Wie enercity mit findIQ Servicewissen digitalisiert und Expertenniveau skaliert.
Die Wärmewende ist eine der größten infrastrukturellen Aufgaben der kommenden Jahre. Bis 2045 soll Deutschland klimaneutral sein, Fernwärmenetze müssen ausgebaut, Erzeugungsanlagen umgerüstet und ganze Gebäudebestände auf neue Heiztechnologien umgestellt werden. Was im politischen Diskurs oft im Hintergrund bleibt, ist die operative Frage: Wer baut, betreibt und wartet das alles – in einer Phase, in der gerade in technischen Berufen mehr Fachkräfte aus dem Arbeitsmarkt ausscheiden, als nachrücken?
enercity mit Sitz in Hannover, beantwortet diese Frage gemeinsam mit dem Softwareentwickler findIQ aus Herford. Im Mittelpunkt steht ein Pilotprojekt zur Digitalisierung von Servicewissen für Fernwärmestationen, das in sechs Monaten messbare Ergebnisse geliefert hat – und mittlerweile in einen Rahmenvertrag und ein eigenes Geschäftsmodell mündet.
Ausgangslage: Wachstum bei abnehmender Personaldecke
enercity ist eines der größten kommunalen Energieunternehmen Deutschlands: Die Gruppe versorgt rund eine Million Menschen mit Strom, Wärme und Trinkwasser. Darüber hinaus bieten die Hannoveraner unter anderem energienahe Services rund um Elektromobilität, dezentrale Energieerzeugung, Energieeffizienz, Netzdienstleistungen und smarte Infrastrukturlösungen an.
Im Bereich Fernwärme verfolgt das Unternehmen ehrgeizige Ausbauziele: Bis 2040 wird deutlich mehr als die Hälfte des Wärmebedarfes durch Fernwärme abgedeckt sein. Das Fernwärmenetz soll bis 2040 nahezu verdoppelt werden. Auf der Erzeugerseite werden zwei Kohlekraftwerks-Blöcke sukzessive durch verschiedene fossilfreie Ersatzanlagen zur Wärmeerzeugung abgelöst, von denen einige bereits in Betrieb sind.
Parallel zu diesem Ausbau verschärft sich der Fachkräftemangel. Eine Deloitte-Erhebung von 2018 wies bereits eine durchschnittliche Suchdauer von 185 Tagen bei Stellenausschreibungen für Servicetechniker aus. Heute gelingt es oftmals überhaupt nicht, Stellen zu besetzen. Hinzu kommt ein Generationswechsel, in den nächsten Jahren scheidet ein erheblicher Teil der erfahrenen Monteure altersbedingt aus. Die Folge ist eine doppelte Belastung: Mehr Anlagen, weniger erfahrenes Personal, höhere Anforderungen an Verfügbarkeit und Servicequalität – gerade in einer kritischen Infrastruktur wie der Fernwärme.
– Marcus Velden, Business Development Manager Netzdienstleistungen bei enercity
Um diesen Weg zu gehen, entschied sich enercity als „Vorreiter der Wärmewende“ zu einer Zusammenarbeit mit findIQ.
Vom Use Case zur Pilotierung
Beide Unternehmen kamen über eine strategische Auseinandersetzung mit KI auf Management-Ebene zusammen. Nach Evaluierung mehrerer Lösungen fiel die Entscheidung, findIQ gezielt für ein Bottleneck-Problem im Service einzusetzen: die Diagnose und Wiederinbetriebnahme von Fernwärmestationen. Methodisch setzt findIQ bewusst nicht beim Datenbestand und der Technologie an, sondern bei den späteren Anwendern.
– Sina Volkmann, CEO und Mit-Gründerin von findIQ
Die IT-Abteilung wird darum grundsätzlich als Enabler eingebunden, selten als Entscheider. Auch bei enercity stellten im ersten Schritt erfahrene Techniker ihr Wissen in Interviews und Workshops zur Verfügung. Eine technische Projektleitung mit klarem Auftrag und definierten Rollen sorgte für die Einbindung aller relevanten Stakeholder. Im Pilot bei enercity wurde die Fernwärme-Kompaktstation als wiederkehrender Anlagentyp ausgewählt: Mit der Annahme, dass sich die Funktionsweise unabhängig von Varianten in einem strukturierten Modell abbilden lässt.
