Cernion Cookbook: Release von MaStR Quality Audit

Jeder Verteilnetzbetreiber kämpft mit der Datenqualität im Marktstammdatenregister (MaStR). Dieses Skript auditiert das Portfolio automatisiert und deckt physikalische Unmöglichkeiten auf.

KI-gestützte Netzplanung und Predictive Analytics sind in aller Munde – doch oft wird der sprichwörtliche "Elefant im Raum" ignoriert: Die fundamentale Qualität der Stammdaten.

Wenn Netzmodelle auf inkonsistenten oder fehlerhaften Registern wie dem Marktstammdatenregister (MaStR) basieren, vergrößert sich jeder Fehler in den Folgesystemen exponentiell. Genau hier setzt das Agentic Asset MDM Framework (A²MDM) von Cernion an.

Das neue Rezept: mastr-quality-audit

Mit dem heutigen Release schalten wir ein weiteres zentrales API-Rezept im Cernion Cookbook frei: Den deterministischen 8-Schritte MaStR Quality Audit.

Anstatt auf fehleranfällige manuelle Stichproben zu vertrauen, durchläuft das gesamte Portfolio eines Verteilnetzbetreibers folgende automatisierte Prüfkette – komplett ohne KI-Halluzinationen, basierend auf harten Validierungsregeln:

  1. Verifizierung der Netzbetreiber-Identität
  2. Abgleich des kompletten Anlagenbestands
  3. Identifikation von Status-Anomalien (z.B. "In Planung" vs. tatsächlicher Einspeisung)
  4. Erkennung von Kapazitätsabweichungen
  5. Integritätsprüfung der Netzanschlusspunkte
  6. Duplikat-Erkennung
  7. Geografische Plausibilitätsprüfung (Layer 1 & Layer 2 via OSM)
  8. Lückenloses Audit-Trailing

Das Ergebnis ist ein präziser Quality Score (0–100) über fünf gewichtete Dimensionen hinweg. Netzbetreiber erkennen sofort, welche Datensätze vor dem Import in kritische Planungssysteme (wie die Zielnetzplanung) bereinigt werden müssen.

Dieser Schritt entspricht exakt der Stufe 2 (Klassifizierung & Validierung) unserer Methodik.

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