Optimierung der Stromversorgung in industriellen Anlagen

Wie in allen europäischen Ländern ist auch in der Schweiz der Strompreis in den vergangenen Jahren explodiert. Gleichzeitig wird der heutige Stromverbrauch von rund 57 Terawattstunden pro Jahr in den kommenden 25 Jahren deutlich ansteigen – Expert*innen prognostizieren einen Stromverbrauch von 80 bis 90 Terawattstunden pro Jahr. Auslöser hierfür ist insbesondere die Elektrifizierung der Industrie, Mobilität und Wärmeerzeugung. Die Hauptstromnutzer in der Schweiz sind mit fast 55 % Verbrauchsanteil die Industrie, Dienstleistungs- und Gewerbeunternehmen. Diese müssen sich, genau wie Privathaushalte, mit der Substitution von fossilen Energieträgern auseinandersetzen, denn nur so lässt sich das Erreichen der Klimaneutralität bis 2050 gewährleisten. Gerade die energiehungrige Industrie ist darauf angewiesen, Stromeinsparpotenziale aufzudecken und durch den Einsatz energieeffizienter Technologien auszunutzen.  

Die DIN EN ISO 50001 ist eine internationale Norm, die Unternehmen einen Rahmen zur Steigerung der Energieeffizienz bietet. Durch ein Energiemanagementsystem können Firmen ihre Energieeffizienz erhöhen, Kosten senken und Umweltauswirkungen minimieren. Der Prozess basiert auf dem Plan-Do-Check-Act (PDCA) Zyklus, der kontinuierliche Verbesserungen fördert.

In der Plan-Phase legen Unternehmen eine Energiepolitik fest, identifizieren energieintensive Prozesse und definieren Energieziele. In der Do-Phase werden Ressourcen und Schulungen bereitgestellt, um diese Ziele zu erreichen, und die Bedeutung des Energiemanagements wird intern kommuniziert. Die Check-Phase umfasst die Überwachung der Energieleistung und regelmässige Audits, um die Effektivität des Systems zu gewährleisten. Schliesslich werden in der Act-Phase Massnahmen zur Behebung von Problemen und zur weiteren Verbesserung der Energieeffizienz ergriffen.

Grosse Energieverbraucher wie Produktionsmaschinen bieten erhebliches Potenzial für Effizienzsteigerungen. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können Muster im Energieverbrauch erkannt und spezifische Vorschläge zur Effizienzsteigerung generiert werden. Dies ermöglicht eine präzisere Anpassung der Energieverwendung an die tatsächlichen Bedürfnisse der Produktion und kann erheblich zur Reduzierung unnötiger Energiekosten beitragen.

Datenerfassung und -analyse: KI und ML-Systeme beginnen ihren Prozess mit der Sammlung und Analyse grosser Datenmengen von Maschinen. Sensoren erfassen Energieverbrauchsdaten in Echtzeit, und diese Daten werden verwendet, um Muster und Trends zu erkennen. Zum Beispiel kann KI erkennen, wenn eine Maschine mehr Energie verbraucht als nötig, was auf eine mögliche Fehlfunktion oder Ineffizienz hinweisen könnte.

Vorhersage und Wartung: Durch die Analyse von Daten können KI-Systeme vorhersehen, wann eine Maschine gewartet werden muss, bevor ein Problem auftritt, das zu einem höheren Energieverbrauch oder einem Ausfall führen könnte. Die vorbeugende Wartung gewährleistet, dass Maschinen mit optimaler Effizienz laufen, was den Energieverbrauch minimiert.

Automatisierung und Kontrolle: KI-Systeme können verwendet werden, um Produktionsmaschinen automatisch zu steuern und anzupassen, um die Energieeffizienz zu maximieren. Zum Beispiel kann KI die Betriebszeiten von Maschinen basierend auf dem tatsächlichen Bedarf anpassen, um Leerlaufzeiten zu minimieren und den Energieverbrauch zu reduzieren.

Prozessoptimierung: ML kann helfen, die optimalen Betriebsbedingungen für jede Maschine oder den gesamten Produktionsprozess zu identifizieren. Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen können ML-Modelle Einblicke gewähren, wie Veränderungen in einem Teil des Prozesses Auswirkungen auf den Energieverbrauch haben können, und Vorschläge für effizientere Verfahren oder Konfigurationen machen.

Energiebedarfsprognose: KI kann auch bei der Vorhersage des Energiebedarfs von Maschinen hilfreich sein, indem sie historische und Echtzeit-Daten analysiert. Diese Prognosen können genutzt werden, um Energie zu den Zeiten zu beziehen, in denen sie günstiger oder umweltfreundlicher ist, was zu Kosteneinsparungen und einer Reduzierung des Kohlenstoff-Fussabdrucks beiträgt.