Sundsvall Energi

Automatiserad prismodell för Sundsvall Energi med Qlik Sense och Konstrukt

Mindcamp har hjälpt Sundsvall Energi i arbetet med prismodell – och budgetarbete.. Detta genom att strukturera data från bolagets fjärrvärmemätare tillsammans med avtals- och anläggningsinformation. I en Qlik Sense lösning beräknas abonnerad effekt och normalårskorrigerad energimängd för respektive kund. Resultatet integreras i budgetprocessen via verktyget Konstrukt och ligger till grund för kundernas uppdaterade avtal.

Hur har det fungerat tidigare?

Företagskunder har vanligtvis två delar i sin prismodell för fjärrvärme, en effektdel och en energidel. Effektdelen baseras på den högsta uttagna effekten under avtalsperioden där i vissa fall hänsyn tas till extremtemperaturer. En vanligt förekommande metodik är att hämta effekthistorik, tidigare avtals- och kundinformation, temperaturdata med mera från faktureringssystem och databaser för att sedan beräkna abonnerad effekt i Excel. För att få tag i all nödvändig data krävs det ofta att flera olika personer är inblandade och när informationen sammanställs i Excel uppstår det lätt fel.

Så här gjorde Mindcamp

Vi använde Business intelligence (BI) verktyget Qlik Sense för att hämta data från källsystemen och skapa en strukturerad datamodell. Utifrån modellen beräknades sedan abonnerad effekt och normalårskorrigerad energi för respektive kund. Modellen laddas med det senaste dygnets data varje natt så att en aktuell lägesbild kan presenteras på arbetsdagen.

En styrka med BI-verktyg är visualiseringarna och här kombinerades tabeller och diagram för att ge Sundsvall Energis säljare en snabb inblick i respektive anläggnings energi- och effektuttag. Detta för att underlätta kommunikationen med företagets kunder när fjärrvärmeavtalen ska uppdateras.

Vad blev den stora skillnaden?

• Högre datakvalité då inläsning och strukturering av data sker genom en standardiserad process fri från ”Klipp och klistra” moment. Detta ger en trygghet i prismodellen gentemot kunden.
• Minskat manuellt arbete då data och beräkningar sker via schemalagd laddning varje natt.
• Tydlig kommunikation mot kund då säljare har enkel tillgång till anläggningarnas abonnerade effekt via visualiseringar i Qlik Sense.
• Skalbarhet vid införandet av ny prismodell. Förutom abonnerad effekt så finns det andra relevanta mått att ha med i en prismodell, exempelvis flödestariff. Detta kan enkelt adderas förutsatt att data finns tillgänglig.

 Vilka utmaningar har din organisation kring data?