Note: this issue of the KI-Kompass is published in German.
Netze BW kontrolliert Hochspannungsleitungen mit Drohnen, LiDAR und KI
Leitungskontrolle ist aufwändig und riskant (Masten bis 70 m), und die Bildmengen aus Befliegungen sind manuell kaum zu bewältigen.
Drohnen befliegen Masten und Leitungen; LiDAR-3D-Scans erfassen Vegetation für vorausschauende Trassenpflege; aufgenommene Bilder sollen künftig per KI automatisch auf Schäden und Abnutzung geprüft werden. Befunde laufen in einer zentralen Plattform (TIP-App) zusammen; alle Betriebszentren wurden mit je zwei geschulten Drohnenpiloten ausgestattet.
Weniger gefährliche Kletterarbeiten und vorausschauende statt starrer Wartung. Netze BW nennt öffentlich keine Einspargrößen; die KI-Bildauswertung ist im Aufbau, Drohnen und LiDAR sind im Einsatz.
Klares Netzbetreiber-Muster. Kleinere Netzbetreiber müssen nichts selbst aufbauen – Befliegung und Auswertung gibt es zunehmend als Dienstleistung. Der Hebel ist die vorausschauende Instandhaltung, nicht die Drohne an sich.
Der eigentliche Wertschritt – die automatische KI-Auswertung – ist noch Ziel, nicht Serienbetrieb. Er steht und fällt mit genügend gelabelten Trainingsbildern und der Anbindung der Befunde an den Instandhaltungsprozess. Ohne diese Integration bleibt es eine teure Bildersammlung.
EWE NETZ lässt Zählerstände per Kamera mit KI-Prüfung ablesen
Seit März 2026 können Kundinnen und Kunden von EWE NETZ ihren Zählerstand direkt per Kamerafunktion erfassen und übermitteln – unterstützt von einer KI-Prüfung.
Kein Leuchtturm, sondern genau die niedrigschwellige KI, die im Kundenservice sofort Nacharbeit spart – ein realistischer Erst-Use-Case. EWE NETZ nennt in der Mitteilung keine Genauigkeits- oder Mengenzahlen.
Fangt beim Machbaren an, nicht beim Beeindruckenden
Eine Untersuchung von Fraunhofer IPK und m3 hat über 300 typische Stadtwerks-Prozesse in fünf Feldern auf KI-Potenzial abgeklopft – Netze, Beschaffung, Kundenservice/Vertrieb, kaufmännische Prozesse, Erzeugung. Das größte Einsparpotenzial liegt laut Studie in Netz und Erzeugung. Und trotzdem lautet die Empfehlung, ausgerechnet dort nicht anzufangen, sondern bei Kundenservice und Vertrieb – weil das ohne tiefe technische Voraussetzungen gelingt.
Das deckt sich mit dem, was ich in Transformationsprojekten sehe: Der erste Use Case soll nicht der wertvollste sein, sondern der, der zuverlässig gelingt und Reife aufbaut. Die EWE-NETZ-Kameraablesung oben ist so ein Einstieg; die Netz-KI von Netze BW ist der anspruchsvolle zweite Schritt, der eine gewachsene Datenbasis voraussetzt. Wer umgekehrt startet, produziert teure Piloten statt Vertrauen.
Mehr KI-Einsatz – aber die Daten liegen brach
Branchenübergreifend nutzen inzwischen 41 % der Unternehmen Künstliche Intelligenz – mehr als doppelt so viele wie ein Jahr zuvor (17 %), weitere 48 % planen oder diskutieren den Einsatz. Der Engpass ist aber nicht die Technik.
Was das für die Energiewirtschaft heißt: Genau diese Datenlücke ist der Grund, warum KI-Piloten bei Versorgern hängenbleiben. Wer in Zähler-, Netz- und Prozessdaten investiert, legt die Grundlage für jeden späteren Use Case. Die Reihenfolge ist Daten zuerst, Modell danach – nicht umgekehrt.
Ein Jahr zuvor waren es erst 17 %.
· Anwendungsfall: Netze BW, „NETZinspect" — netze-bw.de
· Kurz notiert: EWE NETZ, „Digitale Ablesung startet" (2026) — ewe-netz.de
· Klartext: Fraunhofer IPK & m3 (30.10.2025) — ipk.fraunhofer.de
· Über den Tellerrand & Zahl der Woche: Bitkom, „Digitalisierung der Wirtschaft 2026" (11.03.2026) — bitkom.org