Methodisch begründet: Was funktioniert? Und was nicht?
findIQ weiß, welche Wissensformate im technischen Service tragen und welche nicht, verfolgte darum konsequent einen Weg. Klassische Videos sind beispielsweise nur dort geeignet, wo Abläufe immer gleich sind – bei einer Fehlerdiagnose ist das nicht der Fall.
Ausführliche Wissensartikel in Prosaform werden im Alltag selten weitergeführt; die Formulierung umfangreicher Texte gehört in der Regel nicht zum Aufgabenprofil eines Servicetechnikers. Und statische Fehlerbäume sind im Feld zu unflexibel: Jede neue Beobachtung erfordert eine händische Pflege, die in der Praxis ausbleibt. Auch generische Sprachmodelle und Copilot-Lösungen liefern bei präzisen Diagnosefragen häufig nur etwa 50 Prozent korrekte Antworten – ein Wert, der in einer kritischen Infrastruktur nicht ausreicht. Sprachmodelle arbeiten kreativ; Diagnosearbeit ist deterministisch.
findIQ setzt stattdessen auf eine strukturierte Symptom-Ursache-Matrix mit Wahrscheinlichkeiten. Inhalte werden modular erfasst, mit Bildern und bei Bedarf mit Audiodateien angereichert und in einer dynamischen Heatmap verknüpft. Im Anwendungsfall führt das System Techniker schrittweise zur Ursache eines Problems: im Schnitt mit sechs Klicks und einer Trefferquote von rund 80 Prozent. Ergänzend lassen sich Routinen anlegen – Schritt-für-Schritt-Anleitungen für Tätigkeiten, deren Ablauf vorab bekannt ist. Beispielsweise Umbauarbeiten oder Wartungsfälle.
Entscheidend für die Praxistauglichkeit ist die Aktualisierungslogik: Inhalte können im Feld sowohl durch Nutzervorschläge als auch durch KI-gestützte Vorschläge auf Basis von Felddaten weiterentwickelt werden. Dadurch bleibt die Wissensbasis lebendig und veraltet nicht ab dem Zeitpunkt der erstmaligen Befüllung. Und: Erfasstes Wissen bleibt für immer Erhalten.
Validierung im A/B-Test
Zur Bewertung der Diagnoseleistung und Nutzerfreundlichkeit entschied sich enercity für einen A/B-Test im Servicealltag. Im Versuchsaufbau diente eine Fernwärmestation mit simulierten Fehlern als Testobjekt; vergleichbare Aufgaben bearbeiteten die Techniker einmal mit, einmal ohne findIQ. Die Erhebung erfolgte in mehreren Gruppen mit wiederholten Durchläufen.
Die wichtigsten Resultate im Überblick:
• Störungsidentifikation und -behebung: Zeitersparnis von über 75 Prozent pro Einsatz.
• Onboarding-Effekt: Ein Auszubildender mit zwei Wochen Erfahrung löste eine Störung in 7 Minuten – ohne findIQ wurden für vergleichbare Fälle 43 Minuten benötigt.
• Diagnosegenauigkeit: Die Anzahl der Fehldiagnosen wurde im Test auf null gesenkt.
• Nutzerakzeptanz: Die Servicetechniker bewerteten findIQ in der Nutzerfreundlichkeit mit 4,6 von 5 Punkten auf einer Likert-Skala.
• Wirtschaftlichkeit: > 200% Prozent Return on Investment unmittelbar nach Einsatzbeginn (z. B. weniger Doppelfahrten und unnötiger Komponententausch, beispielsweise von Pumpen); Amortisation der Investition innerhalb von sechs Monaten.
