Dank KI weniger Energie verbrauchen?

Moderne Produktionsprozesse noch effektiver zu machen, ist eine Kunst. Denn sie sind meist hochkomplex, mit zahlreichen anderen Prozessen integriert, reagieren bisweilen empfindlich auf Veränderungen und sind fast immer geschäftskritisch. Betriebs- und Produktionsleiter wissen das und sind entsprechend vorsichtig, wenn es darum geht, Prozesse zu justieren.
Künstliche-Intelligenz-Algorithmen (KI) – oder präzise gesagt smarte Energie-Management-Tools – sind sehr wohl in der Lage, anhand von Daten den Energieverbrauch von Produktionsprozessen signifikant zu senken. Durch die Analyse von Verbrauchsdaten und anderen produktionsrelevanten Daten, wie etwa Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Werkzeugverschleiß, erkennen KI-Algorithmen Optimierungspotenziale.
Warum aber ist die praktische Umsetzung oft schwierig und sind die Ergebnisse problembehaftet? Weil es die passende, fertige KI-Lösung nicht gibt, die sich einfach auf die Produktionsabläufe aufsetzen lässt. Die Anforderungen, die Umgebungsvariablen und die Integrationen mit anderen Prozessen sind in jedem Fall zu speziell. Zudem fehlt in den meisten Unternehmen die notwendige KI-Expertise.

Schrittweise vorgehen

Um dennoch von den Möglichkeiten des intelligenten Energy Management zu profitieren, sind mehrere Schritte notwendig. Zunächst sollten alle Verantwortlichen mit ins Boot geholt werden: Das Wissen und die Erfahrung der Betriebs-, Produktionsleiter und Process Owner sind hier von unschätzbarem Wert. Außerdem werden historische Daten benötigt, um überhaupt eine Ausgangsbasis zu haben.
Nun erstellen die Prozessfachleute gemeinsam mit den KI-Experten ein Daten- und Integrationsmodell, das u.a. folgende Fragen beantwortet: Welche Daten werden bereits erfasst? Welche Daten werden außerdem benötigt, um valide Aussagen und Entscheidungen treffen zu können? Welche integrierten Prozesse sind von möglichen Eingriffen betroffen?

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 1-2/2024. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Auf dieser Basis lassen sich bereits Einsparungen durch den optimierten Betrieb erreichen. Ein KI-Algorithmus aber kann mehr: Er lernt aus den Daten, erkennt Muster und bezieht Vorhersagen oder Eventualitäten ein. So gibt die Künstliche Intelligenz schließlich Empfehlungen, die zu einer weiteren Optimierung führen. Mithilfe einer digitalen Version der Produktionsstrecke („Digitaler Zwilling“) können neue Einstellungen und deren Auswirkungen simuliert werden. Der Aufwand lohnt sich: Bis zu 15 Prozent Ersparnis sind hier keine Seltenheit. Wenn die Lösung zudem skalierbar und einfach adaptierbar ist, sorgt sie langfristig für spürbare Kostensenkungen