Energiemanagement KI im Energiemanagement: Intelligent Strom sparen

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Immer mehr Unternehmen im produzierenden Gewerbe erkennen die Bedeutung des Energiemanagements zur Kosten­senkung und zur Reduzierung der Umweltbelastung. Dafür ist eine solide Datengrundlage unverzichtbar: eine Methodik zum Energiemanagement nach ISO-Norm sowie Möglichkeiten für KI im Energiemanagement.

Für die Durchführung von Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz ist eine genaue Kenntnis des Energieverbrauchs unerlässlich. Eine entscheidende Grundlage für ein erfolgreiches Energiecontrolling besteht daher in der systematischen Erfassung und Dokumentation der Energieverbrauchsprofile aller Verbrauchspunkte. Diese Profile ermöglichen eine eingehende Analyse der energetischen Situation. Ein wichtiger Bestandteil des Energiecontrollings ist zudem die gezielte Steuerung des Energieverbrauchs, beispielsweise zur Anpassung an spezifische Anforderungen oder zur Reduzierung von Lastspitzen (als Lastmanagement).

Datengestützter Einsatz von KI im Energiemanagement

Die Datenerfassung und Analyse von Energiekennzahlen, wie dem spezifischen Energieverbrauch oder der Energieintensität, können mithilfe geeigneter Hard- und Software automatisiert in einer Datenbank gespeichert werden. Der Einsatz von Software ermöglicht eine kontinuierliche Erfassung mit hoher Detailgenauigkeit, um mögliche Leerlaufverluste oder große Energieverbraucher zu identifizieren. 

Zusätzlich zu Funktionen wie dem Energiemonitoring (Energie­datenmanagement) und der Konfiguration von Steuerungsschnittstellen von Verbrauchern können Energiecontrolling-Dienstleistungen weiterführende Analysen oder Beratungen zur Erstellung von Energiebilanzen umfassen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Nutzung dieser Datengrundlage für eine ganzheitliche Strategie, um den Energieverbrauch von produzierenden Unternehmen zu verringern, ohne den Herstellungsprozess zu verändern. Durch die datengestützten Informationen sind Unternehmen in der Lage, Ad-hoc-Lösungen zu definieren.

Methodik nach ISO-Norm

Durch das Erfassen und Analysieren von Energieverbrauchsdaten identifizieren Unternehmen Muster und Trends, die auf ineffiziente Prozesse oder Anlagen hinweisen. Auf dieser Grundlage werden gezielte Maßnahmen zur Energieeinsparung entwickelt, wie etwa die Implementierung eines Energiemanagementsystems (EnMS). Das Implementieren von Sensoren und Mess­geräten ermöglicht das kontinuierliche Überwachen des Energieverbrauchs in Echtzeit. Die Einführung strukturierter Systeme und Prozesse zur kontinuierlichen Verbesserung der energiebezogenen Leistung erfolgt oftmals gemäß internationaler Standards wie der ISO 50001. 

Dazu müssen Unternehmen eine Energiemanagementpolitik festlegen, die ihr Engagement für die kontinuierliche Verbesserung der Energieleistung widerspiegelt. Dazu werden energiebezogene Ziele, Verfahren und Prozesse entwickelt, um die Energieleistung zu verbessern und die Energiepolitik umzusetzen. Dieser Schritt muss von Projektverantwortlichen regelmäßig überprüft und bewertet werden, um die Wirksamkeit des Energiemanagementsystems sicherzustellen und Vorschläge zu Änderungen und Verbesserungen abzugeben.

Die Norm basiert auf dem PDCA-Zyklus (Plan-Do-Check-Act), einem bewährten Managementansatz, der kontinuierliche Verbesserungen fördert. Die ISO 50001 bietet Organisationen einen Rahmen, um ihre Energieleistung zu verbessern, Kosten zu senken und ihre Umweltauswirkungen zu reduzieren. Sie kann von Organisationen jeder Größe und Branche angewendet werden und ist flexibel genug, um den spezifischen Anforderungen und Umständen jeder Organisation gerecht zu werden.

KI im Energiemanagement

Neben der reinen Datenanalyse auf Basis von Energiemanagement-Tools gibt es bereits vermehrt den Ansatz des Monitorings mit KI im Energiemanagement. In der Theorie klingt es wie der nächste logische Schritt: KI-Algorithmen sollen helfen, den Energieverbrauch von Produktionsprozessen deutlich zu senken. Doch in der Praxis erweisen sich solche Projekte oft als komplex. Es gibt keine universelle KI-Lösung, die einfach auf die Produktionsabläufe angewendet werden kann. 

Um dennoch von den Möglichkeiten des intelligenten Energiemanagements zu profitieren, sind mehrere Schritte notwendig. Zunächst müssen alle Verantwortlichen einbezogen werden: Das Wissen und die Erfahrung der Betriebs- und Produktionsleiterinnen und -leitern sowie Process Ownern sind von unschätzbarem Wert. Zudem werden historische Prozessdaten benötigt, um eine Ausgangsbasis zu schaffen. Anschließend erstellen Prozesstechnikerinnen und Prozesstechniker gemeinsam mit KI-Experten und Expertinnen ein Daten- und Integrationsmodell, das unter anderem die benötigten Daten und die Integrationen mit anderen Prozessen festlegt.

Durch die Analyse von Energieverbrauchsdaten in Echtzeit kann KI helfen, Lastspitzen zu identifizieren und Strategien zur Lastverschiebung zu entwickeln, um Netzüberlastungen zu vermeiden. In Anlagen zur Energieerzeugung wie etwa Solar- oder Windparks kann der KI-basierte Ansatz verwendet werden, um die Leistung und den Betrieb, basierend auf Wettervorhersagen, Netzbedingungen und anderen externen Faktoren, zu optimieren. Um den Zustand von Energieerzeugungs- und -verteilungsanlagen zu überwachen und präventive Wartungsmaßnahmen vorherzusagen, kann KI-basiertes Energiemanagement eingesetzt werden, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Betriebszeit zu maximieren. KI-basiertes Energiemanagement bietet daher, trotz seiner Komplexität, große Potenziale zur Effizienzsteigerung, Kostenreduzierung und Integration erneuerbarer Energien in das Energiesystem über verschiedene Branchen hinweg. Das sollten Unternehmen für sich nutzen.

Der Autor Max Morwind ist Vice President Manufacturing Consulting and Solutions bei SoftServe.