Auch die Sekundäreffekte sind belastbar: Erfahrene Mitarbeiter werden entlastet, weil sie nicht mehr regelmäßig telefonisch unerfahrene Kollegen anleiten müssen. Wissen ist dort verfügbar, wo es benötigt wird – direkt an der Anlage.
Skalierung und neues Geschäftsmodell
Auf Basis der Pilotergebnisse haben enercity und findIQ einen Rahmenvertrag geschlossen, der die Plattform schrittweise auf weitere Sparten ausweitet: neben Wärme auch Strom, Gas und Wasser. Wärmepumpen sind als nächster Anwendungsfall identifiziert. Damit reagiert enercity nicht nur auf interne Skalierungsanforderungen, sondern positioniert sich auch über die eigene Region hinaus.
Ein zweiter Strang der Zusammenarbeit ist die Weitervermarktung der Wissensinhalte an Dritte. Andere lokale Energieversorger und Stadtwerke stehen vor identischen strukturellen Herausforderungen. Aus dem internen Service-Tool wird so ein eigenständiges Angebot, das enercity zur deutschlandweiten Technologieführerschaft im Bereich digitaler Servicewissensplattformen aufbaut.
Anwendung über den Energiesektor hinaus
Die Erfahrungen aus diesem Projekt wurden auch jenseits der Energiewirtschaft in anderen Industriebereichen von Unternehmen bestätigt, die mit findIQ arbeiten. Drei Punkte sind dabei besonders bemerkenswert:
Erstens ist Wissensmanagement im technischen Service kein primäres IT-Vorhaben, sondern ein Prozess- und Organisationsthema. Die Werkzeugauswahl ist nachgelagert; entscheidend sind die Einbindung der Anwender, eine klare Projektorganisation und eine engagierte technische Projektleitung mit Mandat und Sachverstand.
Zweitens lässt sich der Mehrwert KI-gestützter Systeme nur dort nachweisen, wo die Datenbasis methodisch sauber aufgebaut ist. Generische Sprachmodelle ohne strukturierte Wissensgrundlage produzieren in der Diagnose unzureichende Trefferquoten. Eine kombinierte Lösung aus strukturiertem Modell und lernender Komponente liefert die präzisen Antworten, die im Servicealltag erforderlich sind.
Drittens ist die Akzeptanz durch die Anwender der zentrale Erfolgsindikator. Eine Lösung, die im Feld nicht freiwillig genutzt wird, kann technisch beliebig elegant sein – sie wird die erwarteten Effekte nicht erzielen. Der Wert von 4,6 von 5 Punkten in der Nutzerfreundlichkeit ist insofern nicht ein gefälliges Bonus-Ergebnis, sondern der Nachweis dafür, dass das System im Servicealltag trägt.
Die Zusammenarbeit von enercity und findIQ zeigt, dass die Wärmewende nicht allein eine Frage von Netzen, Anlagen und Investitionsvolumen ist, sondern in erheblichem Maß auch eine Frage des Wissens. Wer dieses Wissen strukturiert sichert und für die nächste Generation von Servicemitarbeitenden zugänglich macht, schafft die operative Grundlage dafür, dass die Energiewende auch in der Praxis funktioniert.
Wie nutzt enercity findIQ, um die Wärmewende operativ zu stemmen?
enercity versorgt rund eine Million Menschen mit Strom, Wärme und Trinkwasser und hat sich ambitionierte Ausbauziele gesetzt: Bis 2040 soll das Fernwärmenetz nahezu verdoppelt werden. Gleichzeitig scheiden erfahrene Monteure altersbedingt aus – während der Bedarf an qualifiziertem Servicepersonal steigt. Mit findIQ digitalisiert enercity das Wissen seiner erfahrensten Techniker und macht es direkt an der Anlage abrufbar. Nach dem erfolgreichen Piloten mit Fernwärmestationen wurde ein Rahmenvertrag geschlossen, der die Plattform schrittweise auf weitere Sparten ausweitet: Strom, Gas und Wasser. enercity geht dabei noch einen Schritt weiter: Die erarbeiteten Wissensinhalte werden als eigenständiges Angebot an andere Stadtwerke und Energieversorger vermarktet – und machen enercity so zum Technologieführer im Bereich digitaler Servicewissensplattformen in Deutschland.
