Energieeffizienz für Gebäude und Industrie – KI im Energiemanagement
Nicht zuletzt zeigen leider auch die aktuellen politischen und wirtschaftlichen Verwerfungen mit ihren Folgen für den Energiemarkt, wie wichtig es ist, sich in allen Unternehmen dem Thema Energie als strategische Aufgabe zu stellen. Nur eine proaktive Auseinandersetzung mit den Fragen rund um Energieträger und Energieeffizienz kann überhaupt die Basis dafür schaffen, Risiken und Chancen abzuschätzen, die Herausforderungen anzunehmen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen.
Eine der aktuell größten Aufgaben des betrieblichen Energiemanagements liegt in der effizienten Energieanwendung und deren stetiger Optimierung. Dabei erstreckt sich das Handlungsfeld über Gebäude- und Anlagentechnik bis hin zu Produktions- und administrativen Prozessen. Nicht zuletzt geht es sogar über den eigenen Energieverbrauch hinaus, wenn auch die Energiebilanz eingekaufter Produkte und Dienstleistungen bewertet wird. Damit neben dem grundsätzlichen Ansatz zu Ressourcenschonung und Klimaschutz eben auch finanzielle Einsparungen erreicht werden, müssen der Energiebedarf und die Grundlast deutlich reduziert werden. Denn geringere oder nicht zu stark steigende Ausgaben für Energie verschaffen ohne Frage Wettbewerbsvorteile und entlasten in gewissem Maße den Kostendruck, der auf allen Unternehmen lastet.
Zahlreiche Organisationen haben bereits erfolgreich erste Schritte absolviert, mögliche Energieeffizienzpotentiale aufgedeckt und Prozesse in Gang gebracht, entsprechende Reserven zu heben. Neben diesen Pionieren und Vorreitern werden sich perspektivisch branchenübergreifend alle Unternehmen und Organisationen systematisch mit Energieeffizienzaspekten auseinandersetzen müssen. Ganz gleich, ob sie ein Energiemanagementsystem nach DIN EN ISO 50001 betreiben oder „nur“ nach eigenen Maßstäben Energieeffizienzgesichtspunkte in die Prozesse einbauen. Werden alle solche Vorhaben strategisch auf- und ausgebaut, können sie natürlich parallel auch wichtige Impulse, Ziele und Maßnahmen für Nachhaltigkeitsbestrebungen praktisch unterfüttern.
KI im Energiemanagement
Zweifelsfrei gibt es unzählige Einzelmomente in jedem Unternehmen, wo Energie gespart oder zumindest effizienter genutzt oder gar umgenutzt werden kann. Die Kunst ist es, diese Stellen zu identifizieren, zu klassifizieren und entsprechende prozessuale Maßnahmen mit dem Ziel abzuleiten, bei geringerem Energieeinsatz einen gleichbleibenden Nutzen zu erhalten. Von ganz offensichtlichen Verschwendungsszenarien abgesehen, liegt hier die Tücke im Detail. Es wird ohne entsprechende technologische Unterstützung schwierig, die Effizienzpotentiale systematisch zu erfassen und Maßnahmen zu definieren.
Einen Lösungsansatz für dieses Dilemma bietet sowohl im Gebäudesektor als auch bei Industrieanlagen der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Energiemanagement. Die Digitalisierung hat an diesem Punkt unmittelbaren Einfluss auf angestrebte Energieeffizienzziele. Vernetztes Energiemanagement schafft Transparenz durch das Verbinden von Energie- und Prozessdaten. Es ist beispielsweise möglich, nicht nur den Anlagenverbrauch sondern durch Dateninterpretation auch die Energieeffizienz zu messen. Damit schafft KI neue Wege zu einem Energiemanagement 4.0. Dank dem sog. maschinellen Lernen (engl. Machine Learning), bei dem IT-Systeme mithilfe von Algorithmen und Daten Muster beziehungsweise Gesetzmäßigkeiten erkennen, lassen sich Prognosen treffen oder Prozesse optimieren. Auf das betriebliche Energiemanagement und Energieeffizienzmaßnahmen bezogen, kommen verschiedene Einsatzmöglichkeiten infrage:
- Prozesse optimieren: KI-Methoden können Energiedaten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, den Energieverbrauch z.B. in Relation zu den produzierten Stückzahlen setzen und dank exakt berechneter Kennzahlen vergleichen. Im Ergebnis ist die Effizienz von einzelnen Anlagen ersichtlich. So können Optimierungsbedarfe erkannt und entsprechende Maßnahmen vorgenommen werden. Dies kann so weit gehen, dass bei automatischer Maschinensteuerung Lastspitzen vermieden werden, indem Einzelelemente seriell und nicht parallel fahren.
- Vorhersagen treffen: KI-Lösungen können Prognosen für den künftigen Energieverbrauch erstellen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse sind für den strategischen Energieeinkauf zur Abfederung von Spitzenlasten ebenso nutzbar wie zur Einsatzplanung entsprechender unterstützender regenerativer oder Speicherenergien.
- Effizienzpotenziale identifizieren: KI-Verfahren überwachen, analysieren und evaluieren die Energie- sowie Verbrauchsdaten der Gebäude- und Industrieanlagen fortlaufend – unter gleichzeitiger Betrachtung der Ressourcen sowie Einflussfaktoren (bspw. Temperatur). In der überblickenden Gesamtschau können Energiemanagementverantwortliche Optimierungspotenziale ableiten. Sie erkennen, wie, wann und ob sie wichtige Verbraucher beeinflussen müssen, um eine effizientere Energienutzung zu erreichen. Hier sind Aspekte wie die Verwertung von Prozesswärme für Heizzwecke in Verbindung mit der Reduzierung der konventionellen Heizleistung denkbar.
Energieeffizienz und Kostenoptimierung nicht ohne Wissen
Der Einsatz von KI im Energiemanagement ist branchenübergreifend angezeigt. KI kann als unterstützendes Instrument zum Aufdecken und Heben von Energieeinsparpotenzialen genutzt werden, ersetzt jedoch nicht die menschliche Intelligenz von Fachkräften und Experten. Die von der KI aufgezeigten Abweichungen, Prognosen usw. müssen von Spezialisten beleuchtet werden, um entsprechende Folgemaßnahmen zu definieren, die dann zur Energieeffizienz führen. Zusammenfassend ist hier festzuhalten, dass eine wichtige Bedingung für den Erfolg der KI im Energiemanagement das Verständnis für die Technologie ist.
Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteile aufgrund KI-gestützter Energieeffizienzmaßnahmen werden sich nur einstellen, wenn entsprechende Mitarbeiterkompetenzen beispielsweise zur Datenerhebung, Dateninterpretation und Ableitung von Optimierungsmaßnahmen im Unternehmen vorhanden sind.
Bleiben Sie wissbegierig.
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