Mit Digitalisierung zu mehr Energieeffizienz in der Industrie
Der deutsche Industriesektor trägt zu ca. einem Drittel zum Endenergieverbrauch in Deutschland bei. Damit ist dieser Sektor aufgrund des aktuellen Energieträgermixes mit einem noch immer hohen fossilen Anteil verantwortlich für einen beträchtlichen Anteil an den deutschen Treibhausgas (THG)-Emissionen.
Um das Ziel der THG-Neutralität bis 2045 erreichen zu können, ist neben der notwendigen Transformation in der Energieerzeugung hin zu erneuerbaren Quellen vor allem eine signifikante Steigerung der Effizienz bei der Energienutzung erforderlich.
Die Digitalisierung bietet dafür enormes Potenzial: Schätzungen gehen von einer möglichen Effizienzsteigerung von bis zu 30 Prozent des aktuellen Energiebedarfs aus – und das noch ohne Berücksichtigung von Potenzialen aus Ressourceneffizienz oder Kreislaufwirtschaft.
Der Industriesektor hat demnach das Potential, einen signifikanten Beitrag zur Energiewende und somit zum Klimaschutz zu leisten, sofern die entsprechenden Maßnahmen umgesetzt werden.
Der Weg in die digitale Industrie
Wie kann die Digitalisierung der Industrie zu mehr Energieeffizienz verhelfen und damit THG-Emissionen verringern?
Bei Energieversorgung und Energieverbrauch können fortschrittliche Technologien, wie beispielsweise Künstliche Intelligenz (KI) in Kombination mit intelligenten Analysemethoden, einen wesentlichen Beitrag zur Effizienz- und Bedarfsgerechtigkeit der Prozesse und Anlagen leisten. Eine solche Ausgestaltung hängt jedoch essenziell von einer detaillierten Kenntnis operativer Vorgänge im Unternehmen ab. Nur daraus lassen sich effektive Maßnahmen zu Energieeinsparungen ableiten. Dabei kommt der Information über unternehmensinterne Prozesse eine ebenso wichtige Bedeutung zu wie der feingranularen Verfügbarkeit einzelner Maschinendaten. Dies ermöglicht nicht nur eine lückenlose Überwachung einzelner Herstellungsschritte und effektive Maschineninstandhaltung, sondern auch die Identifikation großer Verbraucher und die Möglichkeit einer effizienten Prozessgestaltung.
Reifegradmodell
Die Grundlage für jegliche Form der Digitalisierung bildet der Zugang zu Daten sowie deren Aufnahme. Werden Daten an den richtigen Stellen erhoben und aufbereitet, kann mit ihnen effektiv gearbeitet werden. Durch den geschickten Einsatz von Datenverknüpfungen werden kombinierte Informationen erschlossen, aus denen sich zeitnah erste einfache Maßnahmen ableiten lassen. Diese Maßnahmen können beispielsweise zur Steigerung der Effizienz beitragen. Industrielle Beispiele hierfür sind Energiemanagementsysteme oder Datensammlungen an Maschinen zum Zweck von Predictive Maintenance.
Die oben genannten Schritte lassen sich in einem Modell zusammenfassen. Es vermittelt eine grundlegende Vorstellung davon, mit welchen Herausforderungen Digitalisierungsprojekte verknüpft sind – und an welcher Stelle im Gesamtprozess ein einzelnes Projekt einzuordnen ist. Dem Modell liegt dabei der kompetente Umgang mit Daten zugrunde.
Zielgruppe kleine und mittelständische Unternehmen
Während Großunternehmen oftmals eigene finanzielle Mittel sowie interne Kompetenzen zur Bearbeitung von Digitalisierungs- und Energieeffizienzthemen vorhalten können, ist dies für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) nicht so ohne weiteres möglich.
In einer eigenen Studie wurden im Jahr 2022 Anzahl und Stromverbrauch von KMU im verarbeitenden Gewerbe für verschiedene Unternehmensgrößen untersucht. Dabei machten Unternehmen mit einer Mitarbeitendenanzahl von weniger als 50 etwa die Hälfte aller KMU bis zu einer Mitarbeiteranzahl von 250 aus.
Den Löwenanteil am durchschnittlichen Stromverbrauch 2022 trugen jedoch KMU mit Mitarbeitendengrößen zwischen 100 und 250 bei. Er war mehr als doppelt so hoch wie für KMU mit weniger als 100 Mitarbeitenden und knapp dreimal höher als im Durchschnitt.
Der höchste Stromverbrauch im Jahresdurchschnitt entfiel dabei auf KMU aus der Chemiebranche, der Mineralölverarbeitung und der Papierherstellung.
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