Was ist Industrial AI – und warum ist sie nicht dasselbe wie allgemeine KI?
Industrial AI ist eine eigenständige Kategorie: KI-Lösungen, die speziell für die Anforderungen von Fertigungs- und Servicebetrieben entwickelt wurden. Anders als generische Sprachmodelle arbeiten industrielle KI-Systeme auf Basis strukturierter, domänenspezifischer Wissensmodelle. Das ist entscheidend, weil Diagnosearbeit deterministisch ist – nicht kreativ. Generische Lösungen liefern in der technischen Fehlerdiagnose häufig nur rund 50 Prozent korrekte Antworten. In kritischen Infrastrukturen wie der Fernwärme oder der Fertigungslinie ist das schlicht nicht ausreichend.
Was ist eine Industrial Knowledge Intelligence Plattform?
Industrial Knowledge Intelligence (IKI) ist eine Kategorie, die findIQ selbst entwickelt hat. Eine IKI-Plattform kombiniert strukturiertes Wissensmanagement mit use-case-spezifischen KI-Modellen – und macht das gebündelte Erfahrungswissen erfahrener Techniker für jeden Servicemitarbeitenden, jederzeit und direkt an der Anlage nutzbar. Das Ergebnis: präzise, schrittweise Diagnoseführung mit einer Trefferquote von über 80 Prozent und einer messbaren Zeitersparnis von bis zu 75 Prozent pro Einsatz – wie der enercity-Pilot gezeigt hat.
Warum ist Wissenstransfer im technischen Service heute so wichtig?
In den nächsten Jahren scheidet ein erheblicher Teil erfahrener Monteure und Servicetechniker altersbedingt aus. Gleichzeitig wächst der Anlagenbestand – in der Energiewirtschaft, im Maschinenbau, in der Fertigung. Eine Deloitte-Studie wies bereits 2018 eine durchschnittliche Besetzungsdauer von 185 Tagen für Servicetechnikerstellen aus; heute gelingt es vielfach gar nicht mehr, diese Stellen zu besetzen. Das Ergebnis ist eine doppelte Belastung: mehr Anlagen, weniger erfahrenes Personal, höherer Druck auf Verfügbarkeit und Qualität. findIQ sichert das Wissen, bevor es das Unternehmen verlässt – und macht es skalierbar nutzbar.
Welche Ergebnisse hat findIQ im Pilotprojekt mit enercity erzielt?
Im A/B-Test an einer Fernwärmestation mit simulierten Fehlern wurden die Ergebnisse unter realen Bedingungen gemessen: Die Störungsdiagnose war im Schnitt 75 Prozent schneller. Ein Auszubildender mit zwei Wochen Erfahrung löste eine Störung in 7 Minuten – ohne findIQ wurden für vergleichbare Fälle 43 Minuten benötigt. Die Zahl der Fehldiagnosen wurde auf null gesenkt. Die Nutzerfreundlichkeit wurde von den Servicetechnikern mit 4,6 von 5 Punkten bewertet. Der Return on Investment lag unmittelbar nach Einsatzbeginn bei über 200 Prozent, die Amortisation der Investition erfolgte innerhalb von sechs Monaten.
Für welche Unternehmen ist findIQ geeignet – und wie schnell zeigen sich erste Ergebnisse?
findIQ ist für alle Unternehmen relevant, die technisch komplexe Anlagen betreiben, mehrere Servicetechniker über Schichten oder Standorte hinweg einsetzen und bei denen Ausfallzeiten oder Wissensabgang ein reales operatives Risiko darstellen. Das gilt für OEMs, Hersteller, Energieversorger und industrielle Serviceanbieter gleichermaßen. Der Einstieg erfolgt über ein strukturiertes Pilotprogramm: Messbare Ergebnisse – wie das Beispiel enercity zeigt – sind innerhalb von sechs Monaten nachweisbar. 90 Prozent aller Piloten münden in einen dauerhaften Einsatz.