werden Einheiten identifiziert, deren Verbrauch unter den Erwartungen liegt, was auf Messfehler, Ablesefehler oder Betriebsunstimmigkeiten hindeuten kann. Das Unternehmen betont, dass es sich hierbei nicht um eine Echtzeitüberwachung der Antennen handelt, sondern um eine strukturierte Analyse auf Basis von Rechnungsdaten.
Derzeit wird die KI für die Rechnungsanalyse aller aktiven Stromeinheiten des Unternehmens eingesetzt. Das System kann Anzeichen von Unstimmigkeiten erkennen, darunter mögliche Verluste, unangemessene Abrechnungen oder Fälle von Energiediebstahl. Das aktuelle Modell korrigiert nicht automatisch, sondern läuft regelmäßig, markiert Abweichungen und leitet die zuständigen Teams zum Handeln an. Das Unternehmen entwickelt eine Architektur, die den Prozess stärker automatisiert, um schnellere Warnmeldungen zu generieren.
Hinsichtlich der Auswirkungen auf die Emissionsreduzierung zielt das Projekt nicht direkt darauf ab, den tatsächlichen physischen Energieverbrauch der Einheiten zu senken, sondern Unstimmigkeiten bei Verbrauch und Abrechnung zu korrigieren. Durch die Korrektur fehlerhafter Messungen und die Anpassung des abgerechneten Verbrauchs an das tatsächliche Niveau verringert sich die buchhalterische Energiemenge, was indirekt den Bedarf an Stromeinkäufen auf dem Markt, einschließlich des Erwerbs von Herkunftsnachweisen für erneuerbare Energien, reduzieren kann. Laut Alisson de Sousa wird erwartet, dass die Einsparungen im Jahr 2026 viermal so hoch sein werden wie 2025, was zu präziseren Analysen und einer stärkeren Präventionsfähigkeit führt.
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